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