用户贷款违约预测数据集UserLoanDefaultPrediction-cyades
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 信用风险, 用户行为, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 预测模型, 金融风控
数据概述：
该数据集包含用户贷款行为数据，用于构建贷款违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为一段时间的用户行为与贷款状态记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为来自不同地区的用户样本。
数据维度：数据集包括多个文件，核心数据项包括：
train.csv: 包含用户ID、多维度用户特征（pc0-pc16）和标签（label，表示是否违约，0代表未违约，1代表违约）。
test.csv: 包含用户ID和多维度用户特征（pc0-pc16），用于测试模型预测性能。
non_borrower_user.csv: 包含未申请贷款的用户信息，包括用户ID和多维度用户特征（pc0-pc16）。
loan_activities.csv: 包含贷款活动信息，包括用户ID、联系方式、贷款类型和时间戳（ts）。
sample_submission.csv: 包含用户ID和预测的标签列，用于提交预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于机器学习和数据分析实验。
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：适用于信用风险评估、用户行为分析等领域的学术研究，例如探索不同用户特征对违约的影响、构建更精准的违约预测模型。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险控制、客户信用评分等方面，帮助优化信贷决策流程。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化贷款组合，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技术。
此数据集特别适合用于构建和评估贷款违约预测模型，探索不同用户特征对违约风险的影响，从而优化信贷决策。
