银行贷款申请人信息数据集BankLoanApplicantInformation-vikramchr
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款申请, 信用评估, 风险管理, 金融数据, 客户画像, 机器学习, 数据分析, 银行
数据概述：
该数据集包含来自银行的贷款申请人信息，记录了申请人的个人情况、财务状况以及贷款相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的贷款申请人信息汇总。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但推测为银行的业务覆盖区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如SK_ID_CURR（贷款申请ID）、TARGET（是否违约，0表示未违约，1表示违约）、CONTRACT_TYPE（贷款合同类型）、CODE_GENDER（性别）、FLAG_OWN_CAR（是否有车）、FLAG_OWN_REALTY（是否有房产）、CNT_CHILDREN（子女数量）、AMT_INCOME_TOTAL（年收入）、AMT_CREDIT（贷款额度）、AMT_ANNUITY（年金）、AMT_GOODS_PRICE（商品价格）、TYPE_SUITE（与申请人同住的人员类型）、INCOME_TYPE（收入类型）、EDUCATION_TYPE（教育程度）、FAMILY_STATUS（家庭状况）、HOUSING_TYPE（居住类型）、REGION_POPULATION_RELATIVE（地区人口比例）、DAYS_BIRTH（出生天数）、DAYS_EMPLOYED（就业天数）、DAYS_REGISTRATION（注册天数）、DAYS_ID_PUBLISH（身份证发布天数）、OWN_CAR_AGE（车辆年龄）、FLAG_MOBIL（是否有手机）、FLAG_EMP_PHONE（是否有工作电话）、FLAG_WORK_PHONE（是否有固定电话）、FLAG_CONT_MOBILE（是否使用手机联系）、FLAG_PHONE（是否有电话）、FLAG_EMAIL（是否有邮箱）、OCCUPATION_TYPE（职业类型）、CNT_FAM_MEMBERS（家庭成员数量）、REGION_RATING_CLIENT（地区客户评级）、REGION_RATING_CLIENT_W_CITY（包含城市的地区客户评级）、WEEKDAY_APPR_PROCESS_START（申请开始的星期几）、HOUR_APPR_PROCESS_START（申请开始的小时）、REG_REGION_NOT_LIVE_REGION（注册地区与居住地区是否一致）、REG_REGION_NOT_WORK_REGION（注册地区与工作地区是否一致）、LIVE_REGION_NOT_WORK_REGION（居住地区与工作地区是否一致）、REG_CITY_NOT_LIVE_CITY（注册城市与居住城市是否一致）、REG_CITY_NOT_WORK_CITY（注册城市与工作城市是否一致）、LIVE_CITY_NOT_WORK_CITY（居住城市与工作城市是否一致）、ORGANIZATION_TYPE（组织类型）等。
数据格式：CSV格式，文件名为application_data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于信用风险评估、贷款违约预测、客户细分等多种金融分析场景。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如违约预测、信用风险评估、客户行为分析等。
行业应用：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、风险控制、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款审批流程，提升风险控制效率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、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用风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建和优化信用评分模型，帮助用户实现更精准的风险评估和更高效的贷款管理。
