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

  1. 计算整体逾期情况
  2. 月逾期人数、金额
  3. 不同年龄、性别、初试信用评级的逾期情况
  4. 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。

相关推荐
hhzz6 小时前
Python大数据实战(十六):音乐推荐系统——基于协同过滤算法构建个性化歌单引擎
大数据·人工智能·python·数据挖掘·数据分析
SunnyDays10116 小时前
Python PDF 转 Markdown 详解(转换整个文档,特定页面,表格,扫描 PDF)
python·pdf 转 markdown·pdf 转 md·扫描 pdf 转 md·pdf 表格转 md
2601_954706497 小时前
云手机 API 自动化实战:Python 批量控机、挂机脚本完整实现
python·智能手机·自动化
Alan_69110 小时前
聊聊 Swagger/Postman/Apifox 的真实选型与 Python 项目实战
python·测试工具·postman
智慧物业老杨11 小时前
物业绿化数智化权责管控方案:基于工单平台的双层权限追溯模块落地实践
python
Metaphor69212 小时前
使用 Python 在 Word 文档中添加批注
python·word
FreakStudio12 小时前
WIZnet 开源方案分享:W55MH32 开发板 + 小智 AI实现以太网版本的小智机器人
python·单片机·嵌入式·大学生·面向对象·并行计算·电子diy·电子计算机
会周易的程序员12 小时前
使用 pybind11 封装 C++ 日志库 microLog 为 Python 模块
java·c++·python·物联网·架构·日志·aiot
一只专注api接口开发的技术猿12 小时前
电商评论自动化监控与情感数据分析完整落地教程(附可直接运行 Python 代码)
大数据·数据库·python·数据分析·自动化
HAPPY酷13 小时前
【ROS2】 Conda 环境搭建(命令行版)
linux·运维·python·ubuntu·机器人·conda