个人信贷风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-camiloavendao
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 个人信用, 违约预测, 贷款评估, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自个人信贷申请及相关行为的数据，记录了借款人的个人信息、贷款详情以及信用历史，用于评估个人信贷风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的信贷申请记录。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但涵盖了借款人的个人财务状况和信用行为。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
id：借款人唯一标识符。
person_age：借款人年龄。
person_income：借款人年收入。
person_home_ownership：借款人房屋所有权状况（如RENT, MORTGAGE等）。
person_emp_length：借款人雇佣时长。
loan_intent：贷款意图（如HOMEIMPROVEMENT, PERSONAL等）。
loan_grade：贷款等级。
loan_amnt：贷款金额。
loan_int_rate：贷款利率。
loan_percent_income：贷款金额占收入的百分比。
cb_person_default_on_file：是否有违约记录（Y/N）。
cb_person_cred_hist_length：信用历史长度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测等相关研究。
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、机器学习在金融领域的应用等研究。
行业应用：为银行、信贷机构等金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、客户细分等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷政策，提高贷款审批效率。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践信用风险评估。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，帮助用户预测借款人的违约概率，从而优化信贷决策。
