信贷申请者信息与贷款发放数据集CreditApplicantInformationandLoanDisbursement-brunobedon
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷, 贷款, 申请者, 信用风险, 贷款发放, 金融, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含信贷申请者的个人信息和贷款相关数据，记录了申请者的基本属性以及贷款申请、审批和发放的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从“Lead_Creation_Date”字段推测，数据可能涵盖一段时间内的信贷申请记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含“City”字段，表明数据可能涉及不同的城市或地区。
数据维度：数据集包括以下字段：
ID：申请者唯一标识
Gender：性别
City：城市
Monthly_Income：月收入
DOB：出生日期
Lead_Creation_Date：申请提交日期
Loan_Amount_Applied：申请贷款金额
Loan_Tenure_Applied：申请贷款期限
Existing_EMI：现有EMI（Equated Monthly Installment，等额本息还款）
Employer_：雇主
Salary_Account：工资账户
Mobile_Verified：手机是否验证
Var5, Var1, Var2, Var4：匿名特征变量
Loan_Amount_Submitted：提交贷款金额
Loan_Tenure_Submitted：提交贷款期限
Interest_Rate：利率
Processing_Fee：手续费
EMI_Loan_Submitted：提交的EMI
Filled_Form：是否填写申请表
Device_Type：设备类型
Source：来源
LoggedIn：是否登录
Disbursed：贷款是否已发放（目标变量）
数据格式：CSV格式，文件名为Train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于信贷申请流程，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款发放预测等相关领域的分析和建模。
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：适用于金融风控、信用评估、信贷市场分析等领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约风险预测等。
行业应用：为银行、信贷机构等金融机构提供数据支持，尤其在贷款审批、风险控制、客户细分等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持金融机构优化贷款审批流程，提高风险管理水平，制定更合理的信贷政策。
教育和培训：作为金融学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解信贷业务流程，掌握信用风险建模方法。
此数据集特别适合用于探索信贷申请者的特征与贷款发放结果之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化信贷决策，提升风险管理水平。
