银行贷款违约预测数据集BankLoanDefaultPrediction-hareeshkay
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险评估, 金融风控, 银行数据, 信用分析, 机器学习, 数据挖掘, 贷款审批
数据概述：
该数据集包含来自银行贷款的相关数据，记录了贷款申请人的信息以及贷款的最终状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，但从“ApprovalDate”字段推测为特定时期的贷款记录。
地理范围：数据包含了城市、州和邮政编码信息，表明数据覆盖了特定地理区域。
数据维度：数据集包括多个维度，如贷款申请人的城市、州、邮编信息，银行信息（银行名称、银行所在州），贷款审批日期、审批年份、贷款期限、雇员数量、企业性质（新/旧）、创造就业岗位数量、保留就业岗位数量、特许经营代码、城乡属性、循环信用额度、低文档贷款标识、违约日期、放款日期、放款总额、未偿还贷款余额、贷款状态（MIS_Status）、已注销本金、总批准额、SBA批准额等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_final.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的贷款信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于金融风险评估、贷款违约预测等研究，以及相关的数据建模和机器学习应用。
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。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于信用风险评估、贷款审批流程优化、客户细分等。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助其优化贷款策略、降低违约风险。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解贷款违约的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，以提高信贷决策的准确性和效率。
