Paidai 비즈니스 데이터 분석
제공된 데이터는 PPDAI의 실제 비즈니스 데이터를 기반으로 하며, 2015-01-01부터 2017-01-30까지 모든 신용 대상의 10% 샘플입니다. . 데이터 세트에는 LC.csv(대상 기능 테이블 데이터)가 포함되어 있습니다.
1. 사용자 분석
2. 대출 관련 비즈니스 분석
1. 데이터 가져오기
2. 데이터 정리
2.1 무결성 처리
이 데이터에는 중복된 값이 없으나, 성별/연령/지방/태그/commentsKeyWords 열에 누락된 값이 있습니다. 그 중 누락된 값이 많이 있습니다. 나이에 따라 데이터가 너무 대표적이지 않습니다.
2.2 종합 처리
4개의 테이블에는 actionTime과 oerderTime이 타임스탬프 형식으로 저장됩니다. 먼저 타임스탬프를 날짜 형식으로 변경합니다.
2.3 고유성 처리
1. 사용자 분석
1.1 사용자 성별 분석
대출 사용자 그룹의 관점에서 볼 때 대다수는 남성은 이용자 수와 대출금액 모두 여성 이용자의 2배에 달하지만, 연체대출 건수는 여성이 남성보다 약간 높은 것으로 나타났다.
1.2 사용자 연령 분석
연령 간격 값 결정
연령대 세분화 및 관찰
25~ 32 가장 큰 숫자는 50.24%로 주 이용자이며, 25~32세 연령층이 경제적 압박이 가장 큰 것으로 나타났다.
1.3 이용자 차입주기의 차원적 분석
차용 금액 간격 판단
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금액 분포 관찰
파이파이다이 차용자의 대출 금액은 주로 100~10,000위안 범위에 집중되어 있습니다. 100,000위안을 초과하는 고액대출은 1% 미만입니다. 파이파이다이의 대상 그룹은 사무직 이하의 일반 인구여야 합니다.
100~10,000 범위의 다양한 차입금 분포에 대한 추가 분석
100~10,000 범위에서 49%는 2,000~5,000 범위의 차입이고, 72%는 5,000위안 이하를 빌리는 경우가 많으며, 대부분의 사람들이 5,000위안 이하를 빌리게 됩니다.
1.4 사용자 초기 신용등급 분석
초기등급은 주로 C등급과 D등급에 집중되어 있습니다. 높지 않습니다. 채널 인증 때문일 수 있습니다. 불완전한 정보로 인해 발생합니다.
1.5 사용자 대출 기간 분석
사용자의 대출 기간은 대부분 5월부터 12월까지입니다. 5월부터 12월까지 매달 구체적인 상황을 살펴볼 수 있습니다. :
대출 기간은 보통 6개월, 12개월입니다. 이는 한편으로는 파이파이다이의 대출 상품과 관련이 있을 수도 있고, 다른 한편으로는 이용자들의 습관과도 관련이 있습니다.
1.6 사용자 대출 금리 분석
사용자 대출 금리의 96%는 연 16%이며, 파이파이다이를 통해 받은 사용자 대출의 50%에 대한 금리는 소액대출의 경우, 연체된 부실채권을 상환할 수 있는 금액이면 엄청난 이익입니다.
2 대출 관련 사업 분석
2.1 고객 수, 대출 금액 , 연체율 등 시간 차원에서
이용자가 늘어나면서 총 차입금도 증가했으나, 2016년 11월 이후 차입금 증가세가 둔화됐다.
평균 대출금액은 2015년 8000~10000위안에서 2016년 3월까지 점차 4000위안 내외로 안정되다가 2016년 11월부터 서서히 감소했다.
월 연체율은 2015년 12월 이후 15% 수준을 유지하다가 2016년 10월부터 상승하기 시작해 2017년 1월 약 19% 수준을 기록했다.
2.2 연체율 분석
2.2.1 연체 유형 분석
전자상거래 대출 유형은 연체율이 상대적으로 높으므로 충분한 주의가 필요합니다. 전자상거래 고객에게 비즈니스 조건 및 연체 이유.
