个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionDataset-isfaqueansari
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷, 违约预测, 信用评估, 风险管理, 金融科技, 机器学习, 数据分析, 贷款
数据概述：
该数据集包含来自Lending Club平台的借贷数据，记录了借款人的个人信用信息和贷款相关特征，旨在用于预测借款人是否会违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为历史贷款数据，可用于建立静态预测模型。
地理范围：数据可能涵盖美国地区的借款人，具体地域信息未在数据中直接体现，但数据来源于Lending Club平台。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：creditpolicy（信用政策）、purpose（贷款目的）、intrate（利率）、installment（分期付款额）、logannualinc（年收入对数）、dti（负债收入比）、fico（FICO信用评分）、dayswithcrline（信用记录天数）、revolbal（循环信用余额）、revolutil（循环信用利用率）、inqlast6mths（过去6个月的信用查询次数）、delinq2yrs（过去2年的逾期记录）、pubrec（公开记录）以及notfullypaid（是否违约，0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于Lending Club平台，已进行一定程度的匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等相关研究和机器学习模型的构建与测试。
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、信用风险管理等领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约概率预测、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、投资组合管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，帮助其优化贷款决策流程和降低违约损失。
教育和培训：作为金融学、数据科学等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和预测模型。
此数据集特别适合用于探索借款人信用特征与违约行为之间的关系，帮助用户构建有效的信用风险评估模型，从而优化贷款决策和提升风险管理水平。
