信贷风险评估与违约预测数据集CreditRiskAssessmentandDefaultPredictionDataset-crispywafer
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, 金融风控, 信用评分, 数据分析, 贷款, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自信贷市场的贷款申请和还款记录，记录了借款人的信用信息、贷款详情以及最终是否违约的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了贷款的申请和发放时间，以及后续的还款情况，具体时间范围可从issueDate字段中推断。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据中的邮编和地区编码，可推测其覆盖范围。
数据维度：数据集包括贷款金额、贷款期限、利率、分期付款额、借款人信用等级、借款人收入、借款人历史违约记录、FICO评分、公开记录、负债收入比（DTI）等多个维度的数据。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、testA.csv（测试集）和sample_submit.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的信贷市场数据，可能经过了匿名化处理。数据集已进行结构化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、信用评分建模等研究。
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、信用评估、机器学习等领域的学术研究，如违约预测模型构建、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：可以为金融机构、信贷平台提供数据支持，特别是在风险控制、客户信用评估、贷款审批等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，帮助优化贷款审批流程，降低信贷风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信贷风险管理。
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，优化信贷决策，并提升风险管理水平。
