① 小銀行的貸款利率為何那麼高
經過20多年的發展，小額信貸已經成為我國重要的金融扶貧工具之一。然而，小額信貸的利率定價一直存在爭議：有人認為小額信貸的目標是幫助窮人，而高利率是對窮人的剝削；也有人認為，小額信貸機構提供服務的成本很高，只有更高的利率才能保證機構的可持續經營。那麼，應該從什麼角度客觀全面地看待我國農村小額信貸的利率現狀呢？
普惠金融研究院近日發布《農村小額信貸利率研究報告》(以下簡稱《報告》)來回答這個問題。03010以專注於小額貸款業務的眾合農信項目管理有限公司為主要研究對象，選取福建省霞浦縣、河北省承德縣和甘肅省景泰縣為研究地點，從供給和需求兩個維度進行實地調研，對我國當前農村金融市場小額貸款服務機構的貸款利率和利率定價機制進行對比分析。
利率是痛點。
中國研究院特約研究員、中國人民大學中國農村經濟與金融研究所常務副所長馬九傑表示，目前中國農村金融市場小額信貸服務機構多元化，主要包括地方農村信用社等銀行機構、資金互助社、涉農互聯網金融企業、小額貸款公司等。此外，大部分地區都存在民間借貸。
不同機構的貸款利率不一樣。除了共同基金等合作金融機構，其他機構的小額貸款利率高是不爭的事實。《報告》調查顯示，農村地區銀行機構、資金互助社和民間借貸的平均利率分別為11%、7%和18.2%，農業互聯網金融機構的平均年實際利率約為22.5%。以中和農信為代表的小額貸款公司實際利率為19.2%。
從服務對象來看，以中和農信社為代表的小額貸款公司主要服務於農村中低收入群體。《報告》顯示，2015年，僅從中和農信社借款的農戶戶均收入為6.1萬元，僅從其他機構借款的農戶戶均收入為25.8萬元。從單筆貸款金額來看，與銀行機構客戶相比，中和農信客戶的貸款金額較低，平均貸款金額為2.3萬元，其他銀行機構客戶平均貸款金額為7.5萬元。
其實小額貸款利率高也是一個國際難題。「中國的小額貸款利率低於國際平均水平。無論是拉美還是亞非，20%左右的小額貸款利率都比較低，高的可以達到70%-80%甚至100%。」世界銀行集團成員IFC金融機構部高級項目官員姜芳芳坦言。
為什麼利率這么高？
與目前一年期貸款4.35%的基準利率相比，19.2%的利率無疑更高，而且也是針對低收入農民的。因此，小額貸款公司一度被輿論視為高利貸公司。但事實是什麼呢？
「目前19.2%的貸款利率只能保證1.4%左右的利潤。中和農信作為中國扶貧基金會旗下的公益性小額貸款公司，一直堅持保本微利可持續發展的理念。」中和農村信用社總經理劉說。
003010研究表明，從供方角度看，中和農信貸款利率高的根本原因是成本難以控制。
首先，資金成本高。像中和農信社這樣的小額貸款機構是不能吸收存款的，很難享受到政策支持。因此，他們只能向銀行類金融機構貸款，並通過債券籌集資金。中和農信社近兩年綜合資金成本達到7.2%，而銀行類金融機構只有3%左右。
其次，小額授信額度和上門服務模式導致中和農信公司運營成本高，業務規模尚未形成
最後，風控成本高。相比銀行業金融機構成熟的風控，中和農信的上門審核、上門催收等風控模式也增加了成本。
從需求端來說，雖然小額貸款的利率很高，但是對於大部分貸款農戶來說，貸款的可獲得性更重要，所以中和農信的客戶可以接受目前的利率水平。首先，農民投資回報率高，大部分客戶家庭有打工收入，還款能力強。其次，中和農信的利率是「到岸價格」，因此農民從中和農信貸款的附加成本(尤其是時間成本)較低。農戶貸款與銀行等機構貸款相比，整體成本相差不大。第三，至少有一半的中和農信客戶能夠主觀接受目前的利率水平，認為貸款劃算，願意支付更高的利率，以便獲得更多的貸款。
