个人信用贷款违约风险预测数据集PersonalCreditLoanDefaultRiskPrediction-boiled
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 信用评分, 风险评估, 贷款申请
数据概述：
该数据集包含个人信用贷款申请相关数据，记录了贷款申请人的个人信息、贷款详情以及最终的贷款违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的贷款申请记录的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
person_age：借款人年龄；
person_income：借款人年收入；
person_home_ownership：借款人房屋拥有情况（如RENT, OWN等）；
person_emp_length：借款人工作年限；
loan_intent：贷款目的（如PERSONAL, EDUCATION等）；
loan_grade：贷款等级；
loan_amnt：贷款金额；
loan_int_rate：贷款利率；
loan_status：贷款状态（1代表违约，0代表未违约）；
loan_percent_income：贷款金额占借款人收入的百分比；
cb_person_default_on_file：是否有信用违约记录（Y/N）；
cb_person_cred_hist_length：借款人信用历史长度。
数据格式：CSV格式，包含两个CSV文件，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源为公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测等相关研究和应用。
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：适用于金融风险管理、信用评估等领域的学术研究，如基于机器学习的违约预测模型构建、信用评分模型优化等。
行业应用：可以为金融机构、信贷机构提供数据支持，特别是在贷款审批、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决策，优化贷款策略，减少坏账损失。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等课程的教学案例，帮助学生和从业人员理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用违约预测模型，从而帮助用户实现风险最小化、优化信贷决策等目标。
