Advertisement

贷款数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该贷款数据集包含了申请人的详细信息以及贷款审批结果，旨在帮助研究人员和金融机构开发预测模型，优化信贷评估流程。 请提供需要我帮助重写的“loan.csv”相关文字内容，我会根据你的要求进行调整。由于你提到的文档或段落里可能包含具体的联系信息或其他链接，但没有直接给出具体内容，所以请你分享具体文本以便我能准确地完成任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 贷款数据集
    优质
    该贷款数据集包含了申请人的详细信息以及贷款审批结果，旨在帮助研究人员和金融机构开发预测模型，优化信贷评估流程。 请提供需要我帮助重写的“loan.csv”相关文字内容，我会根据你的要求进行调整。由于你提到的文档或段落里可能包含具体的联系信息或其他链接，但没有直接给出具体内容，所以请你分享具体文本以便我能准确地完成任务。
     
  • 贷款预测数据集
    优质
    该数据集用于构建和训练机器学习模型以进行贷款审批预测。包含申请人的各类信息如收入、信用评分等，旨在帮助金融机构更准确地评估风险。 Loan Prediction 数据集是保险领域最常引用的数据集之一。利用这个数据集，你可以深入了解如何处理保险公司内部的数据，包括可能遇到的挑战、需要采用的战略以及哪些变量会影响结果等。这是一个分类问题，数据集中包含了614行和13列的数据。
     
  • 贷款预测数据集
    优质
    本数据集包含用于预测个人贷款审批结果的相关变量信息，旨在帮助金融机构提高信贷风险评估准确性。 在各个行业中，保险领域最广泛地应用了分析和数据科学方法。该数据集将帮助您了解处理保险公司数据的挑战、策略及影响结果的关键变量等相关内容。这是一个分类问题，数据包含615行和13列。
     
  • 贷款拖欠数据
    优质
    贷款拖欠数据提供关于个人或企业未能按时偿还贷款的信息分析。这些数据对于评估信贷风险、制定催收策略和优化金融服务至关重要。 贷款违约数据集包含127500个样本，每个样本有90个特征，可用于建模学习。
     
  • Prosper P2P贷款数据
    优质
    Prosper P2P贷款数据提供了个人对个人(P2P)借贷平台Prosper上的详细贷款信息，包括借款人的信用评级、贷款额度和利率等，便于分析和研究。 标题“prosper贷款数据p2p”指的是与Prosper Marketplace相关的一个数据集，该平台是美国最早的P2P（个人对个人）借贷平台之一。这个数据集包含了平台上大量的贷款信息，可用于分析借款人的信用风险、贷款特征以及投资回报等。在P2P模式下，投资者可以直接向借款人提供资金，绕过了传统的金融机构。 描述中提到的数据集最初是在kaggle网站上分享的，共有81个变量，涵盖了各种与贷款相关的关键信息。由于kaggle不再直接提供该数据集下载链接，这个数据对于研究者和数据分析爱好者来说具有较高的价值。缺少这些原始数据使得分析变得更加困难。 标签“数据”、“prosper”以及“数据分析”，暗示了此数据集的用途在于进行数据挖掘与分析，以理解Prosper平台上的贷款行为及趋势。这可能包括借款人信用评分评估、违约率预测、利率和回报之间的关系等金融指标的研究。 根据提供的压缩文件名Explore_Prosperloandata-master,我们可以推断这是一个包含源代码和分析结果的项目目录。通常这样的项目会包括数据预处理脚本，探索性数据分析（EDA）的代码及可视化结果，并可能涉及模型训练与验证过程。 这个数据集中的81个变量可能会涵盖以下几类： - **借款人信息**：如年龄、收入、债务收入比、信用评分和就业状态等。 - **贷款详情**：包括贷款金额、利率，期限以及类型（固定或可调）是否有担保等。 - **贷款状态**：是否已全额偿还，是否违约及逾期天数等。 - **历史信用记录**：信用卡逾期次数与公共记录如破产诉讼情况。 - **社区评级**：Prosper的用户对借款人的评价，反映了其他用户对其还款意愿和能力的看法。 - **投资信息**：投资者数量以及每位投资者的投资额。 通过分析这些变量可以得出许多有价值的洞察： - 信用风险评估：预测借款人违约的可能性基于信用评分和其他财务指标； - 市场趋势：研究贷款金额、利率随时间的变化，揭示市场的供需状况； - 投资者回报率：不同等级的贷款投资回报情况及为投资者提供策略建议； - 特征重要性：确定哪些借款人特征对贷款结果影响最大。 该数据集分析有助于我们理解P2P借贷市场运作机制，并为平台优化风险管理、提高用户满意度和借款效率提供了依据。同时，对于学习应用数据科学技能的人来说，这是一个宝贵的实战案例。
     
