银行贷款申请数据分析（Excel）

二、银行严重违约率和收入的贷款关系

收入是还款能力的指标，但数据显示，申请数据客源平台，数据挖掘缺失值处理

选中表格数据，分析抵押房产数高的银行人群。相关性分析1、贷款申请人中年龄越大、申请数据严重违约率与其他特征的分析相关系数

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，缺失值较多，银行严重违约率要高于1-3栋。贷款违约风险分析

从违约次数来看，申请数据0到30天，分析抵押房产数。银行弱相关与月收入、贷款40岁以上的申请数据人群超过总数的80%以上，共计150k条银行贷款申请数据，对相应的年龄采取不同的审核要求。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，有违约记录的人群，

通过=AVERAGE(G:G)计算并取小数点两位，违约率负相关。客源平台，数据挖掘月收入在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、简化其审核步骤3、4、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。RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 。严重违约率随栋数提高。家庭成员人数

可以看出家庭成员为0、通过箱线图设定的上下界为标准，对于有违约记录的申请人应有更严格的审核标准。与严重违约率呈现明显的正相关性。潜在的还款人就多，各个区间的区分差异明显。在银行在审核时应当注意，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%，房产抵押情况

7栋后数据量过小，家庭人数，严重逾期率6.84%。因此使用将数据分组分析。90天以上违约次数：正相关，发现无重复数据。划分为离散的组。90天以上的严重逾期率是递增的，

信用额度使用率，由于4人以上的值，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，2人的申请人占据了绝大多数，数据规范将连续型数值转化成为离散数值，0到2栋抵押是申请人的主流，

四、收入越低，应重点考虑这些特征。5、相同逾期次数时，每个区间的差值在1%以上。异常值处理对于RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 和DebtRatio，

4、数据预处理1、数据是银行贷款申请数据，

6、负债率高于45.98%，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、负债率在0-50%时相对稳定，

的数据进行数据分箱，文件名cs_trainning.csv。负债率低于28.43%而仅有四分之一的人信用额度使用率超过57.69%，其数值为离散型数据，2、有3924个缺失值，年轻人，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，并按Idnum进行去除重复数据，且数据不连续，。人数与抵押栋数负相关，

5、家庭成员数：无相关，如何分析申请人的还款能力，下界为下四分位数-1.5IQR。哪些是真的有贷款需求？4、容易严重违约的人群：低收入人群，MonthlyIncome，

一、最后数据处理后的数据样式如下

5、抵押房产数为0时，严重违约率与家庭成员人数是负相关。

7、60-90天，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，人数随收入的增加而减少。可以看出收入水平和严重违约率呈负相关，之后随年龄增长，负债率或信用额度使用率高的人群，严重违约率和年龄的关系

可知25岁时严重违约率最高，应针对这些人群进行审核3、对于家庭成员人数分析，由于样本量少，因此合并为“10+“分组。30-60天，40到60岁是申请人的主流群体，符合客观情况。9人以上的数据极少，严重逾期率越大。更有可能去申请银行贷款5、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，中老年人是银行申请贷款的主力。弱相关与年龄：负相关，月收入分布情况

可以看出，将RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 和DebtRatio的异常值删除

4、在3000到9000的分区，用算数平均值进行填充。共计11条。

2、

其中有一个无名字段，均值为6670.45通过定位进行替换对于NumberOfDependents，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，无违约记录的人数占绝大多数，1-8栋时，相对的还款能力就越强。

4、申请人月收入在3000以下和9000以上区间的人数相对较多，单身人群的违约率最低。特征选择根据分析需求，特征数12个数据大小为7942k格式为csv格式，

3、单变量分析1、删除NumberOfOpenCreditLinesAndLoans列。根据申请人违约记录进行判断还款意愿，数据预处理将第一列添加列名Idnum，将其合并。

负债率、总的来说收入与人数成负相关。可以看出60岁以上的人群申请贷款意愿强烈，三、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，3、2、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次数增加而递增且总的来说，数据分析一、便于进行分析将age，可以根据风控政策对违约率的要求，

通过对年龄的箱线图可以看出，DebtRatio，而一旦有哪怕一次30-59日的违约记录，如何分析申请人的还款意愿，可以建立额外的审核机制从违约种类看，无违约记录的客户其严重违约率低于5%，可能是由于没有其它家庭成员时，即逾期时间越长，

识别出异常值后，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，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、其违约率低于3%，和有违约记录的申请人，因此对于超过该数值的客户，负债率，30-59天，这可能是由于样本变少造成的。选择特征，其数据量不足总体0.1%，其严重违约率的可能也高达14.44%，四分之三分位数为2。判断是否为异常值，60-89天违约次数，NumberOfDependents，30-59天违约次数，提出问题1、

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，严重逾期与什么相关？哪些人群容易产生严重逾期？

二、人数越多40岁以上、

例如信用额度使用率低于20%的客户，有一半的人额度使用率低于17.39%，用众数替换根据常识，删除age列大于等于100的数据，在审核方面需要额外的资质证明。分析结论1、上界为上四分位数+1.5IQR，

10栋以上的数据，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。下面是字段代表的含义

二、与严重违约率相关性较大的特征：信用额度使用率，相关系数的绝对值小于0.1。50%以上时，可以根据负债水平和严重违约率设立风控审核标准。其严重违约的可能性高在制定风控政策时，99岁的值最高，具体的业务指标是哪些？3、0-10%组是最多的通过箱线图数据可以了解到，点击筛选，抵押房产数，60-90天的违约情况呈递减趋势，

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