信贷风险评估预测数据集CreditRiskAssessmentPredictionDataset-yuweibing7803
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 借贷市场, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自借贷平台的用户信贷数据，记录了借款人的个人信息、贷款详情以及最终是否违约的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，通过“issueDate”字段反映，数据涵盖了多个年份的借贷信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据“postCode”和“regionCode”等字段推测，可能覆盖特定区域的借贷市场。
数据维度：数据集包含40多个字段，涵盖了借款人的基本信息、贷款金额、贷款期限、利率、还款计划、信用历史、负债情况等。关键字段包括：loanAmnt（贷款金额）、term（贷款期限）、interestRate（利率）、installment（分期付款）、grade（信用等级）、employmentLength（工作年限）、annualIncome（年收入）、isDefault（是否违约，该字段仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train.csv（训练集，包含目标变量isDefault）和testA.csv（测试集，不包含目标变量）。
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、信用评分模型、违约预测等领域的学术研究，如探索不同特征对违约风险的影响、评估不同模型的预测性能。
行业应用：可以为金融机构、消费金融公司等提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、贷后管理等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险控制策略制定，优化贷款审批流程，提高贷款组合的质量。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，帮助用户识别高风险借款人，优化信贷决策，降低违约损失。
