个人信贷风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-halamostafa
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 贷款违约, 个人信息, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 贷款审批
数据概述：
该数据集包含个人信贷相关数据，记录了借款人的个人信息、贷款情况和最终的贷款状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时期内的横截面数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可能反映了特定信贷市场的普遍情况。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
person_age（借款人年龄）
person_gender（借款人性别）
person_education（借款人教育程度）
person_income（借款人收入）
person_emp_exp（借款人工作年限）
person_home_ownership（借款人房屋所有权）
loan_amnt（贷款金额）
loan_intent（贷款意图）
loan_int_rate（贷款利率）
loan_percent_income（贷款占收入的百分比）
cb_person_cred_hist_length（信用记录长度）
credit_score（信用评分）
previous_loan_defaults_on_file（是否有之前的贷款违约记录）
loan_status（贷款状态，即是否违约）
数据格式：CSV格式，文件名为Datacsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测等研究。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的研究，例如，分析不同因素对贷款违约的影响，构建信用评分模型等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于贷款审批、风险定价和客户管理。
决策支持：支持金融机构优化信贷政策，提高风险管理能力，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建信用风险预测模型，评估不同借款人的违约概率，优化信贷决策。
