信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-kevinkimlarson
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款违约, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 信用评分, 金融风控, 贷款申请
数据概述：
该数据集包含信贷申请相关数据，记录了贷款申请人的多种属性与贷款相关信息，用于信贷风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为针对特定国家或地区的信贷市场。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖申请人的个人信息、财务状况、贷款详情等。具体字段包括：贷款金额（loanamt），申请人收入（appinc），婚姻状况（married），受抚养人数量（dep），雇佣状况（emp），工作年限（yjob），自雇情况（self），房屋价值（hexp），房价（price），负债情况（other，liq，gdlin，lines），抵押贷款信息（mortg，pubrec，hrat，obrat），贷款期限（term），贷款利率（apr），抵押品信息（prop，inss，inson，cosign，unver），失业率（unem），逾期情况（min30，bd，mi，old，vr，sch），种族信息（black，hispan，male，white），贷款状态（reject，approve，mortno，mortperf，mortlat1，mortlat2），多重贷款情况（multi），贷款价格（loanprc）等。
数据格式：CSV格式，文件名为methods2finalcsv，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于信贷风险建模、违约预测、信用评分等研究，以及金融风控领域的应用。
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、机器学习等领域的学术研究，如构建信用评分模型、预测贷款违约概率等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其在贷款审批、风险定价、客户细分等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化贷款策略，降低信贷损失。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等课程的案例分析材料，帮助学生和从业者深入理解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于探索贷款申请人的多种特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现风险控制和优化决策。
