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贷款违约数据
贷款违约数据
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贷款违约数据集,样本量127500 特征数90, 可供建模学习
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违约贷款数据集-违约贷款测试集训练集共100万条数据
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包含了违约贷款测试集训练集共100万条数据,id: 贷款清单分配的唯一信用证标识 loanAmnt :贷款金额 term :贷款期限(year) interestRate :贷款利率 installment :分期付款金额 grade: 贷款等级 subGrade: 贷款等级之子级 employmentTitle :就业职称 employmentLength :就业年限(年) homeOwners
个贷违约预测测试数据集.
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个贷违约预测测试数据集. test_public
Lending Club 信贷违约数据数据集
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Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据,主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括:信用评分、地址、邮编、所在州等,累计75个属性(列),890000笔 贷款(行)。数据字典在另外一个单独的文件中。
数据分析:贷款违约预测数据集
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贷款违约预测数据集 贷款违约预测数据集 贷款违约预测数据集
IBRD Statement Of Loans 贷款数据集.7z
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该数据集由 World Bank 提供,包括世界性的区域信息、国家信息、贷款编码、借贷方、贷款状态及具体金额类信息。此数据集可被用于金融类问题研究
lendingclub贷款数据
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lending club 贷款数据 2018年第二季度的贷款数据 "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"
贷款违约数据集Default_Fin.csv
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贷款违约数据集Default_Fin.csv
prosper贷款数据p2p
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kaggle上之前上传的prosper的数据,包含81个变量,具体的变量描述网上有很多,这个数据我也找了挺久的,现在kaggle上已经不支持下载了。
Loan Prediction 数据集(贷款预测)
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Loan Prediction 数据集是保险领域最常引用的一个数据集。利用这个数据集,你可以充分体验到如何处理保险公司的数据,包括会遇到哪些挑战、需要什么策略、哪些变量会影响结果等。这是一个分类问题,数据集包含614行13列个数据。
金融风控-贷款违约预测数据
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赛题以预测用户贷款是否违约为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某信贷平台的贷款记录,总数据量超过120w,包含47列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取80万条作为训练集,20万条作为测试集A,20万条作为测试集B,同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。df2文件已经进行数据处理,具体可看博客:ht
机器学习-贷款违约行为预测(基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现,资源包含完成则代码及数据,数据3万余条记录
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机器学习--贷款违约行为预测(基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现,资源包含完成则代码及数据,数据3万余条记录
贷款违约预测竞赛数据【Kaggle竞赛】.zip
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贷款违约预测竞赛数据【Kaggle竞赛】.zip
贷款违约预测竞赛训练数据-Kaggle竞赛
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https://www.kaggle.com/c/loan-default-prediction
个人贷款违约预测模型.docx
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本项目通利用Kaggle平台predict-loan-defaulters 贷款数据,通过逻辑回归模型来对这些数据进行预测判断,构建贷款违约预测模型,建立预测模型,预测正处于贷款期间的人的违约的概率 。在贷款管理方面,如果可以通过构建量化模型对客户的信用等级进行一定的区分。得知了每个账户的违约概率后,可以预估一下未来的坏账比例,及时做好资金安排。也可以对违约概可能性较高的客户进行更加频繁的“关怀”
信贷管理
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本软件是一位信贷工作人员编写,对贷款的发放、收回、结息、催收等日常帐务处理十分方便、好用,在时效管理上有独到的优势。,还新增了时效提醒、贷款到期提醒和贷款第一次跟踪调查提醒以及贷款分段计算利息等功能,软件虽小,功能可不小哟。特别适合信用社和基层营业所使用,是信贷工作者的得力助手,是信贷管理者的贴心秘书。
prosper-loan-dataset-findings:该数据集包含113,937笔贷款,每笔贷款有81个变量,包括贷款金额,借款人利率(或利率),当前贷款状态,借款人收入以及许多其他变量
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(繁荣的贷款数据集探索) 由(Ujwala K) 数据集 该数据集包含113,937笔贷款,每笔贷款有81个变量,包括贷款金额,借款人利率(或利率),当前贷款状态,借款人收入等。 调查结果摘要 我的主要重点是回答以下问题:-1)负责贷款状态结果的因素,例如已完成或已取消或过期等2)影响借款人的APR的因素(通常包括经纪人费用,交易成本,回扣和折扣点) 3)影响借款人利率的因素4)贷款金额差异大的因
Data-Visualization_Udacity:##来自Prosper的贷款数据##由Ghada Bin Muhareb ##数据集>此数据集包含113,937笔贷款,每笔贷款有81个变量,包括贷款金额,借款人利率(或利率),当前贷款状态,借款人收入等。 由于数据集包含81个变量,因此很难对所有变量进行研究,因此将仅探索其中的几个变量。 ##调查结果摘要>大多数贷款的期限为36个月。 >大多数借款人的信用等级为C,我们可以说大多数借款人都在DA范围内。 >大多数借款人已受雇,而大多数受雇的人是全职的
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数据可视化_Udacity 来自Prosper的贷款数据 加达·本·穆哈雷布(Ghada Bin Muhareb) 数据集 该数据集包含113937笔贷款,每笔贷款有81个变量,包括贷款金额,借款人利率(或利率),当前贷款状态,借款人收入等。 由于数据集包含81个变量,因此很难对所有变量进行研究,因此将仅探索其中的几个变量。 调查结果摘要 大多数贷款的期限为36个月。 大多数借款人的信用等
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accepts.csv
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Python数据科学配套的操作数据,可以用数据分析。文件名为accepts.csv,主要是做逻辑回归分析时使用,也可用于决策树分类。数据大小和格式与书上的有点不同,需要自己重新梳理,不过网上有完整版的操作过程,请自行前往。
贷款违约预测竞赛数据【Kaggle竞赛】数据集
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贷款违约预测竞赛数据,是个人的金融交易数据,已经通过了标准化、匿名处理。包括200000样本的800个属性变量,每个样本之间互相独立。每个样本被标注为违约或未违约,如果是违约则同时标注损失,损失在0-100之间,意味着贷款的损失率。未违约的损失率为0,通过样本的属性变量值对个人贷款的违约损失进行预测建模。数据来自英国帝国理工大学。
Train_信用卡违约数据_数据集_
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用与大数据处理的信用卡违约数据集,来源海豚大数据
信贷数据集-数据集
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small_loan.csv
IBRD (世界银行)贷款数据表-数据集
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DC_用户贷款风险预测完整数据
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融360与平台上的金融机构合作,提供了近7万贷款用户的基本身份信息、消费行为、银行还款等数据信息,需要参赛者以此建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。由于该比赛已结束,平台的数据已经无法下载,所以晴天在这里提供给有需要的伙伴。
P2P金融借贷项目(源码+MySQL数据库)
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P2P金融借贷项目,带有源码和mysql数据库,供大家使用学习
拍拍贷发起的一次与信贷申请审核工作相关的竞赛数据集
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拍拍贷发起的一次与信贷申请审核工作相关的竞赛数据集,包括信用违约标签(因变量)、建模所需的基础与加工字段(自变量)、相关用户的网络行为原始数据。本着保护借款人隐私以及拍拍贷知识产权的目的,数据字段已经过脱敏处理。
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