信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-jianhaoji
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款违约, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 风险预测, 信用评分, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信贷数据，记录了借款人的贷款申请信息及最终的违约情况，用于信贷风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为借款人的贷款申请时间及后续的信用表现，具体时间跨度依赖于原始数据的时间范围。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但通常代表特定国家或地区的信贷市场。
数据维度：数据集包括借款人的个人信息、贷款信息、信用历史等多个维度，具体字段包括贷款金额（loanAmnt）、贷款期限（term）、利率（interestRate）、月供（installment）、信用等级（grade, subGrade）、就业信息（employmentTitle, employmentLength）、住房状况（homeOwnership）、年收入（annualIncome）、验证状态（verificationStatus）、贷款发放日期（issueDate）、是否违约（isDefault）、贷款用途（purpose）、邮编（postCode）、地区代码（regionCode）、债务收入比（dti）、逾期记录（delinquency_2years）、信用评分范围（ficoRangeLow, ficoRangeHigh）、公开记录（pubRec, pubRecBankruptcies）、循环信用余额（revolBal, revolUtil）、总账户数（totalAcc）、首次上市状态（initialListStatus）、申请类型（applicationType）、最早信用额度开立时间（earliesCreditLine）以及各种衍生特征（n0-n14, num_years, issueDate_now_year, earliesCreditLine_now_year等）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：new_test_data_FE_3.csv（测试集）和new_train_data_FE_3.csv（训练集），方便进行模型训练和评估。数据已进行特征工程处理，包含原始特征和衍生特征。
该数据集适合用于信贷风险建模，违约预测，以及探索不同特征对贷款违约的影响。
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、信用评分模型、贷款违约预测等方面的学术研究，如评估不同特征对违约概率的影响、比较不同模型的预测性能等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信贷审批、风险定价、贷后管理等环节，帮助机构更精准地评估借款人的信用风险。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高贷款组合的盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者深入理解信贷风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和优化信贷风险预测模型，帮助用户提升风险管理水平，降低信贷损失，实现更稳健的业务发展。
