深圳地区信用卡数据分析(深圳地区信用卡数据分析详细介绍)

深圳地区信用卡数据分析(深圳地区信用卡数据分析详细介绍)

其实深圳地区信用卡数据分析的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解{关键词2}，因此呢，今天小编就来为大家分享深圳地区信用卡数据分析详细介绍的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

• 交通银行总行数据分析岗和招行信用卡中心数据分析岗怎么选

• Lending Club贷款数据分析——数据分析(一)

• 销售数据分析都要分析些什么数据,公司做超市供货的,请问…

• 信用卡用户数据分析

当然选总行的工作。总行工作对比信用卡中心工作要相对轻松一些。且因为属于总行机关，虽然晋升难度大，但相对来说，会更稳定一些。

接上篇

针对 数据集的各个方面进行简单数据分析。

主要有

先说结论：

将逾期15天以上的贷款视为坏账，简化贷款质量

可以看出，坏账仅有不到8%，但是实际上的金额也是比较惊人的。

2011年后，贷款总额每年都在飙升

可以看出2012年后Lending Club飞速发展，客户飞速增加，虽然有波动，但总体再增加

各行各业的人都有，居然是老师最多，管理者次之。

工作年限越长越容易贷款吗，看来是了

这里将年收入大致分为三个区间

20000以下的视为低年收入，20000-60000视为中等，高于60000的就是高收入人群

大部分客户年收入都在20000以上

中等人群坏账数量最多

可以看出人们贷款主要是为了债务整合和信用卡偿还，债务整合就是借信用卡还其他信用卡，和信用卡偿还貌似没区别

一半客户按揭，四成客户租房。有房子的不足10%

看来有不良记录的人很难申请贷款

LC在2012-2015飞速发展，能发的钱越来越多

信用等级越低，贷款利率越高

DTI:每月还款占月收入的比例

大部分的贷款客户的DTI在35%以下，说明还款压力不是很大

一小部分客户DIT达到45%，存在风险

后续特征工程中将以35%为分界 分为两类

在右侧看不见的地方还存在极小一部分，，基本属于风险很大的贷款

LC平台以短期贷款为主，但长期贷款比例也不低

1.你供货的单品的销售排行2.分类销售排行、滞销品排行（滞销的原因）3.送货周期4.同类别其他供应商和你们之间的价格、品质、陈列位置、促销力度之间的差距。5.市场调查6.根据以上做出销售计划，增加品相调整商品结构，或者做促销。

提取人均交易笔数和人均交易金额、线上交易占比、退货交易等数据步兵进行所需分析

链接： https://pan.baidu.com/s/1k24VPP1aTzlc-QUjowopnA

提取码：8aic

方法一：

方法二：

2018年退货最多的前三名客户的 退货交易笔数为3笔，总金额为631，线上退货占比100% 步骤1 ： 分组聚合筛选出2018年退货总金额最多的三名客户，及其各自退货金额、退货次数

文章分享结束，深圳地区信用卡数据分析和深圳地区信用卡数据分析详细介绍的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！