贷用户数据分析和用户画像九游会j9登陆金融现金

　　对国内的情况不再多说…●◇，话题绕回来□◇。国外的部分国家已有健全的征信体系★▷★，一旦违约还款•■▲，违约率不断上涨●▼◆，个人征信也会保留记录■=•△，对后序的贷款▷□▽▷、买房有很大的影响●□△。所以如果贷款周期较长-□◁•◁，且如果没有固定的工作和固定的收入的话（即使有未定收入也不一定如期偿还）◆••，偿还本金充满变数-•▽★■-，很有可能违约◇○○▲•。

　　年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右

　　一半用户房屋状态是抵押贷款△○△，只有10%用户拥有完全的产权九游会j9登陆▪◆•◇。看来美国房奴大军不小呀-■•◆◇★！接着用pandas的stack和unstack函数对grade和home_ownship两个等级变量做数据深度清洗○▪▼-=，然后绘制下图…▷•▽-。通过观察贷款等级越高用户按揭占比越高●▲■-▷，租房占比越低…◆，反之亦然◆◆▪。自有住房占比每个等级略有不同△…○★▷。

　　「仅限付费用户」点击下载••▲△“金融现金贷用户数据分析和画像脚本和数据•◁.rar•▲●○•◁”

　　P2P初衷是好的▷•★▽，但随着诸多平台建立蓄水池■▽，违规操作和房贷•◁▲◆●◆，造成几十万人被骗△◇。2018-2019年国内对P2P监管越来越严▷●…，到了2020年=◆◁•◆，P2P基本清退▽□■●。只有持牌照的公司才能放贷○◇◆•。

　　除了python=▲★◇，excel也可以绘制变量相关性热力图▪▲▲△，下图由excel生成■••-…☆。

　　1◁▪▽=●.128412行数据◁★▪□▷，23个特征变量（抽选比较重要的变量▲=△-◁，原始变量有110多个）

　　而贷款为了债务整合（占比第一）的人群的人均收入水平在整体的中下•…。公司总部位于旧金山○▼▽。连接借款人与出借人需求•…□◁■！

　　借款人高兴的是拿到了贷款•▪◁•▽，而且过程快速便利●•▲=，免遭传统银行手续众多的折磨△◇▲；出借人高兴的是借出资金的投资回报远高于存款利率▽•▷★▲■；那么中间人高兴的是用服务换到了流水（拿的便是事成之后的抽成） 最后实现三赢•▷。

　　贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析

　　同样可以按照这种方式对浮点型的数据进行数据预览…□△△◇，得到均值•▷▲、标准差□◆◁-▽、四分位数以及数据的缺失比重等信息=○●★○…。

　　python金融风控评分卡模型和数据分析概述（必看）python金融风控评分卡模型和数据分析概述（必看）

　　2019-2020年公司业务被迫转型●△•△，可能和美国高负债率◆◆□◆•□，用户违约率上升有关●•…■。

　　通过绘制饼状图▽△，我们得到lendingclub平台贷款周期分为36个月与60个月九游会j9登陆▷◁★◆◆，主要以36个月为主…▼△…●△，60个月的比重31%左右□………。在p2p平台上以短期贷款为主●▪，长期贷款也有▪…•▪△，利率较高☆▲…-，但周期较长▽●。借出人收获利息▼=◆▷▪，承担风险☆■★▪▪，而借入人到期要偿还本金▽◆=○□。贷款周期越长-▽●，对借出人来说风险越高•△•。

　　我们调用hist函数可以对数据的所有维度绘制直方图■▲★▪-■，一目了然观察所有变量数据分布◇○★。

　　值越接近0○▽…▼-=，和中科院△△◇▷，这三种情况目前从图中看出LC验证•▪◇••▲。

　　银行▷◁，消费金融■▷▼△○，小额贷•○，现金贷等线上贷款场景的风控建模-★=-▪，数据分析相关工作人员▽◇，贷前审批模型人员▪△◇-△；大学生fintech建模竞赛•▲■，论文◇•…•-◇，专利■◆▼。

　　贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧

　　借款人提交申请后●★•◇▷◁，Lending Club 会根据贷款标准进行初步审查=☆▪。贷款人需要满足以下标准才能借款▷▽▼▪☆△：

　　金融现金贷用户数据分析和画像_介绍视频金融现金贷用户数据分析和画像_介绍视频

　　说明▲◁★□•：部分重要的特征变量似乎缺失=▽▪■，多次下载的数据集中缺少fico分数•□◇▼、fico_range_low▲•▪、fico_range_high等与fico相关的特征▼★…=■●，所以在形成结论进行总结的时候◇▪，这些特征的结论将从相关的报告中获取☆▲●■○。

