客户贷款违约风险预测竞赛数据集-2023年
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约,风险预测,机器学习,金融风控,信用评分,客户行为,竞赛数据
数据概述：
本数据集是2023年分析学奥林匹克竞赛（Analytics Olympiad）中用于客户贷款违约风险预测的数据集。该数据集旨在帮助参赛者构建机器学习模型，预测客户在贷款中违约的可能性，从而降低金融机构的风险。数据集包含了客户的信用记录、还款行为以及账户详细信息等多种维度的数据。
数据字段包括：
客户信息：
customer_id：客户唯一标识符。
firstname：客户的姓氏。
lastname：客户的名字。
信用记录信息：
record_number：信用产品在信用历史中的序号。
days_since_opened：从信用开户日期到数据收集日期的天数。
days_since_confirmed：从信用信息确认日期到数据收集日期的天数。
primary_term：计划的信用开户日期到关闭日期的天数。
final_term：实际的信用开户日期到关闭日期的天数。
days_till_primary_close：从数据收集日期到贷款关闭日期的计划天数。
days_till_final_close：从数据收集日期到贷款关闭日期的实际天数。
loans_credit_limit：客户的贷款信用额度。
loans_next_payment_summary：下一笔贷款的还款额。
loans_outstanding_balance：未偿还贷款余额。
loans_max_overdue_amount：最大逾期金额。
loans_credit_cost_rate：与贷款相关的成本率。
贷款逾期信息：
loans_within_5_days to loans_over_90_days：不同时间范围内的逾期贷款数量。
is_zero_loans_within_5_days to is_zero_loans_over_90_days：不同时间范围内零逾期贷款的二元指示符。
信用利用率和限额信息：
utilization：信用利用率。
over_limit_count：客户超出信用额度的次数。
max_over_limit_count：客户超出信用额度的最大次数。
is_zero_utilization：信用利用率为零的二元指示符。
is_zero_over_limit_count：超限次数为零的二元指示符。
is_zero_max_over_limit_count：最大超限次数为零的二元指示符。
编码特征：
encoded_payment_X：关于付款X的编码信息（分类特征转换为数值）。
encoded_loans_account_holder_type：关于贷款账户持有者类型的编码信息。
encoded_loans_credit_status：关于贷款信用状态的编码信息。
encoded_loans_credit_type：关于贷款信用类型的编码信息。
encoded_loans_account_currency：关于贷款使用的货币的编码信息。
关闭标志：
primary_close_flag：主要期限关闭的二元指示符。
final_close_flag：最终期限关闭的二元指示符。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习模型的开发和评估，旨在预测客户的贷款违约风险。 适用于金融机构进行风险评估、信用评分模型构建、贷款审批流程优化等场景。 参赛者可利用该数据集探索特征工程、模型选择、模型调优等技术，以提高贷款违约预测的准确性。 此外，该数据集也适用于学术研究，用于探索信用风险管理、客户行为分析等领域。
