信贷违约预测数据集CreditDefaultPredictionDataset-fanshuangshuang

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, 金融风控, 机器学习, 数据建模, 风险评估, 违约预测

数据概述：该数据集包含来自信贷平台的贷款申请数据，记录了借款人的各项财务信息和贷款详情，用于构建信贷违约预测模型。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，从贷款发放日期开始。地理范围：数据未明确标明具体地理范围，但从邮编和地区编码来看，可能覆盖特定地区。数据维度：数据集包括“id”（贷款申请标识）、“loanAmnt”（贷款金额）、“term”（贷款期限）、“interestRate”（利率）、“installment”（分期付款额）、“grade”（贷款等级）、“subGrade”（子等级）、“employmentTitle”（就业职称）、“employmentLength”（就业年限）、“homeOwnership”（房屋所有权）、“annualIncome”（年收入）、“verificationStatus”（认证状态）、“issueDate”（发放日期）、“purpose”（贷款目的）、“postCode”（邮编）、“regionCode”（地区编码）、“dti”（债务收入比）、“delinquency_2years”（两年内逾期次数）、“ficoRangeLow”（FICO评分下限）、“ficoRangeHigh”（FICO评分上限）、“openAcc”（公开账户数量）、“pubRec”（公共记录）、“pubRecBankruptcies”（公开破产记录）、“revolBal”（循环信用余额）、“revolUtil”（循环信用利用率）、“totalAcc”（总账户数量）、“initialListStatus”（初始上市状态）、“applicationType”（申请类型）、“earliesCreditLine”（最早信用额度）、“title”（标题）、“policyCode”（政策代码）、“n0”到“n14”（衍生特征）等多个字段。数据格式：CSV格式，包含train.csv (训练集) 和 testA.csv (测试集) 两个文件，便于数据分析和模型训练。来源信息：数据来源于公开的信贷平台，已进行脱敏处理。该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、信用评分建模等。

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、机器学习等领域的学术研究，如探索影响信贷违约的关键因素、开发更精确的违约预测模型等。行业应用：可以为信贷机构、消费金融公司提供数据支持，尤其在风险控制、客户信用评估、贷款审批等方面提供决策支持。决策支持：支持信贷机构优化贷款策略、控制风险敞口、提高盈利能力。教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训材料，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，帮助用户实现风险最小化和收益最大化。