대출 유형은 APP라이트닝과 일반이 2가지 유형으로 연체이용자층의 87%를 차지한다. 이 두 유형의 고객이 사용하는 자금의 용도와 자금의 행방에 주목하자.
다른 유형은 특수 그룹으로, 이러한 유형의 고객은 연체 금액과 연체율이 상대적으로 높습니다. 이러한 유형의 사용자 그룹에 주목하여 그 이유를 알아보세요.
2.2.2 초기등급 연체율 분석
사용자의 초기등급은 주로 두 종류의 CD에 집중되어 있으며, 연체율이 상대적으로 높은 편이며, CD와 보조제품을 평가하는 고객군에 집중해야 합니다. 연체율 수준을 낮추기 위한 수단이 필요합니다
(1) 사용자 차원 분석
1. 대출 고객은 대부분 남성이며 남성 고객 그룹을 유지하고 포착합니다
2. 플랫폼 고객의 대출 연령은 주로 25~32세에 집중되어 있으며, 이 그룹의 특성에 따라 채널 프로모션을 선택적으로 진행할 수 있으며, 동시에 높은 연체율에 주의해야 합니다.
3. 대출 금액 범위는 주요 제품의 경우 5,000위안 미만이어야 하며, 주요 제품의 경우 5,000위안 - 10,000은 보조 제품 홍보용입니다.
4. 초기 신용등급이 C, D인 사용자 그룹에 집중하여 해당 고객의 연체율을 줄여야 합니다
5. 사용자 우대 대출 기간은 6개월, 12개월이지만 연체율은 9개월 대출 금액은 적지만 연체율이 낮은 3분기 대출 상품을 홍보할 수 있습니다.
6. 파이파이다이의 대출 금리는 보통 20% 이상이며, 금리는 16% 이상, 96% 이상이다
(2) 사업 분석
1. 이용자 수가 증가함에 따라 총 대출금액도 증가하지만, 2016년 11월 이후에는 대출금액 증가세가 둔화되고 연체율도 높아지게 됩니다.
2. 평균 대출액은 2015년 8,000~10,000위안에서 2016년 3월까지 점차 4,000위안 내외로 안정됐다. 2016년 11월 평균 대출액은 완만하게 감소했다. 수준이 개선되어야 합니다.
3. 대출 유형은 APP 라이트닝 및 일반 유형 대출 활성화에 중점을 두되 위험 통제 수준을 향상해야 합니다. 전자상거래 대출 유형의 경우 이용자의 이용조건에 주의를 기울여야 합니다.
4. 초기 신용 등급이 C와 D인 경우, 목표 리스크 관리 및 연체율 감소를 위해 업데이트된 여러 차원의 신용 등급을 분리해야 합니다.
웨일리론이 얼마나 무서운가요?
Weilidai는 위험이 적은 더 큰 플랫폼이지만 개인 신용에 일정한 영향을 미칩니다.
네티즌에 따르면 웨리다이는 사용자가 돈을 빌리지 않은 경우 신용 기록을 확인하며, 이에 따른 신용 조회 기록은 사용자의 다른 대출 신청에 영향을 미칠 수 있다.
'웨이리다이'는 국내 최초 인터넷은행인 위뱅크가 위챗 이용자와 모바일QQ 이용자를 대상으로 출시한 순수 온라인 소액신용 회전 소비자대출 상품으로, 2015년 5월 모바일QQ에서 출시됐다. 5월의 위챗.
'웨이라이' 상품은 대출금액이 20만원 미만이고, 대출금리도 일반 신용카드 금리보다 낮은 인터넷 소액금융상품으로 포지셔닝된다.
'Weilidai'는 '화이트리스트' 메커니즘을 사용하여 주로 Weizhong 및 Tencent 내에서 'Weilidai'의 고객 포지셔닝에 가장 부합하는 첫 번째 사용자 그룹을 선택합니다. 다음 단계에서는 WeBank가 QQ Wallet 및 WeChat Wallet과 함께 출시될 예정입니다.
