美国金融借钱是真的吗？

美国网贷平台Prosper贷款数据分析

本文主要描述了如何用Python对数据集进行评估，整理，清洗。

完成这一过程后，再通过Tableau对问题 “Prosper违约客户具有哪些特点” 进行探索，分析和可视化。

最后，用随机森林算法对2009年7月后数据进行建模分析，并对仍在进行中的贷款进行违约与否的预测。

Prosper是美国第一家P2P借贷平台。此数据集来源于Udacity上的Prosper 2005~2014年的贷款数据。本文希望能通过对已完成贷款的分析，判断出什么类型的客户更容易违约，并预测还未完成的贷款是否会违约。

原始数据集共包含81个变量，113937条数据，下面对部分重要变量进行说明，其他变量含义可参考 变量词典 。

首先加载库和数据。

然后用df.describe()，df.info()观察数据。

此次主要分析1.什么类型的借款人更容易违约。 2.预测未完成的贷款是否会发生违约。所以去掉无关列。

从2009年7月开始，Prosper调整了对客户的评估方式，此次我们只对2009-07-01后的贷款进行分析。

去掉意义重复列：

Prosper对于新客户的评分和老客户有所区别，此次仅针对新客户数据进行分析。

首先查看下，各变量数据缺失情况。

平台把借款状态分为12种:Cancelled(取消)、Chargedoff(冲销，投资人有损失)、Completed(正常完成，投资人无损失)、Current(贷款还款中)、Defaulted(坏账，投资人有损失)、FinalPaymentInProgress(最后还款中，投资人无损失)、Past Due(逾期还款，投资人无损失)。

本文依据交易是仍在进行中还是已关闭,以及已关闭交易中投资人有无损失将所有数据分成以下三组：

Current(包含Current,Past Due)、

Defaulted(包含Defaulted,Chargedoff)、

Completed(包含Completed,FinalPaymentInProgress)。

为了便于后续分析计算，再将“Completed”改为1，“Defaulted”改为0。

已完成的贷款的违约率为defaulted_ratio_finished =26.07%

此数据集有多个特征体现了贷款用户的信用情况。其中，信用等级(ProsperRating)是Prosper根据自身模型建立，是用于确定贷款利率的主要依据，而信用评分(CreditScore)则是由官方信用评级机构提供。

由图5-1可以看到，随着信用等级(ProsperRating)的不断升高，违约率呈现明显的下降趋势。

而在信用评分（CreditScore）中，低分段(640-700)，违约率处于比较高的位置，且没有太大变化。大于720的部分，随着信用评分的升高，违约率明显下降。

说明整体而言，借款人的信用水平越高，违约可能性越低。

在不同年收入(IncomeRange)中，Not employed的借款人，违约率最高，随着收入增加，违约率不断降低。

在不同贷款状态下(Status)，违约用户的整体月收入(MonthlyIncome)明显低于未违约用户。

根据图5-4的左图，违约用户与未违约用户的整体负债收入比差异不大。

再根据负债收入比（DebtToIncome）的四分位点，将所有数据分成数据量接近的四组。从图5-4的右图可以看到低比例（负债收入比0-0.12）与中等比例（0.12-0.19）的违约率都较低。较高比例（0.19-0.29）的违约率略高于前面二者。但高比例（大于0.29）的用户违约率显著升高。

根据银行卡额度透支率(BankcardUtilization)的四分位点，将数据分成 '未使用'，'较低透支(0,0.3]'，'中等透支(0.3,0.7]'， '较高透支(0.7,1]'，'严重透支（1,5]'五组。

可以看到，严重透支的借款人，违约率最高。

其次是未使用的用户，这也是为什么金融机构对于“白户”会格外关注的原因。

近半年征信查询次数（InquiriesLast6Months）可以反应出借款人近期向金融机构申请借款的频繁程度，间接体现了借款人近期的资金状况。

图5-6中，绿线表示不同查询次数下的借款笔数。可以看到，绝大部分在7次以下。

而在查询次数0-7区间内，违约率随着查询次数的增加而升高。

当前逾期(CurrentDelinquencies)可以很好的反应出借款人的信用情况。

由图5-7，可以看到大部分借款人的当前逾期在2次以内。而在0-6的区间内，违约率随当前逾期数的增加而升高。

为了避免某些数量极少的分类对违约率排序的影响，首先筛选出借款笔数在30以上的分类。

由图5-8可以看到，数量最多的是1- Debt Consolidation（债务整合）。

而违约率最高的依次是15- Medical/Dental(医疗),13-Household Expenses(家庭开支),3-Business（商业），均高于30%。

