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Lending Club 信贷违约数据集

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简介：
Lending Club 信贷违约数据集包含大量个人贷款交易记录，涵盖借款人的信用信息、收入状况及还款历史等关键指标，旨在帮助研究者分析和预测贷款风险。 Lending Club 信用贷款违约数据涵盖了美国网络借贷平台 LendingClub 在2007年至2015年间的所有信贷记录，包含详细的贷款状态及还款情况。除此之外，还包括借款人的附加信息如信用评分、地址（包括邮编和所在州）等共75个属性，并且包含了89万笔贷款的详细数据。有关这些字段的具体描述可以在一个单独的数据字典文件中找到。

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  • Lending Club 信贷违约数据集
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    Lending Club 信贷违约数据集包含大量个人贷款交易记录，涵盖借款人的信用信息、收入状况及还款历史等关键指标，旨在帮助研究者分析和预测贷款风险。 Lending Club 信用贷款违约数据涵盖了美国网络借贷平台 LendingClub 在2007年至2015年间的所有信贷记录，包含详细的贷款状态及还款情况。除此之外，还包括借款人的附加信息如信用评分、地址（包括邮编和所在州）等共75个属性，并且包含了89万笔贷款的详细数据。有关这些字段的具体描述可以在一个单独的数据字典文件中找到。
     
  • Lending Club 信贷违约数据集
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    Lending Club信贷违约数据集包含数千个贷款记录，涵盖借款人的详细信息、信用评分和还款状态等。此数据集主要用于预测借款人是否会违约，助力金融机构优化风险管理策略。 Lending Club 信用贷款违约数据涵盖了美国网络借贷平台 LendingClub 在2007年至2015年间的所有信用贷款情况，其中包括了详细的贷款状态与还款记录信息。此外，该数据集还包含了大量附加属性，例如借款人的信用评分、地址（具体到州和邮政编码）等共计75个不同类型的属性，并且涵盖了89万笔贷款的详细信息。关于这些属性的具体描述可以在单独的数据字典文件中找到。
     
  • Lending Club贷款数据.zip
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    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
     
  • Lending-Club-EDA：对知名Lending Club数据的分析-源码
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    本项目是对知名借贷平台Lending Club的数据进行深入探索性数据分析（EDA），旨在揭示贷款模式与风险因素，附带相关代码。 借贷俱乐部银行的Lending Club数据进行探索性数据分析的目标是识别那些更有可能偿还贷款并将贷款提供给这些客户的策略，并同时确定可能拖欠贷款并避免公司遭受财务损失的风险客户。 需要从提供的loan.csv文件中分析，以发现有助于做出上述决策的趋势和模式。根据分析结果，可以采取措施拒绝某些人的贷款申请、减少他们的贷款金额或向有风险的申请人收取更高的利率来降低潜在的经济损失。 当某人提交了贷款申请时，公司会考虑以下几种决定： 1. 接受贷款：如果公司的评估认为该申请人符合标准，则可能批准其贷款。在这种情况下，有两种情况： - 已付清：借款人已经全额还清了本金和利息。 - 当前状态：借款人在分期偿还中，并且尚未完成整个还款期。 2. 拒绝贷款：公司可能会拒绝某些申请人的贷款请求，因为这些申请人不符合公司的要求。由于这种情况下没有实际的交易发生，因此不会在数据集中留下相关记录。
     
  • Lending Club的数据分析
    优质
    Lending Club数据分析探索了这家著名P2P借贷平台上的贷款数据，涵盖了借款人特征、贷款成功率及偿还行为等多方面内容，旨在揭示信贷市场的运作规律。 此数据集是Lending Club的数据集，我之前通过其他途径下载过，并在此分享给大家。由于kaggle官网上已经找不到这个数据集了，希望大家能够方便地学习和使用它。
     
  • 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。
     
  • 信用卡违约数据训练集
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    本数据集旨在提供信用卡用户的详细信息及违约记录，用以机器学习模型训练和评估信用风险预测算法的有效性。 用于大数据处理的信用卡违约数据集来源于海豚大数据平台。
     
  • 金融风控竞赛_贷款违约预测数据集.zip
    优质
    本数据集为金融风控竞赛专用，旨在通过历史借贷信息预测个人或企业的贷款违约风险，助力金融机构优化信贷审批流程和风险管理策略。 天池比赛_金融风控_贷款违约预测.zip 这段文字描述的是一个与数据分析竞赛相关的文件名，该竞赛主题为金融风险控制中的贷款违约预测问题。
     
  • 贷款违约预测 Kaggle 竞赛数据.zip
    优质
    此数据集为Kaggle竞赛专用，包含金融机构客户的历史贷款信息及是否发生过违约情况，旨在帮助模型训练以预测未来客户的贷款违约风险。 贷款违约预测竞赛数据【Kaggle竞赛】.zip包含了用于预测贷款违约情况的数据集，适用于参加相关的机器学习比赛。
     
  • 贷款违约预测的数据分析.docx
    优质
    本文档探讨了利用数据分析技术预测贷款违约的方法和模型，旨在帮助金融机构降低信贷风险。 Lending Club希望通过有效的信用评估体系来筛选优质借款人、保留一般借款人并拒绝风险较高的借款人，并根据不同信用等级进行差异化定价。为此，Lending Club制定了严格且严谨的信用评估系统，结合外部评分和内部评级，在最大程度上规避坏账风险。利用其数据集进行分析梳理，该系统能够有效实现上述目标。