信贷风险评估与违约预测数据集CreditRiskAssessmentandDefaultPredictionDataset-gmhost
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 信用评分, 数据挖掘, 风险管理, 模型训练
数据概述：
该数据集包含个人信贷申请人的相关信息，以及他们是否发生违约的标签，旨在用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的信贷申请人快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从特征字段来看，可能与中国大陆地区的信贷市场相关。
数据维度：数据集包括训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和目标变量文件（train_target.csv）。主要字段包括：
id：申请人ID；
certId：身份证号；
loanProduct：贷款产品类型；
gender：性别；
age：年龄；
dist：地区码；
edu：教育程度；
job：职业；
lmt：贷款额度；
basicLevel：基础等级；
x_0 - x_78：匿名特征，可能与申请人的信用历史、财务状况等相关；
certValidBegin, certValidStop：身份证有效期起止时间；
bankCard：银行卡数量；
ethnic：民族；
residentAddr：居住地址；
highestEdu：最高学历；
linkRela：联系人关系；
setupHour：申请时间（小时）；
weekday：申请时间（星期几）；
ncloseCreditCard：已关闭信用卡数量；
unpayIndvLoan, unpayOtherLoan, unpayNormalLoan：未偿还贷款情况；
5yearBadloan：五年内不良贷款记录；
isNew：是否为新客户；
target：目标变量，表示是否违约（0表示未违约，1表示违约）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。
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，如特征工程、模型比较、风险因子分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、贷后管理等环节的模型构建与优化。
决策支持：支持金融机构的信贷决策和风险管理策略制定，帮助提升信贷业务的盈利能力和风险控制水平。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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客户，优化信贷决策，降低违约损失。
