信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-pira245
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 贷款数据, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的贷款申请数据，记录了借款人的信用状况、贷款信息以及最终的违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的信贷数据集，用于评估和建模。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了借款人的多种信用特征，适用于多种地域的信贷风险评估。
数据维度：包括BAD（是否违约）、LOAN（贷款额）、MORTDUE（抵押贷款余额）、VALUE（财产价值）、REASON（贷款原因）、JOB（工作类型）、YOJ（工作年限）、DEROG（负面信用记录数量）、DELINQ（拖欠记录数量）、CLAGE（最长信用记录年限）、NINQ（信用查询次数）、CLNO（信用账户数量）和DEBTINC（负债收入比）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如df_region_a.csv、df_region_b.csv等，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于金融机构或相关公开数据集，经过了数据清洗和预处理，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、信用评分建模等研究和应用。
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：适用于金融风险管理、信用评估模型研究等学术研究，如探索影响违约的关键因素、优化信用评分模型等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于贷款审批、风险定价、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助优化贷款组合、降低违约风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估流程。
此数据集特别适合用于构建和验证信贷风险预测模型，帮助用户提升风险管理能力，优化信贷决策。
