信贷违约风险预测数据集CreditDefaultRiskPredictionDataset-mamadoulaminediagne
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 贷款数据, 客户画像, 时间序列, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自Zindi平台的信贷数据，记录了贷款相关的交易信息和客户属性，用于预测贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含贷款的放款日期和到期日期，可用于分析贷款周期。
地理范围：数据来源未明确标注，但包含“country_id”字段，表明数据可能涉及多个国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如ID（贷款唯一标识）、customer_id（客户标识）、country_id（国家标识）、tbl_loan_id（贷款记录标识）、lender_id（贷款机构标识）、loan_type（贷款类型）、Total_Amount（贷款总额）、Total_Amount_to_Repay（应还总额）、disbursement_date（放款日期）、due_date（到期日期）、duration（贷款期限）、New_versus_Repeat（新客户或复借客户）、Amount_Funded_By_Lender（贷款人出资额）、Lender_portion_Funded（贷款人出资比例）、Lender_portion_to_be_repaid（贷款人应收回金额）以及预测目标变量target (违约状态)。
数据格式：CSV格式，包括SampleSubmission.csv（提交格式示例）、Test.csv（测试集）、Train.csv（训练集），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Zindi平台，为开放获取的数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、客户信用评分等研究和应用。
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、信用风险管理、机器学习模型优化等研究，例如，评估不同客户群体的违约概率、分析贷款期限与违约风险之间的关系等。
行业应用：为金融机构、信贷平台提供数据支持，用于风险定价、贷款审批、客户细分等业务，提升风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，优化贷款策略，降低坏账率，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生和从业者深入理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷违约预测模型，深入研究影响贷款违约的关键因素，以及探索不同风险管理策略的效果，从而提升风险控制水平。