「關於小額貸款的利率，大家基本達成共識，經營收入要覆蓋所有成本，包括經營成本、融資成本、壞賬准備。通貨膨脹率也要考慮進去，再加上一些利潤。」中國小額信貸協會理事長杜曉山指出，「對此，小額信貸創始人尤努斯教授認為，10%以內的利潤率屬於綠燈區間，10-15%之間的黃燈區間，15%以上的紅燈區間。我特別贊同這個觀點。中和農信1.4%的利潤率很小，在綠燈區。」
降低利率的解決方案
從《報告》的分析可以看出，農村小額信貸的高利率是由多種因素形成的。2016年1月初，國務院發布《報告》，指出發展普惠金融，普惠金融的重點和難點在於讓農村低收入群體享受到「普惠」和「優惠」的金融服務，這需要政府和農村金融機構的共同努力。
「與兩年前相比，我們對農民的貸款利率已經從24%降至19%左右。」劉說，「這兩年我們一直在積極探索，看有沒有更便宜的錢；此外，在運營成本方面，一方面不斷改進優化流程，降低成本；另一方面，我們也在研究如何利用互聯網技術、信息技術和數字金融更好的方法和實踐，降低運營成本，提高員工效率。」
p>馬九傑認為，小貸機構一方面應拓寬融資渠道，降低融資成本；另一方面需加大互聯網科技運用，降低運營成本。此外，需發展或充分利用小額保險，提高客戶的風險應對能力，降低小額貸款機構的貸款損失。
姜芳芳建議，鼓勵更多機構進入農村金融市場，通過競爭使利率水平逐漸降下來，這是比較健康可行的一條路。此外，應從政策層面推動符合標準的小貸機構進行跨區經營，擴大規模，發揮規模經濟效應也是降成本的有效途徑。
杜曉山提出，我們應借鑒國際上很多國家的成功經驗，建立專門的基金。例如，孟加拉國政府支持設立的批發基金PKSF，為真正支農支小的小微金融機構提供低成本的資金，從而降低這些機構的貸款利率，反哺農民。
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享受個人財富持續增值
② 貸款市場分析
全國近41%成年人從銀行貸過款，為什麼會有那麼多人？
1.銀行貸款手續簡單，辦理方便，也是國家管理下的正規貸款機構
2.消費的理念開始轉變，由以前的「無債一身輕」到現在的「適度負債」,其次也是經濟提高的一個表現
3.最後一個原因就是現在不管買房還是買車，人們都願意向銀行貸款，因為銀行貸款比其他同類型的貸款機構利率低，利息也低，要求較低。
在央行10月15日公布的《中國普惠金融指標分析報告（2019年）》中，全國成年人在銀行獲得的貸款的比例為40.74%，農村佔比的話是36.06%，這兩個數據比較去年都是呈上升趨勢的。
可以看得出來，我們國家大部分的成年人其實都有向銀行貸款的經歷。
為什麼會有這么多人，我覺得還是說明人們對貸款這個業務的需求增高。
一個是因為人們消費意識的轉變，以前經濟不好的時候，我們會覺得負債是最可怕的事情，所謂的貸款都是，一旦碰上就等於家破人亡。
而現在的銀行貸款，都是國家管理的正規機構，不會亂收取利息費，有一系列的法律規定，所以借貸人得到了保障，自然也就不排斥銀行貸款了。
還有一個很大的原因就是現在人們面對買房，或者買車的時候，往往手頭資金是不夠的，這個時候就會選擇銀行貸款了，其他的貸款機構利息較高，而且有些貸款對貸款人有很多的限制，所以銀行貸款也是這部分的首選方式之一。
最後一個原因就是人難免會有資金困難的時候，不可能隨時都有一大筆資金應對困難的，所以會選擇向銀行貸款。
一個是銀行貸款方便，手續簡單，其次是機構正規，最後就是人們消費意識轉變，適當負債是現在成年人常態了。
