银行个人贷款申请人特征分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：个人贷款,银行,客户,金融,信用,风险评估,机器学习,预测模型
数据概述：
本数据集包含了关于个人与银行互动，特别是个人贷款申请的相关信息。数据集中的每一行代表一个独立的个人，目标变量“个人贷款”指示了该个人是否接受了银行提供的个人贷款。
数据包含以下字段：
ID：每个个体的唯一标识符。
年龄：个人的年龄，以年为单位。
工作经验：个人的工作经验年数。
收入：个人的年收入，以货币单位计。
邮政编码：个人所在的邮政编码。
家庭人数：个人家庭成员的数量。
信用卡平均消费额：个人每月平均信用卡消费额。
教育程度：个人的教育背景，分为不同的教育水平。
抵押贷款：个人拥有的抵押贷款金额。
证券账户：二元变量，表示个人是否在银行拥有证券账户（1表示有，0表示无）。
定期存款账户（CD账户）：二元变量，表示个人是否在银行拥有定期存款账户（1表示有，0表示无）。
在线银行：二元变量，表示个人是否使用在线银行服务（1表示使用，0表示不使用）。
银行信用卡：二元变量，表示个人是否持有银行发行的信用卡（1表示有，0表示无）。
个人贷款：目标变量，二元变量，表示个人是否接受了银行提供的个人贷款（1表示接受，0表示未接受）。
数据用途概述：
该数据集适用于构建预测模型，分析影响个人贷款决策的因素，以及进行客户细分。研究人员可以利用此数据探索不同特征与个人贷款接受与否之间的关系，建立预测模型，例如用于信用风险评估或贷款推荐。此外，该数据集也适合用于金融领域的教育和培训，帮助学习者理解个人贷款申请流程和相关影响因素。
