美国个人贷款违约风险分析数据集USPersonalLoanDefaultRiskAnalysisDataset-wschong
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 信用风险, 金融风控, 机器学习, 贷款分析, 风险评估, 数据挖掘, 借款人
数据概述：
该数据集包含来自Lending Club平台的个人贷款数据，记录了借款人的信用信息、贷款详情以及最终的贷款状态，用于分析贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2016年至2017年期间的贷款记录。
地理范围：数据主要反映了美国地区的贷款情况，通过“addr_state”字段标识了借款人所在的州。
数据维度：数据集包括贷款金额、贷款期限、利率、月供、信用评级、借款人收入、负债收入比、公开记录、信用额度使用率等多个维度的数据，以及贷款状态（如“Current”、“Fully Paid”等）。
数据格式：CSV格式，文件名为lc_loan_1percent.csv，方便数据分析和建模。数据中包含了多个字段，如loan_amnt（贷款金额）、int_rate（利率）、loan_status（贷款状态）等。
来源信息：数据来源于Lending Club平台，经过了数据清洗和预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测、以及金融风险管理等领域的研究和应用。
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：适用于信用风险评估、违约预测、以及金融市场行为分析等方面的学术研究，如利用机器学习模型预测贷款违约概率。
行业应用：可以为金融机构、P2P平台等提供数据支持，用于风险控制、信贷决策、以及客户关系管理。
决策支持：支持金融机构制定更合理的信贷政策、优化风险定价策略，以及提高贷款审批效率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估、以及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解贷款风险管理。
此数据集特别适合用于探索借款人的信用特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而优化信贷决策、降低金融风险。
