信贷风险评估贷款数据集CreditRiskAssessmentLoanDataset-smeyra

数据来源：互联网公开数据

标签：信贷风险, 贷款违约, 信用评分, 贷款申请, 数据建模, 机器学习, 金融风控, 信用历史

数据概述：该数据集包含贷款申请人的相关数据，记录了贷款的各项属性和最终的贷款状态，用于评估信贷风险。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态信贷数据集。地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含了借款人的信用历史、收入、负债等信息。数据维度：数据集包含18个字段，包括“Loan ID”（贷款ID）、“Customer ID”（客户ID）、“Loan Status”（贷款状态）、“Current Loan Amount”（当前贷款金额）、“Term”（期限）、“Credit Score”（信用评分）、“Years in current job”（现任职年限）、“Home Ownership”（房屋所有权）、“Annual Income”（年收入）、“Purpose”（贷款目的）、“Monthly Debt”（月负债）、“Years of Credit History”（信用历史年限）、“Months since last delinquent”（距离上次逾期月数）、“Number of Open Accounts”（未结清账户数量）、“Number of Credit Problems”（信用问题数量）、“Current Credit Balance”（当前信用余额）、“Maximum Open Credit”（最大信用额度）、“Bankruptcies”（破产次数）、“Tax Liens”（税务留置权）。数据格式：CSV格式，文件名为LoansTrainingSet.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，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、贷款违约预测等相关研究和数据建模。

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学术研究，如贷款违约预测模型构建、信用评分模型优化等。行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险控制、客户信用评估等方面。决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化贷款策略和降低信贷损失。教育和培训：作为金融工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估。此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，建立预测模型，帮助用户实现风险最小化和优化信贷决策。