银行贷款风险评估客户违约数据集-shreshthvashisht
数据来源：互联网公开数据
标签：银行贷款,风险评估,客户违约,EDA,金融分析,信用风险,违约预测,数据分析
数据概述：
本数据集旨在通过探索性数据分析（EDA）来研究银行贷款申请者的客户属性和贷款属性，并分析它们对客户违约倾向的影响。该数据集包含两部分核心数据：一是客户在申请贷款时的详细信息，包括人口统计学特征、收入、资产、信用记录等；二是客户过往的贷款申请历史，记录了之前的贷款是否获得批准、取消、拒绝或未使用等状态。此外，还包含一份数据字典，详细解释了各个变量的含义。数据集旨在帮助金融机构识别潜在的违约风险，优化贷款审批流程，降低损失。
数据用途概述：
该数据集适用于银行贷款风险评估、客户信用评分模型构建、贷款审批流程优化等多种场景。金融机构可利用此数据进行EDA，深入理解客户的违约行为模式，从而改进风险管理策略。具体应用包括：
1. 风险建模： 构建预测客户违约概率的统计模型，辅助贷款决策。
2. 客户细分： 根据客户特征将客户进行细分，针对不同群体制定差异化的贷款策略。
3. 信用评分： 优化信用评分模型，提高评分的准确性，降低违约风险。
4. 贷款策略优化： 调整贷款利率、额度、期限等，以平衡风险与收益。
5. 欺诈检测： 识别潜在的欺诈行为，保护金融机构的资产安全。