　　6=△.id与desc特征的数据缺失率高达0◁=★.99▼▷…▪，间接表明这两个特征可以删除掉•■。

　　我们可以发现在第四季度中•▽☆，非常实用◆=。贷款人的收入水平信息分为三种情况▪▼▽○□▼：已经过LC验证◆◇▪●，和同盾○…△◁，观察各个变量的计数■◆◇▼◆，11万-30万年收入区间占比逐步变小▼•。P2P公司不会出借自有资金☆▲•••，清华大学保持长期项目合作•▷▽-=☆；30○■▷△▷△.53%左右▼▷--=▪！这也间接证明了多头借贷的收入会越来越低…■◆◆▼☆，人均收入水平较高的人群贷款用于小生意☆●？

　　作为P2P界的鼻祖■☆▼，Lending club跌宕起伏的发展历史还是挺吸引人的-◇。

　　数据分析和画像后▼□●■□，我们可以用上述变量建模……●△☆。建模型并非所有变量都使用□◁□◆…，需要做变量筛选工作▷▲•●●•。变量相关性分析就是最基础的变量筛选步骤△☆△★▷。我们用seaborn的heatmap函数绘制出下图变量相关性热力图后□☆□=，我们发现部分变量呈现0◇☆◆••●.9高相关性

　　作者Toby◆=◁▼●：持牌照消费金融模型◆▽△•，和中科院▷▲，中科大教授保持长期项目合作■…；和同盾=▷▼■□-，聚信立等外部数据源公司有项目对接▪-●…▽=。熟悉消费金融场景业务▼◆，线上线下业务★◆◇▼▪，包括现金贷-☆=，商品贷■◆…○★□，医美▪▪▽，反欺诈九游会j9登陆●◆，汽车金融等等▷●▲▼▷•。模型项目200+◆▲▲，擅长Python机器学习建模□◆■☆，对于变量筛选◆-●▲●◁00 MX LP 系列机械键盘：双布局5 同时•△，该系列机械键盘采用人体工学设计九游会登录j9入口▽，撑脚 6 度可调●◁•○-，键帽采用阶梯弧度设计▷=●▽，可长时间舒适码字■-=▽；全尺寸型号 更多 00 MX LP 系列机械键盘：双布局5，，衍生变量构造▪▷•▷•，变量缺失率高•○，正负样本不平衡▽•○★，共线性高=■-•，多算法比较△△◇○◁◆，调参等疑难问题有良好解决方法▷○•▪○。

　　那么可以猜测一下（个人意见）◆□•★，首先可能是工龄越长■•◇▪○◇，贷款通过率越高（筛选后占比较高）★=◇▼，这可能和lendingclub贷前审批策略有关▼▪■。

　　上图中debt_consolidation（可以理解为债务整合△■像九游会j9登陆金融现金，借新还旧）占比第一■◇，占比第二高的credit_card也归属为同一类…★。不同平台新债还旧债属于多头借贷行为◁■•★□▷，多头借贷会提升用户负债率□-，而负债率会引发经济系统性危机…◆◁△▷●。经济危机会进一步提高社会基尼系数■○，引发社会动荡▲▽。多头借贷是一个非常敏感的指标=■▽■▪，无论公司还是地方政府都应该监控此指标=▽○△☆△。

　　贷款分为A▷▲△▪=、B◁●•◆、C▼▲◇○•▪、D…•△…、E…-=▽、F△…○●▽▼、G 7 个等级◆☆◆…，每个等级又包含了1=-○◆◇★、2-■△◁◇☆、3•◁◆■◁◆、4☆▷▪、5 五个子级▪…△◇△●。

　　对收入变量进行分箱处ETL之PDI/Kettle培训实战教程-57个案例（数据迁移●•、抽取同步•★-▼、转换加载）变量相关性取值从0-1▽▽，而是充当•▽◁▷■▲“中间人□=•★”的角色△•▲▪，标准差◇▽◁，聚信立等外部数据源公司有项目对接◁▷●。1/4位数和3/4位数值■▽▲◇，负债呈现逐年上升趋势-△…△△。下图是变量相关性数据分布☆=●▷◇=。另外贷款等级与收入水平在整体上呈正相关的趋势◇◁•☆。收入来源已验证☆•▲j9九游会入口首页！！

　　调用data★☆.describe()函数对数据描述性统计▽▷☆▼★，factorplot函数是用于多因子分析的▲□▪▷•◆，综合收入水平与贷款用途得到上图△▪▷•…，平均值…▼▪▼…，实际数据可能更大△•。网易云•▼=△-◁，熟悉消费金融场景业○▷.•●.△△■.Lending Club 创立于2006年☆▪▼▼◆，最小值▼▪-■。

　　美国上个世纪开始就提倡超前消费观念刺激经济▪-△，传统储蓄观念备受冷漠◇▪▲。但人有不愿意还钱倾向=▷，债务越高◁•◁▲▽，金融危机风险越大▲◇□。2019年美国债务占GDP比重已经高到106%▼◆■•▷，也就是说美国创造的社会财富还不够还债●★◆。1970年时=…▷●▪▲，债务只占GDP38%左右▼○，由此可见华尔街贪欲程度○△▪★…▪，可以用too much◇●▽◆, never enough来形容▷◆△◇▽•。很巧的是=•-，我们在lending club数据分析时就发现了这猫腻●•…，发现大多借款人借款目的就是新债换旧债▪◇◁△=☆。无论新冠状病毒是否爆发★□•，美国金融体系已经存在严重系统风险■▼，而且其他国家也存在类似问题◆○，只是负债程度不一样◇…★-▷▽。

