个人贷款审批预测数据集PersonalLoanApprovalPredictionDataset-islamnasser
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, 风险评估, 金融风控, 数据分析, 贷款违约, 信用评分
数据概述：
该数据集包含个人贷款申请相关的结构化数据，记录了借款人的个人信息、贷款细节以及最终的贷款状态（批准或拒绝）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理区域，但数据特征反映了普遍的个人贷款申请场景。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如借款人年龄、收入、房屋所有权状况、雇佣年限、贷款意图、贷款等级、贷款金额、贷款利率、贷款占收入比例、是否有历史违约记录、信用记录长度以及最终的贷款状态（0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为“Loan approval prediction.csv”，便于数据分析与建模。数据集中还包含模型文件（.pkl）和可视化文件（.pbix），以及代码文件等，方便进一步研究。
来源信息：数据来源可能为金融机构的公开数据或模拟数据，经过匿名化处理，用于研究和分析。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款审批预测以及相关金融领域的数据分析。
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、机器学习模型在金融领域的应用等学术研究，例如，研究不同特征对贷款违约的影响、构建和优化贷款审批预测模型等。
行业应用：可以为银行、金融科技公司等机构提供数据支持，用于风险控制、贷款审批流程优化、客户信用评估等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其更准确地评估贷款申请人的信用风险，优化贷款审批策略。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、风险管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解贷款审批流程和信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响贷款审批结果的关键因素，构建预测模型，并评估不同策略对贷款违约率的影响，从而提升金融机构的风险管理能力和业务效率。