사용자는 은행 카드를 연결하고 한 번의 클릭으로 '돈 빌리기'를 클릭하기만 하면 됩니다. 시스템은 몇 초 내에 개인 신용 상황을 판단하고 일정 금액을 제공합니다. 사용자는 담보가 필요하지 않으며 해당 프롬프트에 따라 정보를 입력하여 온라인으로 대출을 완료할 수 있습니다.
사용자는 휴대폰에서 QQ 또는 WeChat의 "지갑" 포털에서 "돈 빌리기"를 클릭하기만 하면 시스템에서 몇 초 내에 개인 신용 상태를 확인하고 다양한 정보를 제공합니다. 대출금액은 500~200,000위안입니다. 사용자는 담보가 필요하지 않으며 해당 프롬프트에 따라 정보를 입력하면 3분 이내에 대출을 완료할 수 있습니다. 돈을 빌린 후, 매일 이자를 계산하여 언제든지 미리 정산할 수 있습니다.
Weilidai는 온라인 운영을 실현했으며 대면 인터뷰가 필요하지 않으며 7×24 중단 없는 서비스가 가능합니다. 웨리다이의 주요 서비스 대상은 개인과 자영업 가구이다. 2017년 말 현재 Weilidai는 1억 3천만 명 이상의 활성 신용 고객을 보유하고 있으며 총 1,100만 명 이상의 차용자를 보유하고 있습니다. 거래당 평균 대출 금액은 8,200위안에 불과합니다. 대출자 수는 31개 성, 자치구의 567개 도시에 걸쳐 있습니다. , 그리고 전국의 자치단체입니다.
개인 신용 정보 외에도 소셜 데이터는 우리의 점수 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다. WeChat에 있든 모바일 QQ에 Weilidai에 있든 크레딧을 부여할 때 이 두 플랫폼의 소셜 데이터에 중점을 두고 Tencent 시스템 전체 제품의 사용자 데이터를 완전히 참조합니다.
그러나 채널에 따라 할당량 평가 기준이 다르게 강조됩니다.
예를 들어, 모바일QQ의 'Weilidai'는 신용 한도를 설정할 때 사용자의 모바일QQ 활동 수준을 더 많이 참조하고, WeChat의 'Weilidai'는 위챗 활동 수준을 더 많이 참조합니다.
약 14억 명의 중국 인구 중 빚을 지고 있는 사람은 몇 명인가요?
약 14억 명의 중국 인구 중 빚을 지고 있는 사람은 몇 명인가요?
현재 국내에는 이 부분에 대한 관련 통계가 없지만 일부 데이터를 사용하면 얼마나 많은 사람들이 빚을 지고 있는지 유추할 수 있습니다.
1인당 대출 규모
중국 인민은행이 발표한 자료에 따르면 2018년 말 기준 우리나라 상업은행의 대출 규모는 141조 7500억 위안에 이른다. 이 대출의 대부분은 기업과 기관을 위한 대출이었고, 내국인을 위한 대출은 그리 높지 않았습니다. 2018년 통계연보에 따르면 우리나라의 주민대출은 2018년 말 기준 47조9000억원에 이르렀고, 그 중 중장기 가계대출이 29조9000억원으로 61%를 차지했다.
중장기 대출은 29조로 주로 주택대출, 리모델링 대출 등이다. 주택대출의 규모는 대체적으로 크지만, 주택대출 상환시기를 고려하면 잔액이 높은 경우도 있고, 일부는 잔액이 높은 경우도 있다. 주택대출 이외의 중장기 대출을 합치면 평균 30만 위안, 대략 29조/30만 위안 = 97만 명이다.
중장기대출을 제외하면 여전히 단기대출이 18조9000억원에 이른다. 단기대출에는 각종 신용대출, 소비자대출, 신용카드 당좌대출 등이 포함된다. 이 금액은 상대적으로 적다. 평균 가치를 50,000위안으로 가정하면 부채 수는 대략 18.9조/50,000 = 3억 7,800만 명입니다.
즉, 시중은행의 대출잔액을 기준으로 현재 빚을 지고 있는 사람의 수는 4억 8천만 명 정도라고 생각하시면 됩니다. 대출 대상은 일반적으로 18세 이상, 60세 이상 노인, 약자, 병자, 청년(2015년 60세 이상 인구 2억2200만명)을 제외하면 실제로 돈을 빌릴 수 있는 청년 수는 약 100만명에 불과하다. 10억 달러 중 거의 절반이 빚을 지고 있다.
