韩国个人贷款违约预测数据集KoreanPersonalLoanDefaultPrediction-daehunkang
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 信用风险, 机器学习, 韩国, 金融, 风险评估, 数据预测, 借贷
数据概述：
该数据集包含来自韩国个人贷款的数据，记录了借款人的相关信息及其贷款违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间段的贷款记录快照。
地理范围：数据主要涵盖韩国地区的个人贷款信息。
数据维度：包括借款人的ID、贷款金额、贷款期限、雇佣年限、住宅所有权状态、年收入、负债收入比、总账户数、贷款目的、最近两年内延期还款次数、总循环金额、总循环利息、总贷款额、贷款账户数等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于韩国相关机构，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测和金融风险管理等领域。
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：适用于信用风险管理、金融风控相关的学术研究，如贷款违约预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，优化贷款审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，提升风险管理能力，最终实现优化信贷决策的目标。
