LTFS金融科技数据科学竞赛数据集LTFSDataScienceFinHack3Dataset-yourkarma
数据来源:互联网公开数据
标签:金融科技,数据集,贷款违约预测,机器学习,风险评估,金融分析,信用评分,数据竞赛
数据概述: 该数据集来源于Analytics Vidhya举办的金融科技数据科学竞赛,主要记录了LTFS(非银行金融公司)的客户贷款申请相关数据,用于预测贷款是否会违约。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间跨度未知,但涵盖了客户贷款申请的多个时间段。
地理范围:数据未明确指明地理范围,但可能涵盖了LTFS业务覆盖的地区。
数据维度:数据集包括客户的基本信息、贷款申请信息、信用历史、资产负债等多个维度的变量。关键数据项包括贷款金额、贷款期限、客户年龄、收入、信用评分、贷款状态(是否违约)等。
数据格式:数据通常以CSV格式提供,方便进行数据分析和处理。
来源信息:数据来源于Analytics Vidhya举办的金融科技数据科学竞赛,已进行脱敏处理。
该数据集适合用于金融风险评估、信用风险建模、机器学习等领域的研究和应用,特别是在贷款违约预测、信用评分优化等技术任务中具有重要价值。
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:适用于金融风险评估、信用评分建模、贷款违约预测等研究,如不同客户群体的违约风险分析、影响违约的关键因素研究等。
行业应用:可以为金融机构、贷款平台提供数据支持,特别是在风险控制、客户信用评估和贷款审批方面。
决策支持:支持金融机构的贷款决策、风险管理和信贷策略优化。
教育和培训:作为金融科技、数据科学及机器学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估、贷款违约预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索贷款违约的风险因素和预测模型,帮助用户实现准确的违约预测、优化信贷决策,为金融机构提供数据驱动的风险管理解决方案。