美国个人借贷违约风险数据集USPersonalLoanDefaultRiskDataset-jorgesalasf
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷违约, 风险评估, 贷款分析, 金融风控, 信用评分, 机器学习, 贷款市场, 违约预测
数据概述：
该数据集包含来自Lending Club（美国最大的P2P借贷平台）的个人借贷数据，记录了借款人的详细信息、贷款发放情况以及最终的还款状态，旨在用于评估借款人的信用风险和预测贷款违约的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2007年至2015年。
地理范围：数据主要覆盖美国各州。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括借款人的基本信息（如收入、工作年限、信用记录等）、贷款信息（如贷款金额、利率、期限等）、还款记录以及贷款最终状态（如已还清、逾期、违约等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为loan.csv，包含多个字段，如贷款金额、利率、贷款期限、借款人收入、贷款状态等。此外，还包含一个LCDataDictionary.xlsx文件，提供了对loan.csv中各字段的详细解释。
来源信息：数据来源于Lending Club平台，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、金融产品定价、信贷政策分析等领域的研究和应用。
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、信用评分建模、贷款组合优化等方面的学术研究，例如，探索影响贷款违约的关键因素、构建预测违约概率的机器学习模型等。
行业应用：可以为金融机构、P2P平台和信用评级机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、贷后管理等方面。
决策支持：支持金融机构制定更合理的贷款政策，优化风险管理策略，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融学、数据科学、风险管理等相关课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和贷款违约预测。
此数据集特别适合用于探索借款人的信用特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化信贷决策，降低风险损失。
