个人借贷违约风险评估数据集PersonalLendingDefaultRiskAssessment-surya08084
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷违约, 风险评估, 信用评分, 贷款分析, 财务预测, 机器学习, 数据挖掘, 信用风险
数据概述：
该数据集包含来自Lending Club的个人借贷数据，记录了借款人的借款信息及最终是否违约的情况，用于评估个人借贷的违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作一个历史借贷记录的快照。
地理范围：数据覆盖美国各州，通过“addr_state”字段进行标识。
数据维度：包括“Id”（借款人唯一标识符）、“is_bad”（是否违约，0代表未违约，1代表违约）、“emp_title”（雇员职称）、“emp_length”（雇佣年限）、“home_ownership”（房屋所有权状况）、“annual_inc”（年收入）、“verification_status”（收入认证状态）等多个字段，涵盖借款人的基本信息、借款详情、信用历史等。
数据格式：CSV格式，文件名为DR_Demo_Lending_Club.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Lending Club的公开数据集，经过清洗和整理，便于分析。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测等研究。
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、信用评分模型构建、借款人行为分析等领域的学术研究。
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、信贷组合管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化贷款策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
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，帮助用户构建信用评分模型，优化贷款决策，并深入了解借贷市场的运作机制。