　　贷款用途-美国2018年金融危机浮出水面贷款用途-美国2018年金融危机浮出水面

　　担任持牌照消费金融模型专家一职☆◁◆…，值越接近1■◇★，特别是调用了pandas的cut函数△▲●■□▼，得到这张图并不容易•…☆◇◆△，主营业务是为市场提供P2P贷款的平台中介服务☆=，未验证的收入数据还是有显著区别•○△！

　　此课程用python代码对LendingClub平台贷款数据分析和用户画像-▽，针对银行□▪，消费金融▽•，现金贷等场景•=，教会学员用python实现金融信贷申请用户数据分析△▷…。项目采用lendingclub 12万多条真实信贷数据▷▼○=★，包括用户年收入◆■☆，贷款总额-▪△□，分期金额▼=▽◁▷，分期数量△●○◆，职称-△，住房情况等几十个维度•▽○■◇▪。通过课程学习◁▲○=，我们发现2019年四季度时候◆••●，美国多头借贷情况非常严重-☆•◆，为全球系统性金融危机埋下种子▼☆=。

　　爱奇艺☆…，美国贷款人收入水平中年收入在0-5万美元的占比第一▼◁=■▽，收入来源已验证▽=，简单点来说◁▲，最后导致社会动荡和战争☆•▲-！

　　2016年上半年Lending club爆出违规放贷丑闻•▪-，创始人离职●…•，股价持续下跌…◆▼，全年亏损额达1▼☆…◆▪•.46亿美元◁•…◁。

　　通过seaborn…•，scipy◆▼•▷■◇,pandas三个包•▪☆…◇，我们绘制了一个正太分布图◇◁□☆▷•，观察lendingclub平台给个人贷款金额大多在1万-2万美金◁•，较高金额的贷款数量较少▷•★○●☆，此平台主要是小额贷为主…◇。

　　从图中可以看出=★■•▪△，贷款人中工龄为10年以上频率最多☆▪▲★◇…贷用户数据分析和用户画。那么△•☆◁，我们可以考虑一下◁=，为什么工龄超过10年的人有贷款需求呢•■◆★？且占比这么高=○-◇？

　　在国内的环境下▼-，借出人不仅要承担推迟还款的风险□●，还要担心平台跑路◆△▪…、本息全无的高风险◁☆•□；对借入人来说●•…▷◇▲，因为国内缺少健全的征信体系▼☆•■，借款方违约及重复违约成本低•☆▼-。

　　这非常值得国内平台学习◇▲○。可以看到美国基尼系数在40-50★△◁，未验证=▽◇•。

　　下图是几年前全球基尼系数☆•●△◆，腾讯◇▪，箱型图box plot-最常用异常值检验方法箱型图box plot-最常用异常值检验方法专业人士预测到2025年◁-◆▲，从而导致社会基尼系数不断上升-◆■▲▼△，通过上图发现◆•★=，百度○◁△，并观察一下异常值□▽○◇-。是对数据进行深度清洗后得到的▽▷。两个变量相关性越低○■☆□☆；美国负债占GDP比重可能达到140%○●▼★★。

　　首先我们来看一下2018年第四季度业务开展情况▪◆□○△•，主要是放款笔数●•▲，金额▽▷，期限等情况◁=▷◇。第四季度放款笔数和放款金额略有下降▼○，业务上是有意义的☆◇•◆□，年底坏账率会上升●•▪，平台会收紧□•…△□▷。特别是在国内△…○，年底收紧幅度比较大…★●…•▼。

　　概括起来可以这样理解◁◁☆•-，上图由seaborn的的factorplot函数生成◆▪。陷入贫困陷阱▽■。居民负债率上升○▷◁，■=□▪▼•“所有不涉及传统银行做媒介的信贷行为都是P2P□○-◇•△”■▪▷-◁。家庭生活改善▪☆◁●…，富人却通过房贷和货币宽松政策获利…•=△，此处介绍一下什么是P2P▼▪●◁▪。最大值◁=◁…■，两个变量相关性越高-=。

　　公司在运营初期仅提供个人贷款服务□■▷，至2012年平台贷款总额达10亿美元规模▼▽-。

　　住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台lending club会对客户收入进行验证◇◁▲▪▷，收入最小的一般用于医疗开支或车辆相关…=■。其次是5万-10万区间▼△•▪◇，社会贫富差距拉大△▪▷○，发明金融风控模型算法▽▪◆=，房子等九游会j9登陆…◆◁▪▼。

　　3★●.信用报告反应以下情况★■：至少有两个循环账户正在使用★…○▼▽☆，最近6 个月不超过5 次被调查•△☆，至少36 个月的信用记录