印度合成信贷申请数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷数据,印度,信贷风险,特征工程,机器学习,数据合成,信贷分析
数据概述：
本数据集为印度信贷市场合成的信贷申请数据集，尽管数据为人工生成，但经过精心设计以模拟实际信贷申请流程中的模式和趋势，特别适用于信用风险建模，尤其是印度金融生态系统中的应用场景。数据集涵盖了个人详情、联系方式、就业与收入详情、财产详情、贷款详情、身份验证信息、参考人及银行账户详情等关键要素。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 信贷风险建模与分析。
2. 探索信贷领域的高级特征工程技术。
3. 实验各种机器学习算法在二分类任务中的应用。
4. 处理和理解信贷行业的数据删失问题。
举例：
个人详情：包括申请人的姓名、父亲姓名、性别、年龄、婚姻状况、家庭成员数量、国籍及居住状况。
联系方式：涵盖申请人在当前住所的居住时长。
就业与收入详情：包括申请人的雇主、职位、月收入及总工作年限。
财产详情：记录贷款申请可能涉及的财产类型、年限及价值。
贷款详情：包括贷款目的、期望贷款期限、已有贷款及申请贷款金额。
身份验证：各种识别编号，如PAN、Aadhaar、护照、选民身份证明及驾驶执照。
参考人及银行账户详情：参考人姓名及银行账户信息。
目标变量（违约）：二元变量，指示申请人是否违约（1表示违约，0表示未违约）。
时间：连续变量，指示违约或删失的时间点。
