数据分析-14-基于Python的信用评分卡数据分析（包含代码数据）

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互联网金融飞速发展，使得个人金融理财变得越来越容易。根据《消费金融创新报告》，中国消费信贷的规模到2020会超过12万亿，以至于网络环境下信用风险管理变得越来越重要。
但本篇的重点为利用python对数据进行清洗及简单的分析，熟悉数据清洗的步骤和思路，数据建模部分放在机器学习中。

0. 数据代码下载

1. 分析思路

数据分析的步骤如下
提出问题 -> 理解数据 -> 数据清洗 -> 构建模型 -> 数据可视化

提出问题：提供后续分析的目标和方向

1. 借款人数逾期超过90天数目，即借款客户的整体质量情况？
2. 借款人月收入分布情况？
3. 年龄对违约率的影响？

2. 理解数据

give me some credit 数据集分为训练集和测试集，目的是开发一个申请的评分卡模型，对未来一段时间内借贷人出现违约的概率进行预测，对客户信用进行评估打分。在前文已说，本篇重点放在数据清洗及简单分析上，评分卡构建后期会写一篇文章。

训练集样本数据一共150000条，10个自变量，1个因变量（SeriousDlqin2yrs）。具体情况如下：

变量名称	描述	数据类型
SeriousDlqin2yrs	是否有超过90天或更长时间逾期未还的不良行为	Y/N
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines	贷款以及信用卡可用额度与总额度比例。信用卡总余额和个人信用额度（除了房地产和分期付款给债务，比如汽车贷款）除以总信用限制	percentage
age	借款人年龄	integer
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse	逾期天数在35～59内，但不糟糕次数	integer
DebtRatio	负债比率：月债务支出、赡养费、生活费除以总收入（毛收入）	percentage
MonthlyIncome	月收入	integer
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans	开放式贷款（分期付款如汽车贷款或抵押贷款）和信贷（如信用卡）的数量	integer
NumberOfTimes90DaysLate	90天逾期次数：借款者有90天或更高逾期的次数	integer
NumberRealEstateLoansOrLines	不动产贷款或额度数量：抵押和房地产数量（包括房屋净值信用额度）	integer
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse	60-89天逾期但不糟糕次数：借款人在在过去两年内有60-89天逾期还款但不糟糕的次数	integer
NumberOfDependents	家属数量（不包括借款人自己）	integer

根据数据集中的变量，可将这些变量进行分类，有助于加深对变量的理解。大致可以分为以下几个维度：

• 人口统计信息：借款人年龄、家庭成员数量
• 信用历史纪录：两年内35-59天逾期次数、两年内60-89天逾期次数、两年内90天或高于90天逾期次数
• 偿债能力：负债比率、月收入、贷款数量、不安全额度循环利用、不动产贷款或额度数量

3. 数据清洗

原始数据信息一般比较冗杂，我们需要把脏东西清洗掉，才能从数据集中挖掘出有用的信息。而数据清洗过程比较繁琐，一般占据了我们整个工作量的60%，所以，需要我们仔细认真的完成这一步骤。

数据清洗过程大致包含：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序、异常值处理。可以根据你所分析的问题，进行相应的调整。

3.1 选择子集

有时原始数据太大，里面包含很多我们不需要的信息，这时我们可以通过选择子集操作（比如切片）选择其中一部分数据作为分析的对象。本篇数据只有一列为无关数据，删除即可。

import pandas as pd
dat=pd.read_csv("cs-training.csv")
dat.drop(dat.iloc[:,:1],inplace=True,axis=1)

3.2 列名重命名

可以根据自己对数据的理解，对列名重命名。本篇所用数据的变量名就较长，不便分析。

colNameDict=({'SeriousDlqin2yrs':'bad_debt',
              'RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines':'bad_cycle_rate',
              'NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse':'30_59',
              'MonthlyIncome':'m_income',
              'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans':'num_open',
              'NumberOfTimes90DaysLate':'90_',
              'NumberRealEstateLoansOrLines':'num_estate',
              'NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse':'60_89',
              'NumberOfDependents':'dependents'})
dat.rename(columns=colNameDict,inplace=True)

3.3 缺失数据处理

可以查看数据集的基本情况，对缺失值有个初步的判断。

dat.info()

初步判断，m_income和dependents存在缺失值。

处理缺失值的方法：

• 删除缺失值（缺失值较少）；
• 插值，插值可以用均值、中位数等直接替换或建立模型（缺失值较多）；

m_income缺失值处理
m_income这一变量，缺失值较多且对目标变量影响较大，不能暴力删除，故采用插值法填充缺失值。由于月收入这一变量呈正态分布，因此用中位数去填充他的缺失值。

m_median=dat.m_income.median()
dat.m_income.fillna(m_median,inplace=True)

dependents缺失值处理
dependents缺失值较少，删除后对目标变量影响不大，因此采用删除缺失值的办法。缺失值处理后，用drop_duplicates()删除重复项。

dat=dat.dropna()
dat.info()
dat=dat.drop_duplicates()

