天博金融现金贷用户数据分析和用户画像担任持牌照消费金融模型专家一职，发明金融风控模型算法，和中科院，网易云，腾讯天博，百度，爱奇艺，清华大学保持长期项目合作；和同盾，聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业...

　　银行，消费金融，小额贷，现金贷等线上场景的风控建模，数据分析相关工作人员，贷前审批模型人员；大学生fintech建模竞赛，论文，专利。

　　此课程用python代码对LendingClub平台数据分析和用户画像，针对银行，消费金融，现金贷等场景，教会学员用python实现金融信贷申请用户数据分析。项目采用lendingclub 12万多条真实信贷数据，包括用户年收入，总额，分期金额，分期数量，职称天博，住房情况等几十个维度。通过课程学习，我们发现2019年四季度时候，美国多头借贷情况非常严重天博，为全球系统性金融危机埋下种子。

　　作者Toby：持牌照消费金融模型，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；和同盾，聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈，汽车金融等等。模型项目200+，擅长Python机器学习建模，对于变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等疑难问题有良好解决方法。

　　Lending Club 创立于2006年，主营业务是为市场提供P2P的平台中介服务，公司总部位于旧金山。

　　2016年上半年Lending club爆出违规放贷丑闻，创始人离职，股价持续下跌，全年亏损额达1.46亿美元。

　　此处介绍一下什么是P2P。概括起来可以这样理解，“所有不涉及传统银行做媒介的信贷行为都是P2P”。简单点来说，P2P公司不会出借自有资金，而是充当“中间人”的角色，连接借款人与出借人需求。

　　借款人高兴的是拿到了，而且过程快速便利，免遭传统银行手续众多的折磨；出借人高兴的是借出资金的投资回报远高于存款利率；那么中间人高兴的是用服务换到了流水（拿的便是事成之后的抽成） 最后实现三赢。

　　P2P初衷是好的，但随着诸多平台建立蓄水池，违规操作和房贷，造成几十万人被骗。2018-2019年国内对P2P监管越来越严，到了2020年，P2P基本清退。只有持牌照的公司才能放贷。

　　借款人提交申请后，Lending Club 会根据标准进行初步审查。人需要满足以下标准才能借款：

　　3.信用报告反应以下情况：至少有两个循环账户正在使用，最近6 个月不超过5 次被调查，至少36 个月的信用记录

　　分为A、B、C、D、E、F、G 7 个等级，每个等级又包含了1、2、3、4、5 五个子级。

　　说明：部分重要的特征变量似乎缺失，多次下载的数据集中缺少fico分数、fico_range_low、fico_range_high等与fico相关的特征，所以在形成结论进行总结的时候，这些特征的结论将从相关的报告中获取。

　　调用data.describe()函数对数据描述性统计，观察各个变量的计数，平均值，标准差，最大值，最小值，1/4位数和3/4位数值，并观察一下异常值。

　　同样可以按照这种方式对浮点型的数据进行数据预览，得到均值、标准差、四分位数以及数据的缺失比重等信息。

　　首先我们来看一下2018年第四季度业务开展情况，主要是放款笔数，金额，期限等情况。第四季度放款笔数和放款金额略有下降，业务上是有意义的，年底坏账率会上升，平台会收紧。特别是在国内，年底收紧幅度比较大。

　　通过seaborn，scipy,pandas三个包，我们绘制了一个正太分布图，观察lendingclub平台给个人金额大多在1万-2万美金，较高金额的数量较少，此平台主要是小额贷为主。

　　通过绘制饼状图，我们得到lendingclub平台周期分为36个月与60个月，主要以36个月为主，60个月的比重31%左右。在p2p平台上以短期为主，长期也有，利率较高，但周期较长。借出人收获利息，承担风险，而借入人到期要偿还本金。周期越长，对借出人来说风险越高。

