个人借贷风险评估训练数据集PersonalLoanRiskAssessmentTrainingDataset-ravittal
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款风险, 信用评估, 借贷分析, 机器学习, 金融风控, 数据挖掘, 贷款预测, 信用评分
数据概述：
该数据集包含个人贷款申请相关数据，记录了借款人的基本信息、贷款详情及信用状况，用于评估贷款风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为历史贷款申请的快照。
地理范围：数据未限定具体地区，但涉及了不同州（State）的贷款申请。
数据维度：数据集包括ID、AmountRequested（申请贷款额）、AmountFundedByInvestors（投资者出资额）、InterestRate（利率）、LoanLength（贷款期限）、LoanPurpose（贷款目的）、DebtToIncomeRatio（负债收入比）、State（州）、HomeOwnership（房屋所有权）、MonthlyIncome（月收入）、FICORange（FICO信用评分范围）、OpenCREDITLines（信用额度）、RevolvingCREDITBalance（循环信用余额）、InquiriesintheLast6Months（过去6个月的查询次数）、EmploymentLength（雇佣时长）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_data_train.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于个人借贷风险评估、信用评分建模和贷款违约预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风险管理、信用评估等领域的学术研究，例如贷款违约预测、信用评分模型构建等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于贷款审批、风险控制、客户细分等业务。
决策支持：支持金融机构优化贷款策略，提高贷款审批效率，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解贷款风险评估。
此数据集特别适合用于探索借款人的财务状况与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化信贷决策。
