个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPrediction-tomjurgen
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷违约, 风险评估, 机器学习, 信用评分, 数据分析, 贷款, 财务, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自借贷平台的个人借贷数据，记录了借款人的借款信息、信用状况以及最终的贷款状态（是否违约）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为历史借贷数据。
地理范围：数据未限定地理范围，但从特征来看，可能主要来自美国。
数据维度：包括借款金额（loan_amnt）、借款期限（term）、利率（int_rate）、月还款额（installment）、年收入（annual_inc）、贷款状态（loan_status，0代表未违约，1代表违约）、负债收入比（dti）、最早信用记录时间（earliest_cr_line）、信用账户数量（open_acc）、公共记录（pub_rec）、循环信用余额（revol_bal）、循环信用使用率（revol_util）、总信用账户数（total_acc）、抵押贷款账户数（mort_acc）、公开破产记录（pub_rec_bankruptcies）以及其他反映信用等级、验证状态、借款用途、申请类型、房屋所有权和邮政编码等特征的哑变量。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模处理。
数据来源：该数据集可能来源于公开的借贷平台数据或已清洗的金融分析数据集。
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：适用于信用风险评估、违约预测、金融风控等领域的研究，例如探索不同特征对违约风险的影响、构建信用评分模型等。
行业应用：为金融机构、借贷平台提供数据支持，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管理决策和策略制定，例如优化贷款审批流程、调整风险控制措施等。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训数据，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构建和评估个人借贷违约风险预测模型，帮助用户实现更精准的风险评估和更有效的信贷管理。
