大数据课题-lengdingclub分析

本文分析的数据源为lendingclub 2016年度Q1个人贷款数据.
工具:excel

16年1季度贷款等级分布

将贷款等级数据分类汇总后,生成如下分布图


贷款等级分布
  • 本季度,B级贷款占比最多,超30%.
  • ABC等级贷款占比80%,贷款集中在前三等级.
  • 等级高低与等级数量成正相关关系.

工作年龄分布

将贷款人工作年龄分类汇总后,生成如下分布图


贷款人工作年龄分布
  • 本季度贷款人中,有37%是工作年龄10年以上.
  • 推测工作年限越长,贷款通过率越高.
  • 也有可能是10年以上这个范围比较大,在统计时相当于综合了 10,11,....的情况,容易成为抱团的数据. 影响精确性,进而让10年以内的贷款人比例相对变小.

贷款等级变化趋势

分类数据

将分类数据,生成折线图.


贷款等级变化趋势

由折线图可看出:

  • 前三等级占比 依然远高于其他等级
  • 所有等级的数量在3个月内都有大幅增长,3月份相比1月份,增长率超过100%.
  • lengding club在本季度的贷款成交量,飞速增长.

贷款金额和成交量趋势分析

将1季度贷款成交金额和成交数量整理后,生成如下组合图
其中柱图代表成交数量,折线代表成交总金额.


Q1贷款总金额和成交数量
  • 总成交数量,逐月攀升,3月份增长尤为迅猛.
  • 总成交金额,也迅猛攀升,成交量和成交额成正相关关系.
  • 有部分数据未呈现在图中,单笔成交金额,均在1.5万美元左右,说明lengding club 是小额度的贷款项目.总成交量增长,并不是因为单个用户贷款额度增加,而是用户群的大量增加. lengding club的增长为良性的市场增长
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