信贷交易风险评估数据集CreditTransactionRiskAssessment-derbazimokhtar
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款违约, 金融风控, 机器学习, 贷款申请, 风险评估, 数据分析, 信贷市场
数据概述：
该数据集包含信贷交易相关数据，记录了贷款申请、审批、放款及还款状态等信息，用于信贷风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一段时间内的信贷交易快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含美国各州（AK-WY）的州代码，推测可能与美国信贷市场相关。
数据维度：数据集包含多项指标，例如：loanId（贷款编号）、anon_ssn（匿名社保号码）、apr（年利率）、applicationDate（申请日期）、originatedDate（放款日期）、nPaidOff（已还款次数）、approved（是否批准）、isFunded（是否已放款）、loanStatus（贷款状态）、loanAmount（贷款金额）、originallyScheduledPaymentAmount（原计划还款额）、leadCost（获客成本）、clarityFraudId（欺诈ID）、hasCF（是否存在欺诈）、payFrequency_B/I/M/S/W（不同还款周期）、leadType（获客渠道）、fpStatus（财务处理状态）以及state（州）。
数据格式：CSV格式，文件名为finalcsv，便于数据分析与建模。
数据来源于信贷交易记录，已进行匿名化处理以保护隐私。该数据集适合用于信贷风险建模、贷款违约预测等研究。
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、信贷市场分析等领域的学术研究，例如，探索影响贷款违约的因素，评估不同风险控制策略的效果等。
行业应用：为金融机构、信贷平台提供数据支持，尤其在风险评估、信用评分、贷款审批流程优化方面具有实际应用价值。
决策支持：支持信贷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：作为金融风控、信用风险管理等课程的教学案例，帮助学生理解信贷风险管理的关键环节。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险模型，预测贷款违约概率，优化信贷决策流程。
