个人住房贷款违约预测数据集HomeLoanDefaultPrediction-caterenner
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 信用评分, 数据分析, 违约预测, 房地产
数据概述：
该数据集包含个人住房贷款的相关数据，记录了借款人的贷款信息及其最终是否违约的情况，用于构建贷款违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集，反映特定时期的贷款表现。
地理范围：数据未明确指出地理范围，可能来自某个或多个地区的贷款申请。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
PROPERTY_VALUE_AMT（房产价值）
TARGET（违约标签，0表示未违约，1表示违约）
CRDT_LINE_CNT（信用额度数量）
DEROG_CNT（负面记录数量）
DEBT_INC_RTIO_AMT（债务收入比）
LOAN_AMT（贷款金额）
REASON_CDE（贷款原因代码）
YOJ_AMT（工作年限）
MORTGAGE_DUE_AMT（抵押贷款到期金额）
RCNT_CRDT_CNT（最近信用账户数量）
OLD_AGE_TRADE_AMT（历史交易额）
JOB_CDE（职业代码）
DELINGQ_CNT（逾期记录数量）
数据格式：CSV格式，文件名为HomeLoanDefault.csv，方便数据处理和建模分析。
来源信息：数据来源未明确，但包含金融行业常见的贷款相关变量，经过一定程度的匿名化处理。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分建模以及贷款违约预测等领域。
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、信用风险评估等学术研究，以及探索影响贷款违约的关键因素。
行业应用：为银行、信贷机构等金融机构提供数据支持，用于建立和优化贷款审批流程、风险定价模型，提升风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助评估借款人的信用风险，从而降低违约风险，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、信用评分、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估贷款违约预测模型，帮助用户识别高风险借款人，优化风险管理策略，实现贷款组合的风险控制。
