信贷风险评估与违约预测数据集CreditRiskAssessmentandDefaultPredictionDataset-fedegarcia30
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, 贷款申请, 信用评分, 机器学习, 数据分析, 风险管理
数据概述：
该数据集包含信贷申请人的相关信息以及贷款的信用表现，用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为历史信贷数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了申请人的基本信息、信用评分、贷款情况、以及后续的还款表现，包括但不限于：Contador, MATCH_KEY, Segmento, BBDD, Flag Impago, Flag Alta, Declinadas, Regla, Mes_solicitud, score_calc_Liber, EDAD, score_global, origen_score, PD_Global, PD_Banking, PD_Telco, Nota, Decil, Percentil, twentile, GB_30dpd_3M, GB_60dpd_6M, GB_90dpd_6M, GB_90dpd_6M_mat, GB_30dpd_12M, GB_60dpd_12M, GB_90dpd_12M, GB_90dpd_12M_mat, GB_old_def, GB_1dpd_EVER。
数据格式：CSV格式，文件名为PRestamos.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于信贷机构或金融机构，经过了脱敏处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测和信用评分模型的构建。
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、信用风险建模等领域的学术研究，如违约预测模型、信用评分模型的研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、贷款审批、客户管理等。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，优化贷款审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等相关课程的教学案例，帮助学生和从业人员了解信贷风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索信贷申请人的特征与违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升信贷决策的准确性。
