个人信贷风险评估借款人数据集PersonalCreditRiskAssessmentBorrowerData-ayushnathtiwari
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 借款人, 违约预测, 文本分析, 情感分析, 财务困境, 信用评分, 机器学习
数据概述：
该数据集包含借款人的相关信息，记录了借款人的个人属性、财务状况、债务类型以及还款历史等数据，用于信贷风险评估和信用分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态借款人信息快照。
地理范围：数据未限定地域，但从姓名和电话号码格式推测，可能主要涉及北美地区。
数据维度：数据集包含多维度的借款人信息，主要包括：姓名、邮箱、电话、年龄、收入范围、就业状况、欠款金额、债务类型、逾期状态、借款人陈述（Transcripts）、情感标签（Sentiment Labels）、还款历史（Payment History）、财务困境指标（Financial Hardship Indicator）、沟通偏好和正式程度。
数据格式：CSV格式，文件名为borrower_data.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步的结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于信贷风险建模、违约预测、借款人信用评估、文本分析与情感分析等研究。
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、信用评分模型、自然语言处理与金融科技交叉领域的学术研究，如违约预测模型构建、借款人行为分析、文本信息对信用风险影响的研究等。
行业应用：为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，用于信贷决策、风险控制、客户细分、个性化服务等方面。
决策支持：支持金融机构优化信贷审批流程、改善风险管理策略、提升贷款组合质量。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和从业者深入理解信贷风险评估的各个环节。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与违约风险之间的关系，提升信用评分模型的预测准确性，支持金融机构进行更精准的风险管理和客户服务。
