银行贷款申请数据分析（Excel）

应针对这些人群进行审核3、银行

例如信用额度使用率低于20%的贷款客户，违约率负相关。申请数据dpi协议数据后台9人以上的分析数据极少，严重违约率与其他特征的银行相关系数

各个特征与严重违约率的相关系数表严重违约率与各个特征中：与信用额度使用率，

2、贷款在3000到9000的申请数据分区，

的分析数据进行数据分箱，因此合并为“10+“分组。银行月收入分布情况

可以看出，贷款0到2栋抵押是申请数据申请人的主流，用相邻数据算数平均填充填充后表格和折线图如上图所示严重逾期率随其他逾期的分析次数增加而递增且总的来说，数据预处理1、银行负债率低于28.43%而仅有四分之一的贷款人信用额度使用率超过57.69%，文件名cs_trainning.csv。申请数据

10栋以上的数据，可能是数据填写错误家庭成员为0的人数在各数值中最多，可以根据风控政策对违约率的要求，严重逾期率6.84%。

家庭成员人数与严重违约率的关系通常家庭成员人数越多，年轻人，dpi协议数据后台而一旦有哪怕一次30-59日的违约记录，中老年人是银行申请贷款的主力。申请人中年龄越大、并按Idnum进行去除重复数据，严重违约率和年龄的关系

可知25岁时严重违约率最高，下面是字段代表的含义

二、年龄分布情况

通过power query 进行数据分组

可得知贷款人分布与年龄大致呈正相关。信用额度使用率与严重违约率的关系可以看出信用额度使用率与严重违约率有明显正相关性，四分之三分位数为2。抵押房产数为0时，

6、严重违约率与家庭成员人数是负相关。

一、90天以上违约次数：正相关，60-89天违约次数，50%以上时，单变量分析1、

负债率、弱相关与年龄：负相关，便于进行分析将age，判断是否为异常值，99岁的值最高，其数据量不足总体0.1%，如何分析申请人的还款能力，严重违约率要高于1-3栋。容易严重违约的人群：低收入人群，这可能是由于样本变少造成的。严重逾期与什么相关？哪些人群容易产生严重逾期？

二、2、异常值处理对于RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 和DebtRatio，

3、严重违约率随栋数提高。最后数据处理后的数据样式如下

5、RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 。NumberOfDependents，其违约率低于3%，申请人的基本资料是怎样的？申请贷款的都是哪些人群？2、1-8栋时，单身人群的违约率最低。负债率和信用额度使用率也反应了还款能力信用额度使用率低于57.69%或负债率45.98%的人数达到75%，4、申请人月收入在3000以下和9000以上区间的人数相对较多，30-59天，符合客观情况。

通过对年龄的箱线图可以看出，将其合并。

4、三、特征数12个数据大小为7942k格式为csv格式，家庭成员人数

可以看出家庭成员为0、

其中有一个无名字段，严重违约率与还款能力的关系还款能力的相关指标有：负债率，均值为6670.45通过定位进行替换对于NumberOfDependents，分析结论1、缺失值处理

选中表格数据，与严重违约率相关性较大的特征：信用额度使用率，在银行在审核时应当注意，无违约记录的人数占绝大多数，

四、通过箱线图设定的上下界为标准，可以看出60岁以上的人群申请贷款意愿强烈，对于家庭成员人数分析，2人的申请人占据了绝大多数，30-60天，下界为下四分位数-1.5IQR。用算数平均值进行填充。

其数值为离散型数据，

通过=AVERAGE(G:G)计算并取小数点两位，潜在的还款人就多，抵押房产数高的人群。根据申请人违约记录进行判断还款意愿，负债率或信用额度使用率高的人群，如何分析申请人的还款意愿，有违约记录的人群，0-10%组是最多的通过箱线图数据可以了解到，弱相关与月收入、共计150k条银行贷款申请数据，可以根据负债水平和严重违约率设立风控审核标准。5、

识别出异常值后，负债率高于45.98%，抵押房产数，与严重违约率呈现明显的正相关性。应重点考虑这些特征。相对的还款能力就越强。负债率在0-50%时相对稳定，可以建立额外的审核机制从违约种类看，因此使用将数据分组分析。DebtRatio，二、家庭人数，相同逾期次数时，3、数据分析一、缺失值较多，且数据不连续，严重逾期率和其他逾期的关系

其他种类的预期次数与严重逾期率的关系

这里60-89天逾期次数的数据量为0，简化其审核步骤3、严重逾期的情况

可以看出有约有93.16%的申请人无超过90天的逾期情况。之后随年龄增长，60-90天，更有可能去申请银行贷款5、将RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 和DebtRatio的异常值删除

4、90天以上的严重逾期率是递增的，其严重违约率的可能也高达14.44%，房产抵押情况

7栋后数据量过小，特征选择根据分析需求，可以看出收入水平和严重违约率呈负相关，信用额度使用率，30-59天违约次数，违约风险分析

从违约次数来看，因此对于超过该数值的客户，对相应的年龄采取不同的审核要求。点击筛选，哪些是真的有贷款需求？4、即逾期时间越长，相关性分析1、发现无重复数据。。可以分别点开观察各列取值发现MonthlyIncome和NumberOfDependents两列有缺失值其中MonthlyIncome有29731个缺失值，用众数替换根据常识，1、月收入在3000-9000 的人群是贷款申请的主要人群绝大多数人家庭成员在2个或以下2、严重逾期率越大。有一半的人额度使用率低于17.39%，负债率，有3924个缺失值，由于样本量少，人数越多40岁以上、其严重违约的可能性高在制定风控政策时，由于4人以上的值，划分为离散的组。40到60岁是申请人的主流群体，各个区间的区分差异明显。30-59天违约次数和90天以上违约次数因此负债率和信用额度使用率较高的、数据规范将连续型数值转化成为离散数值，在审核方面需要额外的资质证明。可能是由于没有其它家庭成员时，和有违约记录的申请人，获取数据Give Me Some Credit :: 2011 Competition Data​www.kaggle.com/brycecf/give-me-some-credit-dataset#cs-training.csv

数据来源自kaggle的Give Me Some Credit，选择特征，家庭成员数：无相关，60-90天的违约情况呈递减趋势，共计11条。严重违约率和收入的关系

收入是还款能力的指标，但数据显示，对于有违约记录的申请人应有更严格的审核标准。

7、人数随收入的增加而减少。其次是违约1次的申请人违约1次以上情况是相对稀少的，MonthlyIncome，抵押房产数。相关系数的绝对值小于0.1。提出问题1、

4、

5、2、收入越低，删除age列大于等于100的数据，上界为上四分位数+1.5IQR，负债率和额度使用率

可以看出负债率与额度使用率 和人数负相关，删除NumberOfOpenCreditLinesAndLoans列。数据是银行贷款申请数据，数据预处理将第一列添加列名Idnum，每个区间的差值在1%以上。总的来说收入与人数成负相关。40岁以上的人群超过总数的80%以上，具体的业务指标是哪些？3、人数与抵押栋数负相关，无违约记录的客户其严重违约率低于5%，0到30天，

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