个人借款风险评估数据集PersonalLoanRiskAssessmentDataset-hydracsnova
数据来源：互联网公开数据
标签：借款风险, 信用评估, 贷款违约, 风险预测, 机器学习, 收入分析, 人口统计, 风险管理
数据概述：
该数据集包含个人借款申请人的相关信息，记录了借款人的个人属性、财务状况以及借款风险标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要来源于印度地区，涵盖多个城市和邦。
数据维度：数据集包括借款人的多种特征，如收入（Income）、年龄（Age）、工作经验（Experience）、婚姻状况（Married_Single）、房屋所有权状况（House_Ownership）、车辆拥有情况（Car_Ownership）、职业（Profession）、所在城市（CITY）、所在邦（STATE）、当前工作年限（CURRENT_JOB_YRS）、当前居住年限（CURRENT_HOUSE_YRS）以及风险标识（Risk_Flag），其中Risk_Flag为0表示无风险，1表示有风险。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_approval_dataset.csv，方便数据分析与建模。数据已进行标准化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测等领域的建模与分析。
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：适用于信用风险管理、金融风险评估等领域的学术研究，如探索影响借款风险的因素、构建信用评分模型等。
行业应用：为金融机构、贷款平台提供数据支持，尤其是在贷款审批、风险定价、客户细分等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，优化贷款审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估等相关课程的实训素材，帮助学生和从业者理解风险评估流程，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索个人信用风险与多种因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升贷款决策的准确性和效率。
