贷款申请案件预测数据集LoanApplicationCasePrediction-ameymore
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款申请, 案件预测, 时间序列分析, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 客户行为, 区域分析
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的贷款申请案件数据，记录了不同时间、地区和细分市场下的案件数量，用于预测未来的贷款申请案件数量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年4月到2019年11月。
地理范围：数据覆盖多个邦（State）和区域（Zone），具体地区信息在数据集中有所体现。
数据维度：包括申请日期（application_date）、细分市场（segment）、分支机构ID（branch_id）、州（state）、区域（zone）和案件数量（case_count）等关键指标。
数据格式：CSV格式，包含train_fwYjLYX.csv, test_1eLl9Yf.csv, sample_submission_IIzFVsf.csv三个文件，便于数据分析和建模。训练集用于模型训练，测试集用于预测，sample_submission提供了提交结果的格式。
来源信息：数据来源于金融机构的内部运营数据，经过匿名化处理，用于预测分析。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析等，以及构建预测模型。
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、客户行为分析和时间序列预测等学术研究。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其是在贷款申请案件数量预测、资源分配和风险管理等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，优化资源配置和风险控制策略。
教育和培训：作为金融风险管理、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解贷款申请案件预测。
此数据集特别适合用于探索贷款申请案件数量随时间、区域和市场细分的规律，帮助用户实现更精准的预测和更有效的资源配置。
