非洲信贷风险评估数据集AfricanCreditRiskAssessmentDataset-chahinovic
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 贷款违约, 金融风控, 机器学习, 风险预测, 经济指标, 非洲
数据概述：
该数据集包含来自非洲地区的信贷风险评估数据，旨在用于构建和评估信贷风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个年份的贷款信息，具体时间范围取决于贷款发放和到期时间。经济指标数据的时间跨度为2001年至2023年。
地理范围：数据主要集中在非洲地区，具体国家或地区信息可在数据集中找到。
数据维度：数据集包括贷款相关信息（如贷款金额、还款额、贷款期限等）、借款人信息、贷款发放时间和到期时间、以及贷款是否违约的标签（target）。此外，还提供了经济指标数据，包括各国的宏观经济数据。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）、SampleSubmission.csv（提交示例）、以及economic_indicators.csv（经济指标数据）。另外，还包含一个用于解释变量定义的文本文件VariableDefinitions.txt和一个Jupyter Notebook文件Starter_Notebook_.ipynb用于数据探索和初步建模。
来源信息：数据来源于公开的信贷风险评估挑战赛，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于信贷风险建模、信用评分、贷款违约预测等研究。
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、信用风险建模、以及机器学习在金融领域的应用研究，例如，探索影响贷款违约的关键因素。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、贷款组合管理等方面。
决策支持：支持金融机构制定更有效的信贷策略，优化风险管理流程。
教育和培训：作为金融风险管理、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于探索非洲地区信贷市场的风险特征，构建和验证信贷风险预测模型，并提升贷款决策的准确性和效率。
