信贷违约风险评估数据集LoanDefaultRiskAssessment-ndfyne
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, 机器学习, 信用评分, 数据分析, 贷款数据, 风险评估
数据概述：
该数据集包含贷款违约相关数据，记录了借款人的贷款信息及其最终是否违约的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，一般推测为某个或多个国家/地区的贷款市场数据。
数据维度：包括“BAD”（是否违约，1代表违约，0代表未违约）、“LOAN”（贷款额）、“MORTDUE”（抵押贷款余额）、“VALUE”（房产价值）、“REASON”（贷款原因）、“JOB”（职业）、“YOJ”（工作年限）、“DEROG”（负面记录数量）、“DELINQ”（拖欠记录数量）、“CLAGE”（最长信用时长）、“NINQ”（信用查询次数）、“CLNO”（信用账户数量）、“DEBTINC”（负债收入比）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_default.csv，方便数据分析与建模。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测等相关研究和应用。
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、信用风险评估等领域的学术研究，如违约预测模型的构建、信用评分模型的优化。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于贷款审批、风险定价、信用评分等业务。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，例如优化贷款组合、制定风险控制策略。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估的原理。
此数据集特别适合用于探索借款人的信用特征与贷款违约之间的关系，从而帮助用户构建有效的风险评估模型、提升贷款组合的风险管理水平。