우리 나라의 상업용 주택 규모
현재 중국에서 전액을 지불하고 집을 구입할 수 있는 사람은 거의 없으며, 이는 전체 주택의 1% 미만으로 추산됩니다. 인구는 2005년부터 2017년까지 우리나라의 상업용 주택 매매면적이 120만㎡를 넘어섰다. 20년 평균 주택담보대출을 기준으로 2000년부터 2019년까지 상업용 주택 매매면적은 150만㎡를 초과하면 100㎡를 기준으로 계산하면* ** 합계: 150만㎡/100㎡ = 1억5천만채이므로 주택담보대출만 해도 최소 1억5천만명이 빚을 지고 있다. .
신용카드, 화베이와 지에베이
지금까지 알 수 있는 최근 데이터는 화베이에 대해 2016년 11월 앤트파이낸셜그룹 부회장과 회장이 맡았다는 것이다. Yu Shengfa가 기자와의 인터뷰에서 공개한 MYbank 데이터: 2016년 11월 현재 Ant Huabei를 개설한 사용자 수는 1억 명을 넘어섰고, 실제 사용자 수는 거의 8천만 명에 달했습니다. 2015년에야 출시되었기 때문에 Huabei는 올해까지 최소 2억~3억 명의 사용자를 확보할 것으로 예상됩니다.
은행 신용카드는 어떤가요? 2018년 3분기 말 기준, 전국 은행카드 사용대수는 73억 8,500만 장으로 전분기 대비 2.75% 증가했다. 이 중 직불카드 이용대수는 67억2천600만장으로 전월 대비 2.69% 증가했고, 신용카드와 직불카드 이용대수는 6억5천900만장으로 전월 대비 3.36% 증가했다. %. 우리나라에는 1인당 5.31장의 은행카드가 있으며, 그 중 1인당 0.47장의 신용카드가 보유되어 있습니다.
신용카드 총 신용금액은 14조 6900억 위안으로 전월 대비 5.05% 증가했으며, 카드 평균 신용한도는 2만 2300위안, 신용이용률은 74.53%를 기록했다. 즉, 신용카드는 6억 5,900만 장이고 그 중 4억 8,900만 장을 사용하고 있는 경우도 있지만, 본인 명의로 신용카드를 2~3장 갖고 있는 사람도 배제할 수는 없지만 전체적으로는 최소 3억~4억 명의 사용자가 존재한다. 신용 카드.
기타
그 밖에도 P2P대출, 민간대출, 각종 온라인대출, 자동차금융회사대출 등 다양한 신용대출이 있습니다(2017년 자동차금융 자산 규모는 7000억 정도), 알려지지 않은 다양한 종류의 714 대공포 등이 있다.
현실적으로 모든 사람이 은행에서 돈을 빌릴 수 있는 것은 아니며, 은행의 대출 요건이 너무 엄격하기 때문에 위에서 언급한 비은행 채널의 대출 규모는 보수적으로 계산하면 1억 명으로 상당히 클 것으로 추정됩니다. , 그러니까 우리나라의 빚진 사람 수는 대략 6억 명 정도가 되어야 합니다. 노인, 약자, 질병자, 장애인, 대출을 받을 수 없는 청년을 제외하면, 나머지 청년과 중산층의 부채 비율은 6억 명 정도입니다. 노년층이 60% 이상인 것으로 추산된다.
결론적으로 중국에서 빚이 있는 것은 정상이지만, 빚이 없는 것은 비정상이다. 옛말에 많은 사람이 인생의 전반부를 은행을 위해 싸우고 인생의 후반부를 병원을 위해 싸우며 보낸다는 말이 있다. 그래서 완다가 부동산에서 벗어나 의료 산업으로 진출한 것이다.
빅데이터 관찰: 온라인 대출 군중 분석
빅 데이터 관찰: 온라인 대출 군중 분석
온라인 P2P에 빅데이터가 도입되면 어떻게 될까요? 대출? "화학적 반응" 어떤 사람들이 P2P에 주목하고 있나요? 어떤 투자 습관을 가지고 있는지 이 정보를 이해하면 P2P 온라인 대출 산업을 여는 열쇠를 갖게 될 것입니다.
