Advertisement

贷款预测数据分析。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
对贷款预测书进行数据分析,旨在深入剖析潜在的贷款风险和回报情况。通过对贷款预测数据的全面评估,我们可以更准确地把握未来贷款业务的发展趋势,从而为风险管理和决策提供坚实的基础。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • notebook:Loan_prediction_notebook
    优质
    本notebook通过数据分析和模型构建,旨在准确预测个人贷款申请是否会被批准。利用多种机器学习算法提高贷款审批过程的效率与准确性。 贷款预测书中的数据分析部分专注于通过各种统计方法和技术来评估潜在的贷款风险和趋势。这一分析旨在帮助金融机构更好地理解借款人的信用状况,并据此做出更准确的贷款决策。通过对历史数据进行深入研究,可以识别出影响借款人还款能力的关键因素,从而提高信贷业务的质量与效率。
  • 违约.docx
    优质
    本文档探讨了利用数据分析技术预测贷款违约的方法和模型,旨在帮助金融机构降低信贷风险。 Lending Club希望通过有效的信用评估体系来筛选优质借款人、保留一般借款人并拒绝风险较高的借款人,并根据不同信用等级进行差异化定价。为此,Lending Club制定了严格且严谨的信用评估系统,结合外部评分和内部评级,在最大程度上规避坏账风险。利用其数据集进行分析梳理,该系统能够有效实现上述目标。
  • 优质
    该数据集用于构建和训练机器学习模型以进行贷款审批预测。包含申请人的各类信息如收入、信用评分等,旨在帮助金融机构更准确地评估风险。 Loan Prediction 数据集是保险领域最常引用的数据集之一。利用这个数据集,你可以深入了解如何处理保险公司内部的数据,包括可能遇到的挑战、需要采用的战略以及哪些变量会影响结果等。这是一个分类问题,数据集中包含了614行和13列的数据。
  • 优质
    本数据集包含用于预测个人贷款审批结果的相关变量信息,旨在帮助金融机构提高信贷风险评估准确性。 在各个行业中,保险领域最广泛地应用了分析和数据科学方法。该数据集将帮助您了解处理保险公司数据的挑战、策略及影响结果的关键变量等相关内容。这是一个分类问题,数据包含615行和13列。
  • Loan-Prediction-Analysis:
    优质
    贷款预测分析通过利用统计学和机器学习技术,评估个人或企业的信贷风险,旨在提高贷款审批过程中的准确性和效率。 贷款预测分析涉及利用历史数据和模型来预估未来的贷款行为、违约风险以及其他关键指标。这有助于金融机构优化风险管理策略,并为潜在借款人提供更加个性化的服务方案。通过深入研究各种影响因素,如信用评分、收入水平及还款记录等,可以提高预测的准确性和可靠性。
  • 审批的:运用挖掘技术
    优质
    本研究探讨了利用数据挖掘技术优化贷款审批流程的可能性,通过分析大量历史数据来预测信用风险,旨在提高银行决策效率和准确性。 预测分析数据挖掘项目的详情可以通过点击下方的图像查看 :backhand_index_pointing_down:。
  • LendingClub信息
    优质
    《LendingClub贷款信息数据分析》旨在通过深入剖析LendingClub平台上的大量贷款数据,揭示借贷双方的行为模式和信用风险,为投资者决策提供有力支持。 Lending Club在2018年第二季度的贷款数据包括以下字段:id,member_id,loan_amnt,funded_amnt,funded_amnt_inv,term,int_rate,installment,grade,sub_grade,emp_title,emp_length,home_ownership,annual_inc,verification_status,issue_d,loan_status,pymnt_plan,url,desc, purpose, title, zip_code, addr_state, dti, delinq_2yrs, earliest_cr_line, inq_last_6mths, mths_since_last_delinq, mths_since_last_record, open_acc, pub_rec,revol_bal,revol_util,total_acc,initial_list_status,out_prncp,out_prncp_inv,total_pymnt,total_pymnt_inv,total_rec_prncp, total_rec_int, total_rec_late_fee, recoveries, collection_recovery_fee, last_pymnt_d, last_pymnt_amnt, next_pymnt_d, last_credit_pull_d,collections_12_mths_ex_med,mths_since_last_major_derog,policy_code,application_type,annual_inc_joint,dti_joint,verification_status_joint, acc_now_delinq, tot_coll_amt, tot_cur_bal, open_acc_6m, open_act_il, open_il_12m, open_il_24m, mths_since_rcnt_il, total_bal_il,il_util,open_rv_12m,open_rv_24m,max_bal_bc,all_util,total_rev_hi_lim,inq_fi,total_cu_tl, inq_last_12m, acc_open_past_24mths, avg_cur_bal, bc_open_to_buy, bc_util, chargeoff_within_12_mths, delinq_amnt, mo_sin_old_il_acct,mo_sin_old_rev_tl_op,mo_sin_rcnt_rev_tl_op,mo_sin_rcnt_tl,mort_acc,mths_since_recent_bc, mths_since_recent_bc_dlq, mths_since_recent_inq, mths_since_recent_revol_delinq, num_accts_ever_120_pd, num_actv_bc_tl, num_actv_rev_tl, num_bc_sats,num_bc_tl,num_il_tl,num_op_rev_tl,num_rev_accts,num_rev_tl_bal_gt_0,num_sats,num_tl_120dpd_2m, num_tl_30dpd, num_tl_90g_dpd_24m, num_tl_op_past_12m, pct_tl_nvr_dlq, percent_bc_gt_75,pub_rec_bankruptcies,tax_liens,tot_hi_cred_lim,total_bal_ex_mort,total_bc_limit,total_il_high_credit_limit, revol_bal_joint, sec_app_earliest_cr_line, sec_app_inq_last_6mths, sec_app_mort_acc, sec_app_open_acc, sec_app_revol_util, sec_app_open_act_il,sec_app_num_rev_accts,sec_app_chargeoff_within_12_mths,sec_app_collections_12_mths_ex_med,sec_app_mths_since_last_major_derog, hardship_flag, hardship_type, hardship_reason, hardship_status, deferral_term, hardship_amount, hardship_start_date,hardship_end_date,payment_plan_start_date,hardship_length,hardship_dpd,hardship_loan_status,orig_projected_additional_accrued_interest,hardship_payoff_balance_amount,hardship_last_payment_amount, disbursement_method, debt_settlement_flag, debt_settlement_flag_date, settlement_status, settlement_date, settlement_amount, settlement_percentage, settlement_term.
  • 个人违约模型.docx
    优质
    本文档探讨了构建个人贷款违约预测模型的方法与技术,通过数据分析和机器学习算法的应用,旨在提高金融机构的风险评估能力。 本项目利用Kaggle平台上的predict-loan-defaulters贷款数据集,通过逻辑回归模型对这些数据进行预测分析,构建一个用于预测贷款违约的模型。该模型能够估计正在接受贷款的人出现违约的概率,在贷款管理方面具有重要意义。一旦我们可以通过量化模型区分客户的信用等级,并得知每个账户的具体违约概率后,便可以预估未来的坏账比例并提前做好资金安排;同时也可以对那些高风险客户进行更频繁的关注和评估,以及时发现潜在问题避免损失。 在构建这个预测模型时,被解释变量是一个二分类的指标(即是否会违约),因此需要建立一个排序类别的分类模型。逻辑回归算法是这类任务中最常用的工具之一。
  • 违约 Kaggle 竞赛
    优质
    这是一个来自Kaggle平台的贷款违约预测竞赛的数据集,包含大量有关借款人的信息,旨在帮助模型学习并预测个人是否会违约还款。 贷款违约预测竞赛的数据集包含了个人的金融交易记录,并已经过标准化及匿名处理。数据集中共有20万个样本,每个样本包含800个属性变量且彼此独立。每条记录被标记为“违约”或“未违约”,对于发生违约的情况会额外标注出损失率(范围在0到100之间),表示贷款的损失比例;而未出现违约情况下的损失率为零。该数据集用于通过样本特征值来预测个人贷款可能产生的违约风险及其潜在经济损失,这些信息来源于英国帝国理工大学的研究项目中。
  • 违约 Kaggle 竞赛.zip
    优质
    此数据集为Kaggle竞赛专用,包含金融机构客户的历史贷款信息及是否发生过违约情况,旨在帮助模型训练以预测未来客户的贷款违约风险。 贷款违约预测竞赛数据【Kaggle竞赛】.zip包含了用于预测贷款违约情况的数据集,适用于参加相关的机器学习比赛。