个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPrediction-erisgrey
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷违约, 风险评估, 信用评分, 贷款风险, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 违约预测
数据概述：
该数据集包含个人借贷相关的信用数据，记录了借款人的详细信息、贷款情况以及最终的违约状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从“issue_date”字段推测，贷款发放时间集中在2010年代。
地理范围：数据未明确标注地域，但从“region”字段推测，可能涉及中国地区。
数据维度：数据集包含39个字段，涵盖了借款人的个人信息（如工作类型、婚姻状况、子女数量），贷款信息（如贷款总额、贷款期限、利率、月供），信用历史（如信用评分、最早信用月份、历史逾期情况），以及贷款的最终状态（是否违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_chinese.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于互联网公开渠道，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于个人信用风险评估、贷款违约预测、信用评分模型构建等研究。
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、信用风险评估、机器学习在金融领域的应用等学术研究，如探索影响借款人违约的因素，构建违约预测模型等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、贷后管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，帮助其降低信贷损失，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响个人借贷违约的关键因素，构建预测模型，并优化信贷决策，从而提升风险管理水平。
