个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPrediction-navi19
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷, 违约风险, 信用评估, 机器学习, 风险管理, 金融分析, 数据预处理, 贷款
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还款情况，用于分析和预测借贷违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据“earliest_cr_line”字段推测，数据涵盖了多个年份的借贷行为。
地理范围：数据覆盖范围为美国，因为数据中包含了邮政编码信息。
数据维度：数据集包括借款金额、贷款期限、利率、分期付款额、年收入、债务收入比、信用记录、公开记录、循环余额、循环利用率、总账户数、抵押贷款账户数、公开破产记录、贷款是否已偿还（loan_repaid）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：lending_club_info.csv（包含数据字段描述）、lending_club_loan_two.csv（原始贷款数据）和pre-processed.csv（预处理后的贷款数据），方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Lending Club公开数据集，其中pre-processed.csv文件可能经过了预处理和特征工程，以便于模型训练。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、贷款定价等领域的研究。
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、信用评分模型、借贷市场分析等学术研究，如探索影响贷款违约的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：可以为金融机构、贷款平台等提供数据支持，特别是在信用评估、贷款审批、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定、贷款产品优化和投资决策。
教育和培训：作为金融工程、风险管理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和建模。
此数据集特别适合用于探索借款人的信用特征与违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化贷款决策，实现风险最小化和收益最大化。
