Dataset: German Credit Risk Dataset

About this Dataset

German Credit Risk Dataset

Conteúdo

Dados de crédito: Banco Alemão. Este dataset contêm informações sobre 20 variáveis e a classificação se um candidato é considerado um risco de crédito Bom
ou Ruim para 1000 solicitantes de empréstimo de um Banco Alemão.

Origem

Você pode encontrar este dataset disponível no site da PennState Eberly College of Science, Department of Statistics:
https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat508/resource/analysis/gcd

A descrição completa do conjunto de dados você encontra neste link:
https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat508/book/export/html/803

Inspiração

Objetivo da análise: Minimização do risco e maximização do lucro em nome do banco.

Quando um banco recebe um pedido de empréstimo, com base no perfil do solicitante, o banco tem que decidir se deve ou não aprovar o empréstimo. Dois tipos de riscos estão associados à decisão do banco:

Se o candidato tiver um bom risco de crédito, ou seja, for provável que ele pague o empréstimo, a aprovação do empréstimo para a pessoa não resultará em perda de negócios para o banco;
Se o requerente for um risco de crédito ruim, ou seja, não for provável que ele pague o empréstimo, a aprovação do empréstimo para a pessoa resultará em uma perda financeira para o banco.

Para minimizar a perda do ponto de vista do banco, o banco precisa de uma regra de decisão sobre quem deve aprovar o empréstimo e quem não deve. Os perfis demográficos e socioeconômicos de um candidato são considerados pelos gerentes de empréstimo antes que uma decisão seja tomada em relação ao seu pedido de empréstimo.

fonte: https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat508/resource/analysis/gcd

Tables

German Credit

@kaggle.marcelotc_german_credit_risk.german_credit

27.66 KB
1000 rows
21 columns


CREATE TABLE german_credit (
  "creditability" BIGINT,
  "account_balance" BIGINT,
  "duration_of_credit_month" BIGINT,
  "payment_status_of_previous_credit" BIGINT,
  "purpose" BIGINT,
  "credit_amount" BIGINT,
  "value_savings_stocks" BIGINT,
  "length_of_current_employment" BIGINT,
  "instalment_per_cent" BIGINT,
  "sex_marital_status" BIGINT,
  "guarantors" BIGINT,
  "duration_in_current_address" BIGINT,
  "most_valuable_available_asset" BIGINT,
  "age_years" BIGINT,
  "concurrent_credits" BIGINT,
  "type_of_apartment" BIGINT,
  "no_of_credits_at_this_bank" BIGINT,
  "occupation" BIGINT,
  "no_of_dependents" BIGINT,
  "telephone" BIGINT,
  "foreign_worker" BIGINT
);