移动支付贷款违约预测数据集MobilePaymentLoanDefaultPrediction-mibutnyk
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 移动支付, 金融风控, 机器学习, 交易数据, 风险评估, 时间序列, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自移动支付平台的用户交易及贷款相关数据，用于构建贷款违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2019年3月。
地理范围： 数据可能来源于特定国家或地区，由CountryCode（国家代码）字段标识。
数据维度： 数据集包含多个关键字段，如：CustomerId（客户ID）、TransactionStartTime（交易开始时间）、Value（交易额）、Amount（交易金额）、TransactionId（交易ID）、BatchId、SubscriptionId、CurrencyCode（货币代码）、CountryCode（国家代码）、ProviderId（服务提供商ID）、ProductId（产品ID）、ProductCategory（产品类别）、ChannelId（渠道ID）、TransactionStatus（交易状态）、IssuedDateLoan（贷款发放日期）、AmountLoan（贷款金额）、Currency（贷款货币）、LoanId（贷款ID）、PaidOnDate（还款日期）、IsFinalPayBack（是否最终还款）、InvestorId（投资者ID）、DueDate（到期日）、LoanApplicationId（贷款申请ID）、PayBackId（还款ID）、ThirdPartyId、IsThirdPartyConfirmed、IsDefaulted（是否违约）。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样本）。
来源信息： 数据来源于（未明确具体来源，但根据字段推测）移动支付平台交易及贷款数据。数据已进行脱敏处理。
该数据集适合用于金融风控、用户信用评估和贷款违约预测等领域。
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：适用于金融科技、信用风险评估等领域的学术研究，如用户行为分析、违约预测模型构建、时间序列分析等。
行业应用：可以为金融机构、信贷平台提供数据支持，特别是在风险控制、贷款审批、用户画像等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理策略制定和客户细分。
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，帮助学生和研究人员深入理解贷款违约预测模型。
此数据集特别适合用于探索移动支付交易数据与贷款违约之间的关联关系，帮助用户构建预测模型，提升风险管理能力。
