个人贷款审批预测数据集PersonalLoanApprovalPrediction-hrhuynguyen

数据来源：互联网公开数据

标签：贷款审批, 信用风险, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 贷款预测, 风险评估, 客户画像

数据概述：该数据集包含个人贷款申请的相关信息，记录了贷款申请人的财务状况、教育背景、就业情况等数据，用于预测贷款是否能够获得批准。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据未限定具体地区，可视为通用贷款申请场景。数据维度：包括“no_of_dependents”（受抚养人数），“education”（教育程度），“self_employed”（是否自雇），“income_annum”（年收入），“loan_amount”（贷款金额），“loan_term”（贷款期限），“cibil_score”（信用评分），“residential_assets_value”（住宅资产价值），“commercial_assets_value”（商业资产价值），“luxury_assets_value”（奢侈品资产价值），“bank_asset_value”（银行资产价值），“loan_status”（贷款状态，1代表批准，0代表未批准）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为loan_approval_processed 1.csv，方便数据分析和建模。该数据集适合用于信用风险评估、贷款审批预测、客户信用画像等相关研究。

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、信用评分模型、贷款审批流程优化等方面的学术研究。行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于提升贷款审批的效率和准确性，降低信贷风险。决策支持：支持金融机构的风险控制、客户信用评估、贷款产品设计等决策制定。教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等相关课程的教学案例，帮助学生和从业人员深入理解贷款审批流程和风险评估方法。此数据集特别适合用于探索个人财务状况与贷款审批结果之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化贷款审批策略。