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。
5星
