个人借贷风险评估数据集PersonalLoanRiskAssessmentDataset-philipxyc
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款风险, 信用评估, 金融风控, 机器学习, 违约预测, 数据分析, 借款人, 风险建模
数据概述：
该数据集包含来自个人借贷平台的数据，记录了借款人的个人信息、贷款详情以及最终的贷款状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的借贷记录的快照。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但可推测为面向个人借贷的平台。
数据维度：数据集包括贷款金额（loan_amnt）、贷款期限（term）、利率（int_rate）、月还款额（installment）、工作年限（emp_length）、年收入（annual_inc）、贷款状态（loan_status）、贷款用途（purpose）、债务收入比（dti）、过去两年逾期次数（delinq_2yrs）、最早信用记录时间（earliest_cr_line_index）、距离上次逾期月份（mths_since_last_delinq）、信用额度（open_acc）、循环信用余额（revol_bal）、房主情况（M_home_owner, R_home_owner, O_home_owner）、坏账标识（bad_loan）以及贷款用途的one-hot编码。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_v6_edt.csv和loan_v6.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于个人借贷平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测和金融风控模型构建。
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：适用于金融科技、信用风险评估等领域的研究，如信用评分模型构建、违约预测模型的优化等。
行业应用：为金融机构、互联网借贷平台提供数据支持，特别是在风险控制、信贷审批、客户画像等方面。
决策支持：支持金融机构的贷款决策、风险定价和资产组合管理。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估等课程的实训材料，帮助学生和从业者了解贷款风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索借款人的个人特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建有效的风险预测模型，优化信贷决策。
