银行贷款违约预测数据集2021
数据来源：互联网公开数据
标签：银行贷款,违约预测,机器学习,大数据分析,风险控制,贷款评估,信用评分
数据概述：
本数据集来源于MachineHack与德勤联合举办的黑客马拉松赛，包含用于预测个人是否将成为贷款违约者的训练和测试数据。训练数据集包含67,463条记录和35个特征，测试数据集包含28,913条记录和34个特征。数据集中的关键特征包括贷款金额、地理位置、账户余额等，旨在帮助银行评估贷款违约风险。
数据用途概述：
该数据集适用于银行贷款违约预测、信用风险评估、贷款策略优化等多种场景。银行和金融机构可以利用此数据提高贷款审批的准确性，降低信贷损失；研究人员可用于信用评分模型的开发与优化；教育者可以将其作为教学案例，培养学生数据分析和机器学习的能力。
举例：
通过分析贷款金额、地理位置、账户余额等特征，银行能够预测客户是否会违约，从而在贷款审批过程中做出更明智的决策。例如，根据历史数据，银行发现位于某些地区的客户违约率较高，因此可以采取更为严格的贷款审批标准。此外，银行还可以利用该数据集优化风险管理策略，降低整体信贷损失。
