个人借贷风险评估数据集PersonalLoanRiskAssessmentDataset-shubhamg6
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷风险, 信用评估, 贷款违约, 机器学习, 数据分析, 风险管理, 借款人特征, 贷款表现
数据概述：
该数据集包含个人借贷相关数据，记录了借款人的个人信息、贷款申请信息以及最终的贷款表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的借贷记录快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了借款人的国家信息。
数据维度：数据集包含多种借款人特征和贷款相关指标，包括：
借款人基本信息：年龄、性别、国籍、兴趣爱好、教育程度、婚姻状况、就业状态等。
贷款申请信息：贷款期限、月还款额、贷款用途等。
财务状况：总收入、现有负债、负债总额、再融资负债、债务收入比、自由现金流等。
贷款表现：评级、是否重组、信用评分、已还本金、已付利息及滞纳金、未还本金、未付利息及滞纳金、之前的贷款数量、之前的还款记录、之前的提前还款次数、是否违约等。
数据格式：CSV格式，文件名为data_feature_eng_final.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于借贷平台或相关金融机构，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测和信用评分模型构建。
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、机器学习等领域的研究，例如，研究借款人特征与违约概率之间的关系，构建和优化信用评分模型。
行业应用：为金融机构、P2P平台提供数据支持，尤其在贷款审批、风险定价、贷后管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化信贷策略，提高贷款审批效率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解借贷风险评估和建模。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与贷款违约之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户优化信贷决策，降低违约风险。
