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P2P贷款数据集 想不想尝试运用数据挖掘的方式来解决金融问题？尝试P2P贷款的人群都有哪些行为特征呢？P2P贷款数据集可以帮助您探索这些问题！ 数据集内容作者将2013年至2018年的Prosper和Lending Club的历史贷款合并在一起。提供贷款摘要（条款，发起日期，贷款金额，状态等）详细数据。 详细信息本数据集一共提供24522个样本，18个特征： loan_number（借款编号） amount_borrowed （借款总数） term（期限） borrower_rate（借款人率） installment（分期付款） origination_date（起始日期） principal_balance（本金余额） principal_paid（已付本金） interest_paid（已付利息） latefeespaid（已付费用） debtsaleproceeds_received（债务出售收入） lastpaymentdate（截止付款日期） nextpaymentdue_date（下次付款到期日） dayspastdue（逾期天数） loanstatusdescription（贷款状态描述） data_source（数据源） 数据集来源数据集来源：https://www.kaggle.com/skihikingkevin/online-p2p-lending 点击阅读原文即可获取数据集 你可能还感兴趣 K-means —无监督聚类的经典算法 每周数据集：英雄联盟比赛数据集 python玩转信号处理与机器学习入门  扫描公众号二维码 获取更多新鲜资讯    发现意外 创造可能 了解更多知识，请关注卡神吧，为您提供信用卡、贷款、理财、保险等资讯及交流！ 特别声明1、该文观点仅代表作者本人，卡神吧系信息发布平台，卡神吧仅提供信息存储空间服务。 2、您若发现有侵略您著作权行为，请及时告知,我们工作人员将在第一时间删除侵权作品、停止继续传播。 3、如果你喜欢这篇文章，请帮助我们转发它分享给你身边的好友。 |
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