빅데이터 서비스 제공업체 GEO는 최근 데이터 마이닝을 통해 2013년 12월 1일부터 31일까지 베이징, 상하이, 광둥, 저장, 장쑤 등 5개 지역의 429개 P2P 네트워크를 수집했으며, 표본 크기 11,906,721명을 대상으로 P2P 플랫폼에서 대출자와 차용자의 속성과 투자 습관을 분석했습니다.
비교 분석 후 GEO는 다음과 같은 결론을 내렸습니다.
특징 1: Lufax 웹사이트는 페이지 조회수와 순 방문자 수 측면에서 1위를 차지했습니다.
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특징 2: 상위 3개 P2P 웹사이트는 사용자 중복이 낮고, 중복 사용자 비율은 0.3%에 불과해 현재 P2P 웹사이트가 아직 사용자 경쟁 단계에 도달하지 않았음을 나타냅니다.
특징 3: 주요 사용자는 30~40세의 청년 및 중년 남성이 대부분이며, 대출금의 대부분은 타오바오 운영에 사용됩니다.
특징 4 : P2P 크라우드에서 가장 관심을 끄는 투자상품은 주식이고, 가장 인기가 많은 투자상품은 주식이며, 가장 주목받는 대출상품은 은행대출이며, P2P 크라우드와 주식 크라우드의 중복도가 가장 높습니다.
특징 5: P2P 웹사이트의 거래량은 밤에 최고조에 달하며 조회수는 아침 저녁에 집중됩니다.
특징 6: 사용자의 평균 검색 시간이 거의 절반에 가깝습니다.
특징 7: P2P 웹사이트는 검색 및 금융 웹사이트로부터의 트래픽 전환을 매우 중요하게 생각합니다. 대출 기관의 키워드는 대부분 P2P 웹사이트 브랜드 이름과 대출입니다. 단어는 차용인 키워드의 1/3을 차지합니다.
특징 8: 대출 기관은 삼성과 Apple 휴대폰에 대해 가장 우려하고 있으며, 차용인은 의류, 신발, 모자 및 화웨이 휴대폰에 대해 가장 우려하고 있습니다.
특징 9: 대출 기관이 가장 주목하는 명품 브랜드는 샤넬이고, 대출 기관은 Dior에 가장 많은 관심을 두고 있습니다.
특징 10: 대출 기관에서 가장 인기 있는 브랜드는 WeChat입니다. 사람과 차용자가 따르는 플랫폼.
특징 데이터 해석:
특징 1: Lufax는 현재 국내 P2P 온라인 대출 업계에서 가장 인기 있는 플랫폼입니다. 국유 자산 배경과 Ping An의 기존 영업권은 점점 더 많은 사용자를 끌어들이고 있습니다. Lufax는 현재 중국 P2P 온라인 대출 산업의 벤치마크라고 할 수 있습니다.
특징 2: 전체 P2P 온라인 대출 산업은 여전히 성장기에 있으며 산업 통합은 아직 시작되지 않았습니다. 최근 점점 더 많은 국영 기업과 인터넷 업계 거대 기업이 P2P 온라인 대출에 진출하기 시작하면서 산업 구조는 더욱 변화할 것입니다.
특징 3: 대출업무를 이용하는 사람들은 주로 자영업자이며, 영업활동은 주로 온라인을 통해 이루어진다. 온라인 대출 서비스에는 여전히 특정 기준이 있음을 알 수 있습니다. 1) 대출 기관은 일반적으로 특정 인터넷 사용 기술이 필요합니다. 2) 대출 기관은 일반적으로 온라인 결제 서비스에 대한 어느 정도의 경험과 수용성을 갖추고 있습니다. 따라서 모바일 클라이언트 결제의 인기는 더 많은 온라인 대출 사용자를 끌어들일 것입니다.
