个人借贷违约风险分析数据集PersonalLoanDefaultRiskAnalysis-rejeph
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷, 违约风险, 信用评估, 风险管理, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 数据建模
数据概述：
该数据集包含个人借贷的相关数据，记录了借款人的借款信息及其最终的还款状态，旨在用于分析和预测借款人违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注具体时间，可视为一个静态的借款人样本集合。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段信息，推测数据可能来源于美国或其他英语国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如借款金额（loan_amnt）、借款期限（term）、年收入（annual_inc）、债务收入比（dti）、循环信用余额（revol_bal）、信用评分（grade）、借款用途（purpose）、房屋所有权（home_ownership）、雇佣时长（emp_length）以及借款人最终的还款状态（outcome/status）等。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_data.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，如对部分类别型变量进行了编码或衍生。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和贷款组合管理等领域的研究。
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、信用评估模型构建等方面的学术研究，如基于机器学习的违约预测模型、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于贷款审批、风险定价、贷后管理等环节，帮助优化信贷决策流程。
决策支持：支持金融机构进行风险管理和策略优化，例如，通过预测违约概率，优化贷款组合配置，降低整体风险。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的实训案例，帮助学生和从业人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响个人借款违约风险的关键因素，构建预测模型，并实现对借款人信用风险的量化评估。
