信用风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-shammywowzer
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 金融风控, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 贷款申请, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的贷款申请和信用评估数据，记录了借款人的个人信息、贷款详情以及最终的贷款违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段内容推测，可能来源于某个或多个国家的金融市场。
数据维度：数据集包括两个CSV文件，"hmeq_train.csv"和"hmeq_test.csv"，前者包含“default”（违约）标签，用于训练模型，后者包含测试集数据。主要字段包括贷款金额、抵押金额、房产价值、贷款用途、职业、工作年限、不良报告、逾期还款记录、最长信用记录、最近信用记录、信用账户数量和债务收入比率等。
数据格式：CSV格式，分别包含训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步清洗和预处理，但可能包含缺失值，需要进一步处理。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测和风险评估等任务。
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、贷款违约预测等领域的学术研究，如探索不同特征对违约概率的影响。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批流程优化、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策制定，帮助其降低坏账率，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估流程。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险模型，帮助用户预测贷款违约的可能性，优化信贷策略。
