个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionDataset-hanidaaadzkia
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷, 违约风险, 信用评估, 金融风控, 机器学习, 贷款分析, 数据建模, 风险预测
数据概述：
该数据集包含来自Lending Club的借贷数据，记录了个人借款人的贷款信息和最终的违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但通常Lending Club的数据为历史数据，可视为一段时间内的借贷记录。
地理范围：数据主要反映美国地区的借贷行为。
数据维度：数据集包括贷款金额、贷款期限、利率、分期付款额、贷款等级、就业年限、房屋所有权状况、年收入、收入是否验证、贷款用途、债务收入比(DTI)、逾期次数、查询次数、开放账户数量、总账户数量、公共记录、循环信用额度、信用利用率以及是否违约等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为lendingclub.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和贷款组合分析等领域。
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、信用评分模型、贷款违约预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为金融机构、P2P平台等提供数据支持，用于风险评估、信贷决策和贷款定价。
决策支持：支持金融机构进行风险控制和优化信贷策略，提高贷款审批效率和降低违约损失。
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素材，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贷款违约的关键因素，构建和优化信用风险预测模型，从而提升风险管理水平。
