信贷违约预测数据集CreditDefaultPredictionDataset-mukeshmanral
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, 贷款申请, 数据分析, 信用评分, 贷款违约
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的贷款申请和违约情况数据，用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了贷款发放日期，可用于分析特定时间段内的贷款表现。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了州（State_ID）和邮政编码（Current_pincode_ID）信息，可用于地域性分析。
数据维度：数据集包括贷款申请人的个人信息、贷款信息、信用历史等多项指标。关键字段包括：贷款金额（disbursed_amount）、资产成本（asset_cost）、贷款价值比（ltv）、申请人年龄、就业类型（Employment.Type）、信用评分（PERFORM_CNS.SCORE）、逾期账户数量（PRI.OVERDUE.ACCTS）等。目标变量为loan_default，表示贷款是否违约。
数据格式：数据集包含CSV格式文件，主要包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），以及一个Excel文件data_dict.xlsx（数据字典）。
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、信贷风险评估、信用评分模型构建等领域的学术研究。
行业应用：为金融机构、信贷机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、不良贷款管理等方面。
决策支持：支持信贷决策制定和风险控制策略优化，提高贷款组合的质量。
教育和培训：作为金融工程、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于构建和评估预测贷款违约的模型，帮助用户优化信贷决策，降低风险敞口。
