了解数据，为后续特征工程做准备。
目的：

• 1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），变量分布，变量集中度。
• 2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的关联关系（可以分析WOE、IV值）。
• 3.结合业务、结合变量分布，为特征工程做准备。
  比赛数据都是给定train和test，后续还可能有test_B，有些场景中train和test之间可能存在差异，因而需要对train和test的数据同时分析，变量的一致性才能保证后续预测的一致性。

通过简单分析，有以下结论：

1、变量缺失度和饱和度

变量相对饱满，缺失度不高（比赛数据应该都比较不错吧），policyCode这一列是只有1个值，后续也可以直接剔除。
train和test上变量的缺失情况一致。且从后续变量分布来看，train和test分布几乎没有差异（上面是train，下面是test）。

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有一个地方有点不理解，test多了两列数据n2.2，n2.3，好像和n2.1数值是一样的，之后可以详细看下。

2、变量类型

1、数值型变量

• 连续型变量：大部分都是连续型变量，可以直接入模。后续按照加减乘除方式衍生一些变量。

• 离散型（分类、等级）变量：例如贷款期数、房屋所有权状况等，都是穷举值，根据其含义后续也可以直接入模。同时在train和test上，变量的分布也是一致的。

2、非数值型变量

• 字符型变量：grade、subGrade、employmentLength ，这种带有顺序含义的字符型，可以直接映射到数值型（从每组变量的逾期率，从A到G逾期率逐渐升高，从A1到A5，B1到B5……，单调性非常明显）。

  
  
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• 时间类型变量：issueDate、issueDateDT。这两个都是时间变量，好像含义是一样的。。一般时间类型的可以做时间差（当前时间 - 申请时间）。从变量分布来看，train和test有一定差异，因此对时间变量的处理还需要谨慎一些。

  
  
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按照是否违约看特征分布

如果把未违约人群和违约人群分开来看，grade的分布有差异，但是employmentLength就几乎没差异

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从每个等级的违约率也可以看出来，不同工作年限之间的违约率差距并不是很明显，也没有明显的单调关系。

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