信贷违约风险预测数据集CreditDefaultRiskPredictionDataset-leolu1998
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 贷款数据, 数据分析, 风险评估, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自信贷平台的贷款相关数据，记录了借款人的详细信息和贷款表现，用于预测借款人是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体的时间跨度，但从“issue_date”（发行日期）字段推测，数据涵盖了一定时期内的贷款记录。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从邮编、地区等信息推测，可能覆盖特定区域。
数据维度：数据集包含借款人的基本信息（如用户ID、贷款总额、贷款期限、利率、月还款额、行业、工作年限、薪资等）、信用记录（如信用评分、逾期情况、负债情况等）以及贷款状态（是否违约）。
数据格式：主要为CSV格式，包括test_public.csv、train_data_public.csv、train_internet_V1.2_public.csv等多个文件，以及提交示例和模型预测结果文件。
来源信息：数据来源于公开的信贷平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测模型构建、以及金融风控领域的机器学习应用。
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：适用于金融风险管理、信用评分建模等研究，如探索影响信贷违约的关键因素、比较不同模型的预测效果等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、信贷审批、贷后管理等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解信贷风险预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷违约预测模型，帮助用户实现对借款人违约风险的准确评估，优化信贷决策。