根据贷款金额（LoanAmount）的四分位点，将数据分为数量接近的四组。比较有意思的是，中等借款(3100,4750)的违约率最高，而高额借款（大于8500）的违约率反而最低。

这很可能是因为能申请到高额借款的用户，各方面条件都不错，从而降低了违约率。

由图5-11可以看到，在0-30区间内，随着持续时间的增长，违约率逐渐降低，而这一区间也包含了一半左右的数据。

当持续时间继续增长，违约率看不出有明显变化规律。

在不同地区之间，违约率也存在比较明显的差异。LA,SD等城市，违约率较高。UT,CO等城市，违约率较低。

整体而言，有房产的借款人，违约率要明显低于无房产的借款人。

导入相关库。

将数据中的字符串变量，均转换为数字。

按照测试集30%，训练集70%的比例划分数据集，并使用随机森林算法，建立模型。

该模型测试集预测准确率为：accuracy=73.99%

对于随机森林算法，可以查看在这个模型中，每个特征的重要程度。

如图6-2所示，StatedMonthlyIncome和EmploymentStatusDuration两个特征最为重要。

根据此模型，对目前仍在进行中的贷款进行违约与否的预测。

仍在进行中的贷款违约率为defaulted_ratio_predict =3.64%

本文详细描述了对于Prosper贷款数据，从数据探索到建立模型，并进行预测的完整过程。

发现月收入（StatedMonthlyIncome）以及受雇佣状态持续时间(EmploymentStatusDuration)对是否会违约的影响程度最大。主要是因为这二者是体现借款人稳定性的重要因素。

而在模型建立方面，还可以调整此模型的参数，来进行改进从而提高准确率，也可以尝试使用其他算法，如逻辑回归等，建立新的模型进行比较。

还有什么贷款平台跟360借条一样？这几款别错过

;     360借条是一款纯信用消费贷，由360金融负责运营，具有门槛低、放款快、还款灵活等优势，算的上是良心平台了。其实，除了360借条外，市面上还有很多类似的贷款平台，今天就来给大家盘点盘点。

还有什么贷款平台跟360借条一样？

      1、有钱花：度小满旗下纯信用卡贷款，由7大银行合作放款，和360借条一样，是个门槛低，放款快的平台，年满18~55周岁，提供本人有效身份证+借记卡，完成实名认证后出了额度就能借钱，最快3分钟审批到账。

      2、国美易卡：美国金融纯信用贷款平台，能提供1000~15万元的贷款额度，借款期限最长3年。和360借条一样，都是由系统自动审批放款的，最快5分钟就能出结果，年满18-45周岁，征信良好，有稳定收入的上班族可以试试。

      3、万e贷：万达普惠一款门槛低、利息低的信用贷款，只需要提供手机号+身份证+银行卡，完成个人基本信息后就能借款，最高有5万元的额度，日利率低至借款成功后支持提前还款，可减免剩余利息。

      4、招联好期贷：招联金融信用贷款，最高有20万元的额度，在申请上和360借条一样，都是直接网上办理的，并且同样由系统自动审批放款，要求年满22-55周岁，芝麻分600，信用良好。

小结：这些贷款平台都和360借条一样，贷款门槛低、最主要的是比较安全，能快速放款。但是门槛再低也不是完全没有要求的，至少得满足申请条件，具备还款能力，还要有良好的信用，才比较容易通过。

美国有什么软件可以贷款吗？

有的，NowFi是一款专属于留学生的借款app，公司成立于2019年，具体当地贷款资质的金融服务机构；

当天提交就可以下款，整个流程不超过一个小时吧，专为在美留学生提供金融服务，不需要抵押也不需要担保，平台也不收取任何手续费。需要提交的资料就是你的学籍信息证明你是留学生，只要通过了就会立刻打款。借款金额最高可以申请2万美金，可以分期，全程都是在APP里操作的，还很人性化的。

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