信用卡年輕消費群體數據分析和洞察報告
信用卡年輕消費群體數據分析和洞察報告
信用卡年輕人群，是消費金融的主流人群，針對他們的數據分析和洞察讓我們信貸業務決策更科學。
數據分析和洞察報告背景
為什麼會做這樣的報告？我們調研主流金融機構，發現共同的訴求：關注客戶質量，關注客群盈利，重點關注年輕消費群體。他們認為年輕人群是主流的市場消費人群。所以很多金融機構，他們的客群有很大的差異，同樣是國有的銀行，股份制的銀行跟商業的銀行，當給他們做數據分析的時候，他的客戶年齡層次、消費水平、風險狀況差異都比較大，但從客戶主體來看普遍重點關注一些年輕消費群體。所以，我們重點對這部分群體做了數據分析。
誰是年輕消費群體
根據對不同金融機構數據分析項目的調研和實施經驗，我們定義年輕消費群體：25周歲到35周歲的消費人群。這個群體是如何定義的呢？我們根據新浪整體的市場數據發現，信用卡的主流人群、活躍用戶，70%是18到35歲的年輕人。同時，我們發現一個趨勢，從2014年到2016年，年輕消費群體的絕對比重已經非常高了，並且在持續增長。而35歲以上的人群，活躍度在下降。那麼為什麼分水嶺不是18歲而是25歲呢？我們發現25歲以下的人群，整體消費收入偏低，而25歲開始消費水平明顯走高。
誰最愛透支
我們常聽到：花明天的錢，圓今天的夢。甚至杭州的馬雲也說「年輕人要學會花明天的錢」。根據我們數據調研分析發現，雖然現在18~24歲的年輕人有較普遍的透支消費的習慣，但從統計結果顯示，25~35歲的年輕人透支消費能力明顯高於18~24歲的人群。我們分析原因，有兩個方面。一是透支消費能力是以收入能力為基礎的。數據顯示，雖然18~35歲的人更習慣透支消費，但總體上是和收入正相關的。而從25歲開始，個人收入明顯增加，遠遠超過18~24歲的群體。二是房貸、車貸等透支消費是年輕人的主要透支消費項。從調研來看，年輕人大多是在25到35歲這期間扛起房貸、車貸和奶粉貸的。
什麼影響著年輕人的消費項
針對25~35歲的人群，我們做了二次分析。發現雖然都是信用消費，但是消費內容卻不完全相同。我們發現25~29歲透支消費的人群，他們的房奴和孩奴比例高於普通人群2倍左右，所以我們認為是由於受到了房子和孩子的壓力，所以25~29歲這部分年輕人透支消費比較高。到了30~35歲，相比25~29歲人群，孩奴比例有所下降，房奴、車奴比例依然高居不下，同時還新增了個人小微企業貸款。總結來看，中國人消費的觀念還是比較傳統的。那年輕消費群體為什麼這么高的透支呢？其實主要是源於房子、車子、孩子等剛性需求。這些需求是生活的壓力，是年輕人必須要做的事情。而不是我們傳統認為的年輕人，手裡沒錢卻要透支買奢侈品，消費高端服務。透支享受不是主流，因生活剛需壓力而提前透支才是主流。30而立，現在的房價、物價很難讓年輕人30而立了。而藉助信用卡消費，讓人到30，還有機會貌似「體面」地「而立」。
男女信用消費有什麼不同
男人來自火星，女人來自金星。同時是年輕男女，信用消費有什麼差別呢？他們各自都喜歡消費什麼？
我們針對這個問題做了數據分析，把年輕人分成了男女做差異化分析。男人、女人真是兩個星球的人，他們偏好的消費的類型品類是幾乎完全不一樣的。我們先把年輕的男性分成三個年齡層次，18~24歲，25~29歲，30~35歲。我們會發現數碼、科技是他們永恆的主題，無論是小鮮肉到大叔都是喜歡數碼電子類的產品。20來歲的到25歲的電腦，然後到30歲的也是有一些電腦辦公的IT類的。所以時鍾圍繞著數碼的主題，不同年齡段有一些差異。18到24歲是自己玩數碼，到了25~29歲掙錢買辦公用數碼，並開始關注財經類的東西，30~35歲開始養家，關注家居數碼、母嬰數碼。
