个人信贷风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-edgarbagdasarov
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款违约, 信用评分, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 信用模型
数据概述：
该数据集包含来自公开信贷平台或金融机构的借款人信息，记录了借款人的贷款申请、信用状况及还款表现，用于信贷风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的静态信贷数据。
地理范围：数据未限定特定地区，可能来源于多个国家或地区的信贷市场。
数据维度：包括贷款金额、还款期限、月还款额、信用评级、工作年限、居住状况、年收入、收入核实方式、贷款用途、负债收入比、逾期记录、信用查询次数、开放信用额度、不良记录、循环信用余额、循环信用利率、总账户数、破产记录、FICO平均信用分、贷款风险状态（如已还清、逾期等）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为TestDB_Table.csv，便于数据分析与建模处理。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，并已进行标准化处理，方便用于风险评估模型的构建与验证。
该数据集适合用于信贷风险建模、信用评分卡开发以及贷款违约预测等研究与应用。
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、信用风险评估等领域的学术研究，如贷款违约预测模型、信用评分模型优化等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，尤其在信贷审批、风险定价、贷后管理等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定和优化，帮助提升贷款质量和风险管理水平。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等课程的实训材料，帮助学生和从业人员深入理解信贷风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索借款人信用特征与贷款违约风险之间的关系，构建和优化风险评估模型，从而提升信贷决策的准确性和效率。
