印度贷款违约预测数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约,信用风险,银行信贷,印度金融,数据预测,客户分析,还款能力
数据概述：
本数据集收录了87,501条记录和30个字段，用于预测客户是否会违约贷款。数据涵盖借款人的多种属性，包括贷款金额、地理位置、收入状况、以往违约记录等关键信息，适用于银行贷款违约风险评估。
数据用途概述：
该数据集适用于信用风险评估、贷款审批流程优化、客户信用评分等多种场景。银行和金融机构可以利用此数据构建预测模型，识别高风险客户，降低贷款违约率；研究人员可以通过分析数据了解贷款违约的影响因素，为制定相关政策提供依据。
举例：
ID：唯一标识符，用于区分每位借款人
Asst_Reg：借款人名下所有注册资产的价值
GGGrade：Grant Group 分级
Experience：借款人的总工龄
Validation：借款人的验证状态
Yearly Income：借款人的年收入
Home Status：借款人的居住状况
Unpaid 2 years：借款人过去两年内的违约次数
Already Defaulted：借款人曾违约的其他贷款数量
Designation：借款人的职位
Debt to Income：借款人的债务收入比
Postal Code：借款人的邮政编码
Lend Amount：借款人获得的贷款总额
Deprecatory Records：可能被贷款机构视为负面的记录，表明风险
Interest Charged：贷款总额的利息
Usage Rate：贷款金额的处理费用
Inquiries：过去六个月内的查询次数
Present Balance：借款人账户当前余额
Gross Collection：理赔或判决应支付的总金额，不包括任何费用
Sub GGGrade：子 Grant Group 分级
File Status：贷款文件的状态
State：借款人所属的州
Account Open：借款人名下的总开放账户数
Total Unpaid CL：其他所有贷款的未偿余额
Duration：贷款金额提供给借款人的持续时间
Unpaid Amount：信用卡未偿余额
Reason：贷款申请的原因
Claim Type：借款人的索赔类型
Due Fee：贷款金额延迟支付的费用
Loan/No Loan：目标变量，表示借款人是否会违约
