拍拍贷数据分析-逾期情况分析

数据背景

所提供数据来自拍拍贷真实业务数据，从2015-01-01到2017-01-30的所有信用标的10%sample样本。数据集包含LC.csv（标的特征表数据）和LP.csv（标的还款计划和还款记录表）数据。详情如下：

数据字典

1.LC.csv 数据大小：50.7MB

LC (Loan Characteristics) 表为标的特征表，每支标一条记录。共有21个字段，包括一个主键（listingid）、7个标的特征和13个成交当时的借款人信息，全部为成交当时可以获得的信息。

2.LP.csv 数据大小：198MB

LP (Loan Periodic) 表为标的还款计划和还款记录表，每支标每期还款为一条记录。还款记录和状态更新至2017年2月22日。共有10个字段，包括两个主键（listingid和期数），3个还款计划字段和4个还款状态字段

字段序号字段名字段注释

数据预览

1.LC.csv

LP.csv

计算整体逾期情况
月逾期人数、金额
不同年龄、性别、初试信用评级的逾期情况
影响逾期率因素分析

1计算整体逾期情况

逾期率 = 逾期期数/(正常还款期数+逾期还款期数)

scala 复制代码

    //逾期还款次数/(yuqi_times+normal_times) 0.081
    df_all_counts.agg(functions
      .sum("yuqi_times")/
      (functions.sum("yuqi_times")+
        functions.sum("normal_times")))

2月逾期用户、金额

随着时间的增加，逾期人数未归还金额越来越多，平台风险增大。

3不同年龄、性别、初试信用评级等的逾期情况

年龄

25岁以下借款人逾期率普遍高于整体逾期率，30-40岁借款人逾期率最低。

性别

女性逾期率略高于男性。

认证个数

认证个数大于3个的逾期率较低，小于三个逾期率较高。

初始信用评级

初始信用评级越高，逾期率越低。

贷款类型

普通贷款类型逾期率最高。

贷款金额

贷款金额低于1万元时逾期率较低。

根据逾期情况提出运营建议

平台随着时间增加，逾期人数和金额都在增加，平台风险变大。根据各类型的逾期情况改变贷款策略。年龄低于25岁、认证个数小于三个、初试信用等级低于D和贷款金额较大的用户都应谨慎放贷。