信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-jlshuai
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 贷款数据, 风险评估, 信用评分, 数据分析, 金融
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的贷款数据，记录了借款人的个人信息、贷款详情以及最终的违约情况，旨在用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地域范围。
数据维度：
df_train_zh.csv: 包括贷款子级、利率、贷款等级、贷款期限、FICO分、债务收入比、验证状态、每期应还、贷款金额、年收入、n14、是否有房、产品名称、n3、职称、贷款用途、循环利用率、周转余额、n1、公共记录数、isDefault（是否违约，0代表未违约，1代表违约）等多个字段。
df_age.csv: 包含年龄和标签两个字段，标签可能代表年龄分段或其他分类信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融领域公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信贷风险建模、信用评分、以及违约预测等研究。
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、信用风险评估、以及机器学习在金融领域的应用研究，如建立预测违约概率的模型。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户信用评估、贷款审批流程优化等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策和风险管理策略制定，优化信贷业务的风险收益比。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，并评估不同信贷策略的风险。
