信贷风险评估申请人特征数据集CreditRiskAssessmentApplicantFeatureDataset-tanliheng
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 机器学习, 贷款申请, 风险评估, 数据分析, 金融风控, 特征工程, XGBoost
数据概述：
该数据集包含申请人的信贷申请信息，记录了与信贷风险评估相关的申请人特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但可推断为信贷申请的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但可泛化用于信贷风险评估研究。
数据维度：数据集包括多个字段，涵盖了申请人的财务状况、个人信息、贷款申请细节等。具体字段包括：Disbursed（是否放款）、Existing_EMI（现有EMI）、ID（申请人ID）、Loan_Amount_Applied（申请贷款额）、Loan_Tenure_Applied（申请贷款期限）、Monthly_Income（月收入）、Var4-Var5（匿名变量）、Age（年龄）、EMI_Loan_Submitted_Missing（EMI贷款提交缺失）、Interest_Rate_Missing（利率缺失）、Loan_Amount_Submitted_Missing（贷款额提交缺失）、Loan_Tenure_Submitted_Missing（贷款期限提交缺失）、Processing_Fee_Missing（手续费缺失）、Device_Type_0/1（设备类型）、Filled_Form_0/1（是否填写表格）、Gender_0/1（性别）、Var1_0-Var1_18（匿名变量）、Var2_0-Var2_6（匿名变量）、Mobile_Verified_0/1（手机验证）、Source_0-Source_2（来源）。
数据格式：CSV格式，文件名为 train_modifiedcsv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适用于信贷风险评估、欺诈检测、信用评分等相关研究。
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：适用于金融风控、信用评分模型、信贷风险评估的学术研究，例如构建预测贷款违约概率的模型。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于优化信贷审批流程、风险管理策略、客户画像分析等。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，提高贷款审批效率，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，探索申请人特征与贷款违约之间的关系，帮助金融机构优化风险管理策略。
