信贷违约风险预测数据集CreditDefaultRiskPredictionDataset-jacobthelearner
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, 数据建模, 风险评估, 客户画像, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含经过清洗和采样的信贷数据，记录了借款人的相关财务信息和违约情况，用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集，用于构建和测试信用风险模型。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据字段和数值来看，可能来源于某个特定国家或地区的信贷市场。
数据维度：数据集包含多个财务相关特征和目标变量，包括：annuity_780A（年金），cntpmts24_3658933L（过去24个月的还款次数），maininc_215A（主要收入），downpmt_116A（首付），avgdbddpdlast24m_3658932P（过去24个月的平均逾期天数），empl_employedtotal_800L（雇佣情况），以及target（目标变量，表示是否违约，0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_sampled_df.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源信息未明确标注，但数据经过了清洗和采样，可以用于构建信用风险预测模型。
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、违约预测等方面的学术研究，例如探索不同特征对违约风险的影响、比较不同机器学习算法的预测效果等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险定价等业务。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化信贷策略，降低违约损失。
教育和培训：作为金融风险管理、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握信用风险建模方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户深入理解影响信贷违约的因素，提升风险管理能力。