女孩子就相對簡單，就是美美美。從少女到青年到，化妝美容是永恆不變的主題。但是少女的時候還看看游戲、動漫，到青年的時候開始關注教育和時尚，到30歲也開始關注母嬰。據我們統計，30歲時，母嬰消費開占據女性信用消費第一名，女人對小孩子的關注首次全面超過了自己。所以我們發現女性是圍繞著美的主題，不斷的階段有不同的側重點。這塊在信用卡傳統金融方面做的很前衛，針對女性有女性卡，商城、唯品會等都有一些優惠卡，這些都可以有效抓住女性眼球。
對於電影、音樂、八卦的娛樂明星、飯票、餐飲，這也是年輕人最關注的主題，所以現在一些流量、視頻網站的會員還是很受歡迎，這些品類我們也發現一般只是關注，但大額的消費不在這些產品中。其實，無論是消費金融還是信用卡，整個費用分期才是收入來源的大頭，我們看一看到底哪些年輕人群有信貸需求，哪些人有更大的信貸需求，我們如何把他們的吸引過來，通過什麼樣的權益可以吸引過來。
銀行最愛借誰錢
總體來說，針對消費信用貸款，銀行最愛借錢給風險低的客戶群。那麼，哪些客戶群信貸風險低呢？為什麼這些客戶群信貸風險低呢？如何識別這些客戶群呢？
首先，年齡劃分，25~35歲是銀行消費信貸業務的最愛。這些人群普遍因為消費習慣和購房、購車等剛性需求，存在長期大額信用貸款的巨大需求。同時，因為這些人群收入相對較高，有固定收入來源，並且一般收入會持續增加，拖延還貸和放棄還貸的可能性較低，信貸風險較低。當然，18~24歲的人群消費信貸的需求最高，但是因為收入較低且不穩定，他們風險最高，所以消費信貸業務並不青睞他們。所以說，經濟能力較強，消費透支需求高，並且信貸風險較低是這部分人群的顯著特點。
其次，性別劃分。銀行是重女輕男的，盡管男性需求更大，銀行更偏好女性。男性持卡人的比例比申請人低了40%，而女性持卡人比申請人高出48%。但數據顯示，年輕男性的失信風險是女性的1.3倍數。金融機構都希望說找一些白領女性，因為風險低。
再次，身份劃分。18~24歲的一大批信用卡申請者不是學生就是工作不穩定人群，這部分信貸需求最高，但銀行最不愛。所以學生和工作不穩定者，必然難以從銀行取得信用貸款。小微企業主需求是高的，但是風險也高，這是銀行不喜歡的。欣慰的是，車主人群顯示出了獨特的優勢。車主人群信貸需求是很高，是無車人群的信貸需求的1.3倍，但是風險卻是低了65%，所以這個人群是銀行非常喜歡的。房主也是傳統金融機構非常喜歡得人群，申請信貸的時候都要求有房有車有公積金。有房的車信貸需求是很低的，無房的信貸需求佔了80%，而有房只佔了20%。有房人群雖然信貸需求比較少，但因風險很低，所以銀行還是非常喜歡。
最後
25歲到35歲財富積累這個太重要了，25歲到35歲也是只能安心透支消費的階段。房子、車子、孩子，讓年輕人成為信用消費的市長中流砥柱，也讓年輕人成為了金融機構的最愛。那麼對於我們不同的金融機構，針對不同信貸用戶的需求，我們如何用不同的產品方案來滿足？所以這也給我們一個思考，就是我們到底要定位哪種人群，那我們應該拿出什麼權益和活動吸引需要的人群。或許，信用卡年輕消費群體數據分析和洞察報告是一份值得信賴的參考
大數據觀察:網貸人群分析
大數據觀察:網貸人群分析
把大數據引入P2P網貸，會產生怎樣的「化學反應」?關注P2P的又是什麼樣的人群?他們有著什麼樣的投資習慣?了解這些信息，你就掌握了開啟P2P網貸行業的鑰匙。
