数据分析案例3----银行坏账率分析

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 解决负号无法正常显示的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False'''
某银行的数据分析师计算坏账率用户ID  好坏客户   年龄   负债率     月收入    家属数量
0     1        1      45   0.802982   9120.0     2.0
1     2        0      40   0.121876   2600.0     1.0
2     3        0      38   0.085113   3042.0     0.0
3     4        0      30   0.036050   3300.0     0.0
4     5        0      49   0.024926   63588.0    0.0
'''data = pd.read_csv('Myxlsxdata/loan.csv', encoding='gb2312')'''
是不是收入越高的人坏账率越低
'''
# 首先进行缺失值处理,用均值填充法
data = data.fillna({'月收入': data['月收入'].mean()})# 对月收入进行分析
# 因为月收入属于连续值,对连续值进行分析时,我们一般都会将连续值进行离散化
# 就是将连续值进行区间分割,分成若干类别
cut_bins = [0, 5000, 10000, 15000, 20000, 100000]
income_cut = pd.cut(data['月收入'], cut_bins)# 区间分好后就可以查看每个区间的坏账率
# 坏账率就是所有借款用户中逾期不还用户的占比
# 逾期不还的用户的好坏客户字段表记为1,按期还款的标记为0
# 坏账率 = 好坏客户字段之和(坏账客户数) / 好坏客户字段的计数(所有借款用户)
all_income_user = data['好坏客户'].groupby(income_cut).count()
bad_income_user = data['好坏客户'].groupby(income_cut).sum()
income_bad_rate = bad_income_user / all_income_user
income_bad_rate.plot.bar()
plt.show()'''
年龄和坏账率的关系
'''
# 先对年龄进行离散值处理
age_cut = pd.qcut(data['年龄'], 6)
all_age_user = data['好坏客户'].groupby(age_cut).count()
bad_age_user = data['好坏客户'].groupby(age_cut).sum()
age_bad_rate = bad_age_user / all_age_user
age_bad_rate.plot.bar()
plt.show()'''
家庭人口数量和坏账率的关系
'''
# 人口数量也是连续值,但因为数值不大,就当作离散值处理
all_age_fam_num = data.groupby('家属数量')['好坏客户'].count()
bad_age_fam_num = data.groupby('家属数量')['好坏客户'].sum()
fam_num_bad_rate = bad_age_fam_num / all_age_fam_num
fam_num_bad_rate.plot()
plt.show()

数据分析案例3----银行坏账率分析相关推荐

Python数据分析案例-利用AB test分析转化率是否存在差异
1. AB test简介 AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组 ...
数据分析案例-停车场数据可视化分析
数据集介绍数据为某停车场信息表,具体字段信息如下表: 字段含义字段含义 cn 车牌号 price 停车所交费用 timein 车辆进场时间 state 是否已经离场 timeout ...
数据分析案例--学生用户消费分析
1.导入相关python包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inl ...
数据分析案例——IP归属地分析
根据用户上网数据,完成上网IP归属地分析统计,并进行相应排序. 简介给定的access.log是电信运营商的用户上网数据,第一个字段是时间,第二个字段是ip地址,第三更字段是访问的网站,其他字段可以 ...
【数据分析案例】某瓣读书数据分析
前言说明本文借用原文作者路人甲的爬取数据进行数据分析思路分享,如有侵犯相关版权信息,请联系本文作者删除文章数据来源数据源来自路人甲的公众号,可关注「路人甲 TM」公众号获取数据源部分数据特征为 ...
Pandas数据分析案例（盛华化工锅炉排放数据可视化分析）
Pandas数据分析案例(盛华化工锅炉排放数据可视化分析) 实验环境数据集介绍问题描述实验步骤一.数据导入与观察二.数据转换三.数据可视化分析相关资源实验环境操作系统:Linux/W ...
Python数据分析案例10——北向资金流入与沪深300涨跌幅分析
博主本科是学投资的,最近看了b站邢不行up主的一些量化策略视频,和自己本科毕业论文很像,便想自己也来做一下这个实操的项目. 案例背景北向资金是从中国最南方--中国香港流入内陆的资金,大部分都是外资, ...
python实验数据预处理案例_Python数据分析小案例——红楼梦文本分析（一）文本预处理...
本文开始介绍一个简单的数据分析案例,分析红楼梦文本,本文主要内容是将红楼梦文本按照章节获取每一回的标题,字数,段落数并保存到csv中方便后续数据分析红楼梦小说文本可以在这里下载链接:https:/ ...
python酒店数据分析_Python数据分析 I 全国旅游景点分析案例，哪里好玩一目了然...
原标题:Python数据分析 I 全国旅游景点分析案例,哪里好玩一目了然前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作 ...

数据分析案例3----银行坏账率分析

数据分析案例3----银行坏账率分析相关推荐

最新文章

热门文章