信贷违约预测数据集CreditDefaultPredictionDataset-zouzhangchen
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, 风险评估, 金融风控, 数据分析, 贷款, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自信贷平台的借款人信息，记录了借款人的各项特征和是否发生违约的情况，用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的起始和结束时间未明确标明，但issueDate字段提供了借款发放时间，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但postCode和regionCode字段提供了地域信息，可用于地域性分析。
数据维度：数据集包括借款金额、借款期限、利率、分期付款额、信用等级、次级信用等级、就业状况、就业年限、房屋所有权状况、年收入、验证状态、借款发放日期、借款用途、邮编、地区编码、债务收入比、两年内逾期次数、FICO信用评分范围、公开记录、公开记录破产次数、循环信用余额、循环信用利用率、总账户数、初始列表状态、申请类型、最早信用额度、标题、政策代码以及一系列n0-n14的特征。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、testA.csv（测试集）和sample_submit.csv（提交样例）三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信贷平台数据，已进行脱敏处理和标准化。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、信用评分建模以及相关金融领域的分析。
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和机器学习领域的学术研究，如信用风险建模、违约预测模型优化等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信贷审批、风险定价、贷后管理等业务。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策和信贷策略优化，提高贷款审批效率和风险管理水平。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响借款人违约的因素，构建预测模型，并实现对信贷风险的量化评估，帮助用户优化信贷决策，提升风险管理能力。