大數據服務提供商GEO集奧聚合近期通過數據挖掘的方式收集了2013年12月1日到31日期間北京、上海、廣東、浙江、江蘇5個地區429個P2P網貸網站的用戶瀏覽數據，樣本量達11906721個，分析了P2P平台上的貸款人人群和借款人人群屬性、投資習慣等。
經對比分析，GEO集奧聚合得出以下結論：
特徵1：陸金所網站的頁面瀏覽量和獨立訪客兩個指標均排名首位;
特徵2：排名前三的P2P網站用戶重合度較低，三三重合用戶百分比僅為0.3%，表明目前P2P網站還未到互相爭奪用戶階段;
特徵3：用戶主體為30-40歲中青年男性群體;其中商業人士居多，貸款用途多為淘寶經營;
特徵4：最受P2P人群關注的投資類產品是股票，最受關注的貸款類產品是銀行信貸，P2P人群與股票人群重合度最高;
特徵5：P2P網站的交易量高峰在夜晚，瀏覽量則集中在上午和晚上;
特徵6：用戶的平均瀏覽時長近半小時，訪問者對借出的關註明顯高於借入;
特徵7：P2P網站重視從搜索、財經類網站導流，貸款人引流詞多為P2P網站品牌名稱，借款人引流詞中貸款類詞彙佔1/3;
特徵8：貸款人最關注的商品是三星和蘋果手機，借款人最關注服裝鞋帽和華為手機;
特徵9：貸款人最關注的奢侈品品牌是香奈兒，借款人最關注是迪奧;
特徵10：微信是最受貸款人和借款人關注的社交平台。
特徵數據解讀：
特徵1：陸金所目前是國內P2P網貸行業人氣最高的平台。國資背景以及平安已有商譽為其聚集了越來越多的用戶。可以說，陸金所是目前中國P2P網貸行業的標桿。
特徵2：整個P2P網貸行業目前還處於增長期，行業整合尚未開始。隨著近期越來越多的國資背景公司和互聯網行業巨頭開始進軍P2P網貸，行業格局將會進一步改變。
特徵3：使用貸款業務的人群的主要是個體經營戶，而經營活動也主要通過線上渠道進行。可以看出目前網貸服務仍然存在一定的門檻：1)貸款者通常需要有一定的互聯網使用技能;2)貸款者通常對於線上支付業務有一定程度體驗和接受程度。因此，移動客戶端支付的普及將會引入更多的網貸用戶。
特徵4：對股票的追捧說明了投資人對風險的承受能力。數據顯示，使用P2P平台進行投資的人群對於風險的承受能力較高，追求收益的意願較強。在股票收益低迷時期，P2P投資產品為投資者提供了比其它理財形式更高的收益率。但是，當股票市場回暖，P2P行業可能會出現流動性不足。
特徵:6：對借出的較高關注度說明P2P平台用戶投資需求高於借貸。
特徵8：貸款人偏愛高端消費品說明貸款人消費能力較強勁，借款人消費能力較弱。
綜述：
目前，P2P平台的用戶總體中，有投資意願的人群多於有借款需求的人群。這些用戶有較強的投資意願，也同時有較強的風險意識。因此，在對平台的關注對象選擇時，他們傾向於關注公信力、聲譽較高的品牌平台。P2P平台的投資者消費能力較強，對收益的追求傾向也較強。在股市回暖時，P2P行業的整體流動性及穩定性可能受到較大影響。此外，目前P2P平台對用戶入口仍然存在一定門檻。移動支付方式的體驗普及和認可度提升可能為P2P行業帶來更多的用戶。
貸款逾期用戶畫像分析
覺得可以的話，點個贊呀！
數據來拍貸真實業務數據。拍拍貸是美國紐交所上市公司。成立於2007年6月遵從金融本質，以數據為基石，用創新技術為用戶提供最便捷可得的借款撮合服務，拍拍貸平台借款端服務包括面向廣大個人用戶的通用性借款和其他借款。
主要關注的是標當前狀態，都不存在空值
刪除106個重復值
（2）異常值處理
對指標分析的時候逐個進行處理分析，這邊觀察的是標狀態是否存在異常值
對於0的通過觀察可知都是正常還款中的
本部分分析主要目的是：根據幾個維度的數據構建逾期用戶畫像
