个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPrediction-abdullahsa026
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, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 贷款预测, 违约预测
数据概述：
该数据集包含来自Lending Club平台的个人借贷数据，记录了借款人的信用信息、贷款详情以及最终的贷款违约状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推测为Lending Club平台运营期间的贷款记录。
地理范围：数据主要反映美国地区的个人借贷行为。
数据维度：数据集包括借款人的信用等级（Grade）、年收入（annual_inc）、雇佣年限（emp_length_num）、住房状况（home_ownership）、债务收入比（dti）、贷款用途（purpose）、贷款期限（term）、历史逾期记录（last_delinq_none, last_major_derog_none）、循环信用利用率（revol_util）、滞纳金（total_rec_late_fee）以及贷款是否违约（bad_loan）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为lending_club_loan_dataset.csv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源于Lending Club平台，经过整理，便于进行风险评估与建模。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测以及相关金融领域的分析。
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、信用评分模型的研究，例如探索不同特征对违约概率的影响，以及开发更准确的风险预测模型。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、资产组合管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化贷款审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握数据驱动的风险评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估个人贷款违约预测模型，从而帮助用户更好地理解和管理个人借贷风险，优化信贷决策。