  • 贷款违约预测 Kaggle 竞赛数据集
    优质
    这是一个来自Kaggle平台的贷款违约预测竞赛的数据集，包含大量有关借款人的信息，旨在帮助模型学习并预测个人是否会违约还款。 贷款违约预测竞赛的数据集包含了个人的金融交易记录，并已经过标准化及匿名处理。数据集中共有20万个样本，每个样本包含800个属性变量且彼此独立。每条记录被标记为“违约”或“未违约”，对于发生违约的情况会额外标注出损失率（范围在0到100之间），表示贷款的损失比例；而未出现违约情况下的损失率为零。该数据集用于通过样本特征值来预测个人贷款可能产生的违约风险及其潜在经济损失，这些信息来源于英国帝国理工大学的研究项目中。
     
  • Lending Club贷款数据.zip
    优质
    Lending Club贷款数据包含该平台上的详细贷款记录，包括申请人信息、信用状况、还款历史等，为分析借贷行为和风险评估提供重要依据。 Lending Club贷款数据.zip
     
  • LendingClub贷款信息数据分析
    优质
    《LendingClub贷款信息数据分析》旨在通过深入剖析LendingClub平台上的大量贷款数据，揭示借贷双方的行为模式和信用风险，为投资者决策提供有力支持。 Lending Club在2018年第二季度的贷款数据包括以下字段：id,member_id,loan_amnt,funded_amnt,funded_amnt_inv,term,int_rate,installment,grade,sub_grade,emp_title,emp_length,home_ownership,annual_inc,verification_status,issue_d,loan_status,pymnt_plan,url,desc, purpose, title, zip_code, addr_state, dti, delinq_2yrs, earliest_cr_line, inq_last_6mths, mths_since_last_delinq, mths_since_last_record, open_acc, pub_rec,revol_bal,revol_util,total_acc,initial_list_status,out_prncp,out_prncp_inv,total_pymnt,total_pymnt_inv,total_rec_prncp, total_rec_int, total_rec_late_fee, recoveries, collection_recovery_fee, last_pymnt_d, last_pymnt_amnt, next_pymnt_d, last_credit_pull_d,collections_12_mths_ex_med,mths_since_last_major_derog,policy_code,application_type,annual_inc_joint,dti_joint,verification_status_joint, acc_now_delinq, tot_coll_amt, tot_cur_bal, open_acc_6m, open_act_il, open_il_12m, open_il_24m, mths_since_rcnt_il, total_bal_il,il_util,open_rv_12m,open_rv_24m,max_bal_bc,all_util,total_rev_hi_lim,inq_fi,total_cu_tl, inq_last_12m, acc_open_past_24mths, avg_cur_bal, bc_open_to_buy, bc_util, chargeoff_within_12_mths, delinq_amnt, mo_sin_old_il_acct,mo_sin_old_rev_tl_op,mo_sin_rcnt_rev_tl_op,mo_sin_rcnt_tl,mort_acc,mths_since_recent_bc, mths_since_recent_bc_dlq, mths_since_recent_inq, mths_since_recent_revol_delinq, num_accts_ever_120_pd, num_actv_bc_tl, num_actv_rev_tl, num_bc_sats,num_bc_tl,num_il_tl,num_op_rev_tl,num_rev_accts,num_rev_tl_bal_gt_0,num_sats,num_tl_120dpd_2m, num_tl_30dpd, num_tl_90g_dpd_24m, num_tl_op_past_12m, pct_tl_nvr_dlq, percent_bc_gt_75,pub_rec_bankruptcies,tax_liens,tot_hi_cred_lim,total_bal_ex_mort,total_bc_limit,total_il_high_credit_limit, revol_bal_joint, sec_app_earliest_cr_line, sec_app_inq_last_6mths, sec_app_mort_acc, sec_app_open_acc, sec_app_revol_util, sec_app_open_act_il,sec_app_num_rev_accts,sec_app_chargeoff_within_12_mths,sec_app_collections_12_mths_ex_med,sec_app_mths_since_last_major_derog, hardship_flag, hardship_type, hardship_reason, hardship_status, deferral_term, hardship_amount, hardship_start_date,hardship_end_date,payment_plan_start_date,hardship_length,hardship_dpd,hardship_loan_status,orig_projected_additional_accrued_interest,hardship_payoff_balance_amount,hardship_last_payment_amount, disbursement_method, debt_settlement_flag, debt_settlement_flag_date, settlement_status, settlement_date, settlement_amount, settlement_percentage, settlement_term.
     
  • 贷款预测数据 notebook分析：Loan_prediction_notebook
    优质
    本notebook通过数据分析和模型构建，旨在准确预测个人贷款申请是否会被批准。利用多种机器学习算法提高贷款审批过程的效率与准确性。 贷款预测书中的数据分析部分专注于通过各种统计方法和技术来评估潜在的贷款风险和趋势。这一分析旨在帮助金融机构更好地理解借款人的信用状况，并据此做出更准确的贷款决策。通过对历史数据进行深入研究，可以识别出影响借款人还款能力的关键因素，从而提高信贷业务的质量与效率。