這部分主要關注的是是否逾期，做定性分析，因此創建一個新的數據
用戶基本信息
（1）性別
貸款中男、女分別佔65.08%和34.92%。
男逾期佔比為3.79%，女逾期佔比為3.11%。從逾期佔比情況來看，男逾期佔比高於女22%。因此在後續分析中將男、女進行分開分析。
（2）年齡
年齡分布最小18歲，最大65歲，平均年齡29.35歲
從圖中可知，逾期人員年齡分布與整體年齡、男女性年齡分布相似。因此在這邊考慮對年齡進行統一劃分處理：18-23,24-29,30-35,36-41,42-47,48-53,54-59,60-65
男性不同年齡段逾期佔比：
男性逾期率高的年齡段為54-59，逾期佔比為7.9%，其次是42-47、18-23、36-41（均高於平均值）。
由於54-59歲的男性逾期率非常高，因此在這邊做進一步觀察：
54-59歲男性中，所有用戶借款利率在18%及以上，借款類型屬於普通或者其他，83%的用戶借款期限為12個月，91%的借款金額在7000及以上，初級評分為B、C、D類。
女性不同年齡段逾期佔比：
女性逾期佔比較高的年齡段是：48-53，其次是36-41，42-47，30-35均高於平均值。
（3）初級評級——逾期佔比
女性初始評級逾期佔比：
女性最高位E類，其次是D、C（均超過平均值）
同樣由於E類人群中逾期佔比非常高，在這也做進一步觀察
觀察知，這類人群：
男性初始評級逾期佔比：
男性最高是E類，其次是F、D、G、A類均高於平均值
進一步觀察E類
各初始評級中年齡段分布情況相似
從初始評級與逾期佔比的情況來看，初始評級在一定程度上能夠衡量逾期佔比情況，像AA、AAA類的逾期佔比都比較低。
（1）借款類型
借款類型中普通和其他類佔了近72%。
女性用戶借款類型為電商類的逾期佔比最高，其次是APP閃電類，這可能和女性用戶網購頻率高、數目大有關。可以進一步通過挖掘這些用戶的網購習慣進行分析。
男性用戶借款類型為APP閃電類的逾期佔比最高，其次是其他類，這可能和男性用戶玩游戲，對游戲充值有關。
（2）借款期限
男：
女：
男、女借款期限為24個月的逾期佔比最高。進一步觀察借款期限為24個月的用戶，發現這批用戶
（3）借款金額
將借款金額按人數平均分成四個區間，分別是：100-3000/3001-4170/4170-7000/7000
女性
男性
男女性借款金額來看，100-3000的低金額借款的逾期佔比都比較高。
總結論1：逾期佔比分布最高的男性用戶普遍的標簽為：
總結論2：逾期佔比分布最高的女性用戶普遍的標簽為：
總結論3：
LendingClub貸款數據分析
可視化報告見：報告全文
LendingClub是美國的一家P2P金融機構，主要是通過連接投資人和借款人來達成雙方的投資及融資需求，收入主要來源於交易手續費、服務費和管理費。自2007年起，LendingClub已經為上百萬客戶提供了貸款。2015年，平台全年新設的貸款金額就已經達到了83.6億美元，遠遠超越行業第二的37億美元，優勢十分明顯。
LendingClub會對提交申請的借款人進行資格審查，只有符合標准才能拿到借款：（1）FICO分數（根據Experian、TransUnion、Equifax三大徵信局信用報告）要在660分以上（2）債務收入比例要低於40%（3）徵信報告：正在使用的循環賬戶不少於2戶、6個月內徵信查詢次數小於5次、至少36個月的信用記錄。借款人通過初始信用審查後，LendingClub會再次通過評分模型對申請人進行評估，兩次的結果將會一起輸入ModelRank中，最終得到一個基礎風險子級。LendingClub會根據這個風險子級結合客戶貸款的金額和貸款期限得出最終子級。最終子級共有35個級別，分為A、B、C、D、E、F、G這7個等級，每個等級又包含1、2、3、4、5五個子級。最終子級的不同對應了不同的貸款利率，子級等級越高，貸款利率則越低。