3.4 异常值处理

异常值是指明显偏离大多数抽样数据的数值。一般的检测方法有单变量异常值检测，可以通过箱线图来查看；局部异常因子检测；基于聚类方法的异常值检测，通过把数据聚成类，将那些不属于任务一类的数据作为异常值。比如，使用k-means算法来检测异常。

首先我们可以通过describe()获取数据框中每列描述统计信息，从整体上了解到数据集的情况。

dat.describe()

从上图我们可以看出，age的最小值为0，不符合实情，存在异常值；

age异常值处理

dat=dat[(dat['age']>0]

30_59、90_、60_89 异常值处理

这里我们使用箱线图来查看三个时间值是否存在异常值，

import matplotlib.pyplot as plt
dat_list=dat[['30_59','90_','60_89']]
dat_list.boxplot()
plt.show()

可以看到这三个变量均有异常值，将高于90的记录删除即可；

dat=dat[dat['30_59']<90]
dat=dat[dat['60_89']<90]
dat=dat[dat['90_']<90]

4. 建立模型

通过数据清洗后，得到了有用的数据。接下来，针对提出的问题，即分析的目的来构建模型。

4.1 借款逾期超过90天的人数，即借款客户的整体质量情况？

grouped=dat['bad_debt'].groupby(dat['bad_debt']).count()
print("坏客户占比：{:.2%}".format(grouped[1]/dat.shape[0]))
grouped.plot(kind='bar')
plt.show()

其中，1表示借款逾期超过90天，0代表逾期未超过90天。
从结果来看，逾期数目大致占6.7%，此外，该数据集是非平衡的数据集。

4.2 借款人月收入分布情况及月收入对违约客户数量的影响？

#生成频率表
dat_df=dat[['m_income','bad_debt']]
   #利用cut函数，将连续变量转为分类变量
def dy_zh(col, cut_points, labels=None): 
    min_num = col.min() 
    max_num = col.max() 
    break_points = [min_num] + cut_points + [max_num]
    if not labels: 
        labels = range(len(cut_points)+1)
    else: 
        labels=[str(i+1)+":"+labels[i] for i in range(len(cut_points)+1)]         
    colBin = pd.cut(col,bins=break_points,
         labels=labels,include_lowest=True)    
    return colBin 
         
cut_points = [5000,10000,15000] 
labels=['below 5000', '5000-10000','1000-15000','above 15000'] 
#调用函数dy_zh,增加新列
dat_df['U_Bin'] = dy_zh(dat_df['m_income'], cut_points, labels) 
#查看标签列，取值范围前面加上了序号，是便于后面生成表格时按顺序排列
dat_df.head()

#计算各个区间内违约人数所占比例
import numpy as np
total_num=dat_df.shape[0] 
  #使用pandas的pivot_table函数生成汇总表
per_table=pd.pivot_table(dat_df,index=['U_Bin'],
                         aggfunc={"m_income":[len, lambda x:len(x)/total_num *100],
                                  "bad_debt":[np.sum] },
                         values=['m_income','bad_debt']) 

per_table

#增加percent列，它的值来自另外两列数值之比
per_table['bad_debt','percent']=per_table['bad_debt','sum']/ per_table['m_income','len']*100
per_table

从结果，我们可以看出借款人大部分集中在月收入10000以内之间，特别是5000~10000这一区间，基数较大。说明这部分人群可支配收入不多，依靠借贷填补支出。
此外，坏账率在月收入在低于5000时最高，收入越高违约的可能性越低。

4.3 年龄对违约率的影响？

依旧跟月收入一样，生成年龄频率表。只需换几行代码就行，原理是一样的。其实，可以直接写一个频率函数，方便直接调用。

dat_df=dat[['age','bad_debt']]
cut_points=[25,35,45,55,65]
labels=['below25', '26-35', '36-45','46-55','56-65','above65']

dat_df['U_Bin'] = dy_zh(dat_df['age'], cut_points, labels) 
dat_df.head()

#计算各个区间内违约人数所占比例
import numpy as np
total_num=dat_df.shape[0] 

per_table=pd.pivot_table(dat_df,index=['U_Bin'],
                         aggfunc={"age":[len, lambda x:len(x)/total_num *100],
                                  "bad_debt":[np.sum] },
                         values=['age','bad_debt']) 


per_table['bad_debt','percent']=per_table['bad_debt','sum']/per_table['age','len']*100
per_table

#列名重命名
per_table=per_table.rename(columns={'<lambda>':'percent','len': 'number','sum':'number'})

per_table=per_table.reindex((per_table.columns[0],per_table.columns[1],per_table.columns[2],per_table.columns[3]),axis=1)

per_table

从结果来看，借款者 中年人居多。这部分人群生活压力较大，家里有老人和小孩要抚养，借款需求较大。此外，小于25岁的人群和26-35岁的人群，违约率都超过10%。随着年龄增加，违约率在下降。

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