个人借贷平台贷款违约风险分析数据集PersonalLendingPlatformLoanDefaultRiskAnalysis-fotrino
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 信用风险, 金融风控, 数据分析, 机器学习, 风险评估, Lending Club, 借贷市场
数据概述：
该数据集包含来自Lending Club平台的贷款数据，记录了借款人的贷款申请信息、贷款发放情况以及最终的还款状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为2014年至2015年，涵盖了特定时间段内的贷款申请和还款情况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但Lending Club主要面向美国市场，数据可能主要反映美国地区的借贷行为。
数据维度：数据集包含多个维度，包括贷款金额（loan_amnt）、贷款期限（term）、利率（int_rate）、还款方式（installment）、贷款等级（grade）、借款人就业信息（emp_title, emp_length）、住房情况（home_ownership）、年收入（annual_inc）、贷款状态（loan_status）、贷款用途（purpose）、信用记录（earliest_cr_line, open_acc, pub_rec, revol_bal, revol_util, total_acc）、申请类型（application_type）以及借款人地址（address）等。
数据格式：CSV格式，文件名为lending_club_loan_two.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Lending Club平台，已进行初步的结构化处理，便于进一步分析。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测和金融市场分析。
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、信用评分建模、借贷市场行为分析等领域的研究。
行业应用：可以为金融机构、P2P平台等提供数据支持，特别是在风险控制、客户信用评估、贷款定价等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，优化贷款审批流程，提升风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估等课程的案例分析材料，帮助学生和从业人员理解相关概念。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，评估不同风险敞口下的损失，并优化信贷策略。
