信用风险评估贷款违约数据集CreditRiskAssessmentLoanDefaultDataset-ivanbovsunovskiy
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 贷款违约, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 信用历史, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的贷款申请及相关信用信息，记录了借款人的信用状况和贷款违约情况，可用于信用风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未限定具体地区，但涉及的信用评估指标具有普适性。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Home Ownership”（房屋所有权）、“Annual Income”（年收入）、“Years in current job”（现任工作年限）、“Tax Liens”（拖欠税款）、“Number of Open Accounts”（已开账户数量）、“Years of Credit History”（信用历史年限）、“Maximum Open Credit”（最高信用额度）、“Number of Credit Problems”（信用问题数量）、“Months since last delinquent”（上次逾期时长）、“Bankruptcies”（破产次数）、“Purpose”（贷款目的）、“Term”（贷款期限）、“Current Loan Amount”（当前贷款额度）、“Current Credit Balance”（当前信用余额）、“Monthly Debt”（月负债）、“Credit Score”（信用评分）以及“Credit Default”（贷款违约，仅存在于训练集中）。
数据格式：CSV格式，包含train (1).csv和test (1).csv两个文件，分别对应训练集和测试集，便于模型训练和评估。数据已进行初步处理，但可能存在缺失值。
来源信息：数据来源于互联网公开渠道，具体来源未明确，但具备金融行业数据的一般特征。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测以及金融机构的风险管理。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，例如，探索影响贷款违约的关键因素、不同信用评分模型的效果对比等。
行业应用：为金融机构、银行、小额贷款公司等提供数据支持，用于信用评分、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，优化贷款审批流程，提高贷款决策的准确性。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户识别高风险借款人，优化信贷策略，降低违约损失。