　　在国内的环境下，借出人不仅要承担推迟还款的风险，还要担心平台跑路、本息全无的高风险；对借入人来说，因为国内缺少健全的征信体系，借款方违约及重复违约成本低。

　　对国内的情况不再多说，话题绕回来。国外的部分国家已有健全的征信体系，一旦违约还款，违约率不断上涨，个人征信也会保留记录，对后序的、买房有很大的影响。所以如果周期较长，且如果没有固定的工作和固定的收入的话（即使有未定收入也不一定如期偿还），偿还本金充满变数，很有可能违约。

　　从图中可以看出，人中工龄为10年以上频率最多。那么，我们可以考虑一下，为什么工龄超过10年的人有需求呢？且占比这么高？

　　那么可以猜测一下（个人意见），首先可能是工龄越长，通过率越高（筛选后占比较高），这可能和lendingclub贷前审批策略有关。

　　通过上图发现，美国人收入水平中年收入在0-5万美元的占比第一，30.53%左右。其次是5万-10万区间，11万-30万年收入区间占比逐步变小。得到这张图并不容易，是对数据进行深度清洗后得到的。特别是调用了pandas的cut函数，对收入变量进行分箱处

　　lending club会对客户收入进行验证，这非常值得国内平台学习。人的收入水平信息分为三种情况：已经过LC验证，收入来源已验证，未验证。这三种情况目前从图中看出LC验证，收入来源已验证，未验证的收入数据还是有显著区别。另外等级与收入水平在整体上呈正相关的趋势。上图由seaborn的的factorplot函数生成。factorplot函数是用于多因子分析的，非常实用。

　　一半用户房屋状态是抵押，只有10%用户拥有完全的产权。看来美国房奴大军不小呀！接着用pandas的stack和unstack函数对grade和home_ownship两个等级变量做数据深度清洗，然后绘制下图。通过观察等级越高用户按揭占比越高，租房占比越低，反之亦然。自有住房占比每个等级略有不同。

　　上图中debt_consolidation（可以理解为债务整合，借新还旧）占比第一，占比第二高的credit_card也归属为同一类。不同平台新债还旧债属于多头借贷行为，多头借贷会提升用户负债率，而负债率会引发经济系统性危机。经济危机会进一步提高社会基尼系数，引发社会动荡。多头借贷是一个非常敏感的指标，无司还是地方政府都应该监控此指标。

　　美国上个世纪开始就提倡超前消费观念刺激经济，传统储蓄观念备受冷漠。但人有不愿意还钱倾向，债务越高，金融危机风险越大。2019年美国债务占GDP比重已经高到106%，也就是说美国创造的社会财富还不够还债。1970年时，债务只占GDP38%左右，由此可见华尔街贪欲程度，可以用too much, never enough来形容。很巧的是，我们在lending club数据分析时就发现了这猫腻，发现大多借款人借款目的就是新债换旧债。无论新冠状病毒是否爆发，美国金融体系已经存在严重系统风险，而且其他国家也存在类似问题，只是负债程度不一样。

　　居民负债率上升，富人却通过房贷和货币宽松政策获利，从而导致社会基尼系数不断上升，社会贫富差距拉大，最后导致社会动荡和战争。下图是几年前全球基尼系数，可以看到美国基尼系数在40-50，实际数据可能更大。

　　综合收入水平与用途得到上图，我们可以发现在第四季度中，人均收入水平较高的人群用于小生意，家庭生活改善，房子等。而为了债务整合（占比第一）的人群的人均收入水平在整体的中下。收入最小的一般用于医疗开支或车辆相关。这也间接证明了多头借贷的收入会越来越低，陷入贫困陷阱。

　　数据分析和画像后，我们可以用上述变量建模。建模型并非所有变量都使用，需要做变量筛选工作。变量相关性分析就是最基础的变量筛选步骤。我们用seaborn的heatmap函数绘制出下图变量相关性热力图后，我们发现部分变量呈现0.9高相关性

　　变量相关性取值从0-1，值越接近0，两个变量相关性越低；值越接近1，两个变量相关性越高。下图是变量相关性数据分布。

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