用户贷款违约风险预测数据集UserLoanDefaultRiskPredictionDataset-carb0n101
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险评估, 用户画像, 机器学习, 二元分类, 金融风控, 数据建模, 用户行为
数据概述：
该数据集包含用户贷款行为相关数据，旨在用于预测用户贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的、历史用户数据集。
地理范围：未明确标明地理范围，推测为某个金融机构或平台的贷款用户数据。
数据维度：数据集包括多个文件，核心字段包括：
train.csv: 包含用户ID（user_id）、多个匿名化特征（pc0-pc16）和标签（label，表示是否违约，0代表未违约，1代表违约）。
test.csv: 包含用户ID和匿名化特征（pc0-pc16），用于模型测试。
non_borrower_user.csv: 包含未申请贷款的用户数据，以及匿名化特征。
loan_activities.csv: 包含贷款活动信息，如贷款类型（loan_type）、参考联系人（reference_contact）和时间戳（ts）。
sample_submission.csv: 包含user_id和预测的标签（label），用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于贷款违约风险预测模型的构建和评估，以及用户画像分析。
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、用户行为分析等领域的研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其在贷款审批、风险定价、客户管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险控制和业务策略优化，提高贷款决策的准确性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户特征与贷款违约风险之间的关系，从而构建有效的风险预测模型，辅助金融机构进行风险管理与决策。
