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
happylifetree17 小时前
Python09:核心语法-数据存储与运算-字面量
python
心之语歌17 小时前
Tkinter 画布基本梳理
运维·服务器·python
Wx-bishekaifayuan18 小时前
django个性化旅游路线推荐平台49005-计算机课程设计、毕业设计
spring boot·后端·python·django·课程设计·express·旅游
小白快快跑哦19 小时前
python-字符串全解(六):正则表达式-量词
python·正则表达式·字符串
禹凕19 小时前
机器学习之Selenium(Machina Learning about Selenium)
爬虫·python·selenium·测试工具·机器学习
ebiobiz21 小时前
基于 GD32 Embedded Builder (GEB) 与 Nimmake 的 MCU 工程搭建指南
c++·python·单片机·嵌入式硬件·mcu
老歌老听老掉牙1 天前
穿越时空的物流密码:VRP与VRPTW的深度剖析及实战求解
python·物流·vrp
FYKJ_20101 天前
django电影推荐系统55066-计算机课程设计、毕业设计
vue.js·spring boot·python·mysql·typescript·spark·django
ShyanZh1 天前
【Python3基础】13-Python 常用设计模式
开发语言·python·设计模式
IT毕设梦工厂1 天前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的杭州亚运会社交媒体互动数据可视化分析|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
大数据·hadoop·信息可视化·数据挖掘·数据分析·课程设计·数据分析数据可视化