数据分析：个人贷款违约案例（逻辑回归）_银行个贷违约数据业务

数据科学方法论

数据挖掘实施路线图

案例背景

• 本数据为一家银行的个人金融业务数据集，可以作为银行场景下进行个人客户业务分析和数据挖掘的示例。这份数据中涉及到5300个银行客户的100万笔的交易，而且涉及700份贷款信息与近900张信用卡的数据。通过分析这份数据可以获取与银行服务相关的业务知识。例如，提供增值服务的银行客户经理，希望明确哪些客户有更多的业务需求，而风险管理的业务人员可以及早发现贷款的潜在损失
• 可否根据客户贷款前的属性、状态信息和交易行为预测其贷款违约行为
• 截取自一家银行的真实客户与交易数据
• 涉及客户主记录、帐号、交易、业务和信用卡数据
• 一个账户只能一笔贷款，“loan” 表中记录了客户贷款信息

数据表 

根据以往的贷款数据，状态为B和D的为违约客户，A为正常客户，C的最终状态还不明确 

表的关系：数据的实体-关系图(ER图)

业务理解

思路整理

什么指标有预测能力？

客户为什么不还钱？

有预测价值的变量基本都是衍生变量：

• 一级衍生，比如资产余额
• 二级衍生，比如资产余额的波动率、平均资产余额
• 三级衍生，比如资产余额的变异系数

数据提取

• 相关与因果之间的关系
• 注意构建模型时