个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionDataset-yangjianzhu
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷违约, 风险评估, 金融风控, 信用评分, 机器学习, 数据分析, 贷款预测, 财务管理
数据概述：
该数据集包含个人借贷相关数据，记录了借款人的财务状况、借款目的、贷款利率等信息，并标注了借款人是否违约。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，但从字段信息推测，数据可能来源于个人借贷平台。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如：借款目的（purpose）、贷款利率（intrate）、分期付款额（installment）、年收入（annualinc）、负债收入比（dti）、FICO信用评分（fico）、信用记录时长（dayswithcrline）、循环信用余额（revolbal）、循环信用使用率（revolutil）、过去6个月的信用查询次数（inqlast6mths）、过去2年的逾期次数（delinq2yrs）、公开记录（pubrec）以及是否全额还款（notfullypaid）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于个人借贷平台，经过标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等研究，并可用于构建机器学习模型。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，如违约预测模型构建、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：为金融机构、贷款平台提供数据支持，尤其在风险控制、贷款审批、客户信用评估等方面。
决策支持：支持金融机构优化贷款决策，提高风险管理水平，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响借款人违约行为的关键因素，构建预测模型，从而优化贷款决策，降低金融风险。
