个人信贷风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-alexanderpereda
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 信用评分, 贷款审批, 数据挖掘, 金融风控, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含个人信贷相关数据，记录了贷款申请人的信用信息、贷款详情以及最终的还款状态，可用于评估信贷风险和预测违约可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未限制地理范围，但根据数据内容推测可能来源于美国或其他发达国家/地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Loan ID”（贷款ID）、“Customer ID”（客户ID）、“Loan Status”（贷款状态，如已还清、逾期等）、“Current Loan Amount”（当前贷款额）、“Term”（贷款期限）、“Credit Score”（信用评分）、“Annual Income”（年收入）、“Years in current job”（现任工作年限）、“Home Ownership”（房屋所有权状况）、“Purpose”（贷款目的）、“Monthly Debt”（月负债）、“Years of Credit History”（信用历史年限）、“Months since last delinquent”（上次逾期月份）、“Number of Open Accounts”（未结清账户数）、“Number of Credit Problems”（信用问题数量）、“Current Credit Balance”（当前信用余额）、“Maximum Open Credit”（最大可用信用额度）、“Bankruptcies”（破产次数）和“Tax Liens”（税务留置权）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_train.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏和清洗处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、客户细分等相关研究和应用。
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：适用于金融风控、信用评分、违约预测等领域的学术研究，如基于机器学习的风险评估模型构建、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于贷款审批、风险定价、客户管理等业务。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助其优化贷款政策、提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响个人信贷风险的因素，构建预测模型，并支持金融机构在风险可控的前提下，优化信贷业务。
