信贷风险评估与贷款违约预测数据集CreditRiskAssessmentandLoanDefaultPredictionDataset-anasmansouri2
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款违约, 信用评分, 机器学习, 风险评估, 金融风控, 贷款数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自信贷机构的贷款申请与还款记录数据，记录了借款人的个人财务信息、贷款详情以及最终的贷款状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推测为一段时间内的贷款申请与还款记录。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但考虑到数据字段的普遍性，可推测为面向全球的信贷数据集。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Loan ID”（贷款ID）、“Customer ID”（客户ID）、“Loan Status”（贷款状态）、“Current Loan Amount”（当前贷款额度）、“Term”（贷款期限）、“Credit Score”（信用评分）、“Annual Income”（年收入）、“Years in current job”（现任工作年限）、“Home Ownership”（房屋所有权）、“Purpose”（贷款目的）、“Monthly Debt”（月负债）、“Years of Credit History”（信用记录年限）、“Months since last delinquent”（距离上次逾期月数）、“Number of Open Accounts”（开放账户数量）、“Number of Credit Problems”（信用问题数量）、“Current Credit Balance”（当前信用余额）、“Maximum Open Credit”（最大信用额度）、“Bankruptcies”（破产次数）、“Tax Liens”（税务留置权）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_train.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，经过整理和清洗，确保数据的可用性。
该数据集适合用于信贷风险评估、贷款违约预测、信用评分建模等相关研究。
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：适用于金融风险管理、信用评估、违约预测等领域的学术研究，如基于机器学习的信用评分模型构建、不同贷款策略的风险对比分析等。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司提供数据支持，特别是在风险控制、客户信用评估、贷款产品设计等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化贷款审批流程、降低坏账率。
教育和培训：作为金融学、数据科学、风险管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估与建模。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，并评估不同信贷策略的风险收益，从而优化信贷决策。
