信用风险评估贷款数据集CreditRiskAssessmentLoanDataset-petergodbless
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 风险评估, 信用评分, 贷款分析, 机器学习, 金融风控, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含个人信用和贷款相关信息，记录了借款人的个人属性、贷款详情以及贷款最终是否违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确说明地域范围，可推测为面向全球信贷市场的数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，例如：
person_age: 借款人年龄
person_income: 借款人年收入
person_home_ownership: 借款人房屋所有权状况
person_emp_length: 借款人在现单位的工作年限
loan_intent: 贷款意图
loan_grade: 贷款等级
loan_amnt: 贷款金额
loan_int_rate: 贷款利率
loan_status: 贷款状态（0代表未违约，1代表违约）
loan_percent_income: 贷款金额占借款人收入的百分比
cb_person_default_on_file: 是否有信用违约记录
cb_person_cred_hist_length: 借款人信用记录长度
数据格式：CSV格式，文件名为credit_risk_dataset.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集或金融机构，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测、以及信用评分模型构建。
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：适用于金融风控、信用风险管理等领域的学术研究，例如违约预测模型、信用评分模型的研究。
行业应用：可为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、信贷审批、客户细分等。
决策支持：支持金融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：作为金融学、数据科学等相关课程的案例分析材料，帮助学生理解信用风险评估和贷款决策。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，并优化信贷策略。
