个人信贷风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-johin714
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 个人信用, 贷款违约, 机器学习, 风险评估, 信用评分, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含个人信贷相关的结构化数据，记录了借款人的个人信息、贷款细节以及信用历史等，用于信贷风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地域，但包含个人收入、贷款等信息，推测为某个或多个国家/地区的信贷市场数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，例如：
id：借款人唯一标识符。
person_age：借款人年龄。
person_income：借款人年收入。
person_home_ownership：借款人住房情况（如RENT, MORTGAGE等）。
person_emp_length：借款人工作年限。
loan_intent：贷款意图（如HOMEIMPROVEMENT, PERSONAL等）。
loan_grade：贷款等级。
loan_amnt：贷款金额。
loan_int_rate：贷款利率。
loan_percent_income：贷款占收入的百分比。
cb_person_default_on_file：借款人是否有违约记录（Y/N）。
cb_person_cred_hist_length：借款人信用历史长度。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行结构化处理，便于建模分析。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测和个人信用评估等领域。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、贷款审批、客户细分等。
决策支持：支持信贷机构的风险定价、贷款组合优化和不良贷款预测。
教育和培训：作为金融风控、信用评估等相关课程的教学案例，帮助学生理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于构建和验证信用评分模型，预测借款人违约概率，并优化信贷决策。
