个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPrediction-aniruddhamandal
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 贷款数据, 信用评分, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自个人借贷平台的历史借贷数据，记录了借款人的基本信息、借款详情以及最终的还款状态，用于构建和验证个人借贷违约风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可以推断为一段时间内的借贷记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了美国各州（如FL, CA, AZ等）的地址信息，推测为美国地区的借贷数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括借款人的基本信息（如收入、工作年限）、借款详情（如借款金额、利率、还款期限）、信用历史（如信用评分、逾期记录）以及最终的还款状态（loan_status，即是否违约）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于个人借贷平台，已经过脱敏处理，并包含了多种特征工程处理后的变量，如各州地址的哑变量。
该数据集适合用于构建预测借款人违约风险的模型，并进行风险评估和信用评分分析。
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、机器学习模型的构建与评估等方面的研究，如探索不同特征对违约风险的影响、比较不同机器学习模型的预测性能。
行业应用：为金融机构、借贷平台提供数据支持，尤其适用于风险控制、信贷审批、客户信用评级等方面。
决策支持：支持金融机构优化贷款决策，降低违约风险，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素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索借款人的信用特征与违约风险之间的关系，并构建预测模型，以提高贷款决策的准确性和效率，降低金融风险。
