信贷风险预测数据集CreditRiskPredictionDataset-tiantengwang
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, 信用评分, 数据分析, 风险评估, 贷款数据
数据概述：
该数据集包含来自信贷市场的贷款数据，记录了借款人的相关信息以及贷款的最终状态，用于预测贷款是否会违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据“issue_date”（发放日期）字段推测，数据记录了多个时间段的贷款信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含“region”（地区）和“post_code”（邮编）字段，推测数据可能涵盖特定区域或国家。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，例如贷款金额（total_loan）、贷款期限（year_of_loan）、利率（interest）、月还款额（monthly_payment）、借款人职业（employer_type）、行业（industry）、工作年限（work_year）、借款人信用评分（scoring_low, scoring_high）、债务收入比（debt_loan_ratio）等，以及关键的“isDefault”（是否违约）标签。
数据格式：CSV格式，文件名为train_public.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开信贷市场，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于信贷风险评估、贷款违约预测等领域的分析和建模。
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、信用评分模型构建等学术研究，如探索不同特征对违约风险的影响、比较不同模型的预测效果等。
行业应用：可以为银行、信贷公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、贷款审批、客户信用评级等，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助优化贷款策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，探索影响贷款违约的关键因素，帮助用户在信贷领域做出更明智的决策。
