信贷风险预测数据集CreditRiskPredictionDataset-shanksftw
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, 风险评估, 信用评分, 数据分析, 预测模型, 金融风控
数据概述：
该数据集包含用于信贷风险预测的数据，记录了与贷款相关的各类信息，旨在帮助构建预测模型，评估贷款违约的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为一段时间内的信贷业务数据。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可能来自于多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多类字段，包括贷款ID、客户ID、产品类型、以及160个以上匿名特征（col_1至col_164，add_1至add_102等），这些特征可能涵盖客户的财务状况、贷款历史、信用记录等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，如train_1.csv, test_1.csv, train_2_1.csv, test_2_1.csv, train_2_2.csv, test_2_2.csv和sample_submission.csv等，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为金融机构、信贷平台或相关数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信贷风险评估、贷款违约预测和信用评分模型的构建。
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、信用风险建模等领域的学术研究，如贷款违约预测模型的优化、特征重要性分析等。
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、贷款审批、客户信用评估等方面。
决策支持：支持信贷决策的制定和优化，帮助金融机构更有效地管理信贷风险，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的因素，构建预测模型，并评估不同信贷策略的有效性，从而帮助用户优化信贷决策，降低风险。
