信贷违约预测数据集CreditDefaultPredictionDataset-zlpeachnice

数据来源：互联网公开数据

标签：信贷违约, 贷款风险, 信用评分, 机器学习, 风险评估, 金融风控, 数据挖掘, 贷款申请

数据概述：该数据集包含来自金融机构的贷款申请与还款历史数据，用于构建信贷违约预测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从“issueDate”（贷款发放日期）字段推断，数据覆盖了贷款申请与发放的时间段。地理范围：数据未明确标明具体地理范围，但包含邮编和地区编码，推测为特定区域的贷款数据。数据维度：数据集包括贷款金额、贷款期限、利率、分期付款额、信用等级、次级信用等级、就业信息、收入、验证状态、贷款用途、邮编、地区编码、债务收入比、逾期记录、信用评分范围、公开记录、公开破产记录、循环信用余额、循环信用利用率、总账户数、初次上市状态、申请类型、最早信用额度、标题、政策代码、以及一系列匿名特征（n0-n14）。其中，train.csv 包含“isDefault”（是否违约）标签，用于模型训练。数据格式：CSV格式，包含train.csv (训练集) 和 testA.csv (测试集)两个文件，方便数据分析和建模。此外，还包含字体文件SimHei.ttf。数据来源：数据来源于金融机构的贷款申请和还款记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于信贷风险评估、信用评分建模以及违约预测等研究。

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、信用风险评估等领域的学术研究，如违约预测模型构建、影响因素分析等。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，特别是在贷款审批、风险定价、贷后管理等方面。决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷政策，降低不良贷款率。教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者熟悉信贷数据分析流程。此数据集特别适合用于探索影响信贷违约的关键因素，构建和优化预测模型，从而提升风险控制的准确性和效率。