个人借贷违约风险分析数据集PersonalLoanDefaultRiskAnalysis-dishaagarwal7001
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 贷款, 信用评分, 风险评估
数据概述：
该数据集包含个人借贷相关数据，记录了借款人的借款信息、信用状况以及最终的还款状态，用于评估借款人的违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的借贷快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但根据字段内容推测可能为美国或其他发达国家或地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如贷款金额（loan_amnt）、贷款期限（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）、贷款用途（purpose）、房屋所有权（home_ownership）、雇佣年限（emp_length）以及还款状态（status，Charged Off代表违约，Fully Paid代表已还清）等。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_data.csv，方便数据处理和分析。数据已进行匿名化处理，不包含个人身份信息。
该数据集适用于信用风险评估、违约预测模型构建以及金融数据分析等领域。
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、信用评估模型研究等学术研究，如基于机器学习的违约预测模型构建、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，特别是在贷款审批、风险定价、贷后管理等环节，辅助进行风险控制和决策。
决策支持：支持金融机构优化信贷策略，提高贷款审批效率，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与违约风险之间的关系，帮助用户构建和优化信用评分模型，提升风险管理水平。
