美国小企业贷款违约预测数据集USSmallBusinessLoanDefaultPrediction-aggle6666

数据来源：互联网公开数据

标签：小企业贷款，违约预测，金融风控，机器学习，贷款审批，风险评估，信用分析，商业数据

数据概述：该数据集包含来自美国小企业管理局（SBA）的小企业贷款相关数据，用于分析和预测贷款违约风险。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“ApprovalFY”字段推测为2000年代初期的贷款数据。地理范围：数据覆盖美国各州及地区，记录了不同地区的贷款申请和审批情况。数据维度：数据集包括贷款状态（MIS_Status）、贷款编号、借款人信息（姓名、城市、州、邮编）、银行信息（银行名称、银行所在州）、行业分类（NAICS）、审批日期、审批年份、贷款期限、员工数量、企业类型、创造就业岗位数、保留就业岗位数、特许经营代码、城乡类型、循环信用额度、低文档贷款、放款日期、放款总额、余额总额、批准总额、SBA担保额、新企业、房地产、担保比例、经济衰退指标等多个字段。数据格式：CSV格式，包含loan_train.csv（训练集）和loan_test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于建模和分析。该数据集适合用于小企业贷款违约风险评估、信用风险建模和贷款审批流程优化等研究。

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、信贷评估、机器学习等领域的研究，如贷款违约预测模型构建、影响违约的关键因素分析等。行业应用：为银行、金融机构和贷款平台提供数据支持，可用于优化贷款审批流程、提高风险控制能力、制定差异化贷款策略。决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其更准确地评估贷款风险、降低坏账率。教育和培训：作为金融风控、信用评估、数据分析等相关课程的实训案例，帮助学生和从业人员掌握数据分析和建模技能。此数据集特别适合用于研究影响小企业贷款违约的关键因素，构建预测模型，并优化贷款审批流程，以实现风险控制和业务增长的平衡。