信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-terryducarre
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 违约预测, 机器学习, 风险管理, 数据分析, 金融风控, 贷款
数据概述：
该数据集包含来自公开信贷数据库的数据，记录了个人贷款申请者的相关信息以及贷款的最终状态，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，通常被视为一段时间内的信贷申请的快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据数据字段推测，可能涵盖了多个地区或国家。
数据维度：数据集包含12个关键字段，包括借款人年龄、收入、房屋所有权状况、雇佣时长、贷款意图、贷款等级、贷款金额、贷款利率、贷款状态（是否违约）、贷款收入比、是否有历史违约记录、信用历史长度等。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_risk_dataset.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开信贷数据库，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、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：适用于金融风控、信用评分、机器学习等领域的学术研究，例如，建立和评估信用风险预测模型，研究影响贷款违约的关键因素。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信贷决策、风险管理、客户细分等方面。
决策支持：支持金融机构优化贷款审批流程，提高贷款效率，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和从业人员掌握信贷风险评估的相关知识和技能。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的因素，构建和优化信用风险预测模型，从而提升信贷决策的准确性和效率。
