个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionDataset-bhaskarsainath
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 信用评分, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 信用政策, 借款人信息
数据概述：
该数据集包含个人借贷相关数据，记录了借款人的信用信息、贷款详情以及是否违约的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测可能来源于美国或其他发达国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“credit.policy”（信用政策是否符合），“purpose”（贷款目的），“int.rate”（利率），“installment”（分期付款额），“log.annual.inc”（年收入对数），“dti”（债务收入比），“fico”（FICO信用评分），“days.with.cr.line”（信用记录天数），“revol.bal”（循环信用余额），“revol.util”（循环信用利用率），“inq.last.6mths”（过去6个月的信用查询次数），“delinq.2yrs”（过去2年的逾期次数），“pub.rec”（公开记录），“not.fully.paid”（是否未全额还款，即违约标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_data.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，但具体来源未明确。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测以及金融风控等领域的研究与应用。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如违约预测模型、信用风险因素分析等。
行业应用：可以为金融机构、贷款平台等提供数据支持，尤其在信贷审批、风险定价、风险控制等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持信贷机构的决策制定，帮助优化贷款策略、降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索借款人信用特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升贷款决策的准确性和效率。
