个人贷款违约风险评估数据集PersonalLoanDefaultRiskAssessmentDataset-rajvidoshi
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险评估, 信用评分, 机器学习, 贷款分析, 人口统计, 客户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含个人贷款申请相关数据，记录了借款人的基本信息、信用状况以及贷款状态，用于评估贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据覆盖印度地区的借款人，包括多个邦（Province）和城市（City）。
数据维度：数据集包括14个字段，涵盖借款人的还款状态（paid_status, status）、年龄（Age）、性别（gender）、教育程度（education）、婚姻状况（married_status）、居住城市（city）、所在省份（province）、年龄段（agerange）、月收入（salary）、信用评分（civil）、贷款申请数量（appcount）、手机等级（phonegrade）和SIM卡信号强度（simstrength）等。
数据格式：CSV格式，文件名为loans-3.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于公开的互联网数据，已进行标准化和清洗处理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测、客户信用分析等领域。
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、信用评估、消费者行为分析等领域的研究，如构建贷款违约预测模型、分析不同人口统计特征与违约风险之间的关系。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户画像、贷款审批流程优化等。
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，从而优化信贷决策。
教育和培训：作为金融风控、信用评估、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解贷款风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索借款人的个人属性、信用特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化风险管理策略。