특징 4: 주식을 추구하는 것은 투자자의 위험에 대한 내성을 나타냅니다. 데이터에 따르면 P2P 플랫폼을 사용하여 투자하는 사람들은 위험에 대한 내성이 더 높고 수익을 추구하려는 의지가 더 강합니다. 주가 수익률이 하락하는 기간 동안 P2P 투자 상품은 투자자에게 다른 형태의 재무 관리보다 높은 수익률을 제공합니다. 하지만 주식시장이 회복되면 P2P 업계의 유동성이 부족해질 수 있다.
특징: 6: 대출에 대한 관심이 높다는 것은 P2P 플랫폼 사용자의 투자 요구가 대출보다 높다는 것을 의미합니다.
특징 8: 대출 기관이 고급 소비재를 선호하는 것은 대출 기관의 소비력이 강하고 차용인의 소비력이 약함을 나타냅니다.
개요:
현재 P2P 플랫폼 전체 사용자 중에는 대출이 필요한 사람보다 투자하려는 사람이 더 많습니다. 이러한 사용자는 강한 투자 의지와 강한 위험 인식을 가지고 있습니다. 따라서 집중할 플랫폼을 선택할 때 신뢰성과 평판이 높은 브랜드 플랫폼에 집중하는 경향이 있습니다. P2P 플랫폼의 투자자는 강력한 소비력과 수익 추구 경향이 강합니다. 주식시장이 회복되면 P2P 산업 전반의 유동성과 안정성이 큰 영향을 받을 수 있다. 또한 현재 P2P 플랫폼에는 여전히 사용자 진입에 대한 특정 임계값이 있습니다. 모바일 결제 방법의 인기와 인지도가 높아짐에 따라 P2P 업계에 더 많은 사용자가 유입될 수 있습니다.
LendingClub 대출 데이터 분석 - 데이터 분석(1)
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데이터 세트의 모든 측면에 대해 간단한 데이터 분석을 수행합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다.
먼저 결론에 대해 이야기해 보겠습니다.
15일 이상 연체된 대출을 불량 부채로 간주하여 대출 품질을 단순화합니다.
통계에 따르면 부실채권 중 부실채권이 차지하는 비율은 8%도 안 되지만, 실제 금액은 상당히 놀랍습니다.
2011년 이후 총 대출금액은 매년 급증해왔다
2012년 이후 렌딩클럽이 급속도로 발전한 것을 볼 수 있으며, 등락은 있지만 고객이 급격히 증가한 것을 볼 수 있다. 전체적인 증가세는 지속됐다.
각계각층의 사람들이 있지만 교사가 가장 많고 관리자가 그 뒤를 따른다.
일한 기간이 길수록 대출 받기가 더 쉬운 것 같은데요?
연수입은 대략 3가지로 나누어집니다
20,000 미만은 연소득 20,000~60,000은 중산층으로 간주되며, 60,000 이상은 고소득층으로 간주됩니다.
대부분의 고객은 연소득 20,000 이상입니다.
중위소득층입니다. 부실채권이 가장 많은 그룹입니다
채무통합과 신용카드 상환을 위해 주로 대출을 받는 것을 알 수 있습니다. 신용카드 상환과 동일
고객의 절반은 주택담보대출을 받고 40%는 주택을 임대합니다. 집을 소유한 사람은 10%도 안 된다
실적이 나쁜 사람은 대출 신청이 어려운 것 같다
LC는 2012년부터 2015년까지 급속도로 발전했고, 점점 더 많은 돈을 벌 수 있게 됐다. 발급됩니다
신용등급이 낮을수록 대출이자율이 높아집니다
DTI: 월 소득 대비 월 상환액이 차지하는 비율
대부분의 대출의 DTI 고객이 35% 미만이라는 것은 상환 압력이 그다지 높지 않음을 보여줍니다.
소수의 고객이 DIT가 45%에 도달해 위험합니다.
이후 특성 추출에서는 35 %를 구분선으로 사용하여 두 가지 범주로 나눕니다
오른쪽에 아직 보이지 않는 아주 작은 부분이 있는데 이는 기본적으로 매우 위험한 대출입니다
주로 LC 플랫폼 단기대출에 초점을 맞추고 있지만 장기대출 비중도 낮지 않다
대출 크라우드 데이터 도입은 여기까지다.