信贷风险评估与信贷违约预测数据集CreditRiskAssessmentandDefaultPredictionDataset-hajarlbhyry
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 信用评分, 贷款数据, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 风险管理
数据概述：
该数据集包含信贷相关的借款人信息，记录了借款人的贷款申请、信用状况以及最终的还款状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为历史信贷数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，一般为信贷机构的客户数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如“Loan ID”（贷款ID），“Customer ID”（客户ID），“Loan Status”（贷款状态，如已还清、逾期等），“Current Loan Amount”（当前贷款金额），“Term”（贷款期限），“Credit Score”（信用评分），“Annual Income”（年收入），“Years in current job”（现任工作年限），“Home Ownership”（房屋所有权），“Purpose”（贷款目的），“Monthly Debt”（月负债），“Years of Credit History”（信用记录年限），“Months since last delinquent”（上次逾期至今的月数），“Number of Open Accounts”（开放账户数量），“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”（欠税留置权）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_train.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于信贷机构或相关数据集，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、客户信用分析等领域。
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、贷款审批流程优化等方面的研究。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户细分、贷款定价等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策制定，提高贷款审批的效率和准确性，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和从业者理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于构建和验证信用评分模型，预测贷款违约概率，优化信贷决策流程，从而提升金融机构的风险管理能力和盈利水平。
