信贷风险评估与违约预测数据集CreditRiskAssessmentandDefaultPredictionDataset-asjad2024
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 金融风控, 数据建模, 机器学习, 贷款数据, 信用评分, 特征工程
数据概述：
该数据集包含经过预处理的信贷数据，记录了借款人的信用行为和贷款相关信息，用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可视为一段时间内的信贷行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析一般信贷场景。
数据维度：数据集包含多个维度，包括贷款申请时间、确认时间、期限、信用额度、未偿还余额、逾期情况、还款记录等，共包含100多个特征。
数据格式：CSV格式，包含preprocessed_data.csv和preprocessed_test.csv两个文件，便于数据分析和建模。数据经过预处理，适合直接用于机器学习模型训练。
数据来源：数据来源未明确，但经过了预处理，方便用于建模和分析。
该数据集适合用于金融风险建模、信用评分构建以及违约预测相关的研究和应用。
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、信用风险评估、违约预测等领域的学术研究，如探索影响违约的关键因素、构建更精准的信用评分模型等。
行业应用：可以为金融机构、信贷平台、风险管理公司提供数据支持，尤其是在贷款审批、风险定价、贷后管理等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定和客户关系管理。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生和从业人员深入理解信用风险评估和建模方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，帮助用户提高信贷决策的准确性，降低信贷损失。