根據LendingClub的分級流程，借款申請人越符合平台資格審查的標准，最終的風險等級越高，借款所需的利率也越低。所以本文通過以下幾個問題，藉助SQL對LendingClub2018年第二季度的貸款數據進行分析，探究平台的審查條件是否合理：
1.哪個信用等級的還款意願最高？壞賬主要集中在哪個風險等級？
2.資產負債比率越低，還款能力是否越高？
3.6個月內徵信查詢次數越少，還款意願是否越高？
4.過去2年內逾期30天以上的次數越少，還款意願是否越高？
5.還款能力是否與客戶貸款目的有關？
數據集來自：LendingClub
將數據導入SQLyong後，觀察數據特徵：數據包括2018年Q2的貸款數據記錄，共130770多行，多達145個欄位，本文只選取一些關鍵欄位作為分析：
loan_status：貸款狀態（Fullypaid-全額還款 Chargedoff-已注銷的壞賬 Current-當前 Default-違約不還 Late31-120days-逾期31-120天 Ingraceperiod-寬限期內 Late16-30days-逾期16-30天 Issued-已放款）
grade：信用評級
dti：資產負債比（負債總額/資產總額）100%
inq_last6mths：近6個月查詢次數
delinq_2yrs：近2年逾期30天以上次數
annual_inc：年收入
emp_length：工作年限
purpose：貸款目的
1.修改表名
將表名修改為LendingClub貸款情況
2.選擇子集
由於原數據欄位太多，所以只挑選了以上8個關鍵欄位作為分析
3..列名重命名
為了方便分析，把欄位名重命名為中文名：
方法一：可通過SQL語句實現欄位重命名
方法二：也可以直接在客戶端內雙擊欄位名進行修改，因為欄位較多，本文採用這種方法修改名字
4.刪除重復值
由於每行數據都是一個客戶id，所以不存在重復值
5.處理缺失值
通過語句查詢發現資產負債比存在空值，本文不進行刪除，直接將null值作為一類。依次查詢其他列沒有發現其他缺失值
1.哪個信用等級的還款意願最高？壞賬主要集中在哪個風險等級？
將還款情況分為還款正常和逾期還款，還款正常包括FullyPaid、Current、InGracePeriod，逾期還款包括Late(16-30days)、Late(31-120days）、ChargedOff、Default
輸出結果：
由此可知信用等級A-C的放款人數最多，還款意願也最強，隨著信用等級變低，正常還款數量開始降低，壞賬率逐漸上升。
2.資產負債比率越低，還款能力是否越高？
觀察數據發現，資產負債比的區間為【0,999】，按照步長為10分為[0,10）、[10,20）、[20,30)、[30,40)、(≥40)五個區間，另外加上null值，共6個區間。
輸出結果：
由圖可知資產負債比與還款意願總體呈現反比趨勢。客戶的資產負債比越低，還款意願越強，在20%-30%區間內，還款佔比最高，之後逐漸開始下降，逾期比例上升，還款能力降低。資產負債比為空值的客戶逾期還款率高達1.23%，需要對未填寫資產負債比的客戶進行放款控制。
3.6個月內徵信查詢次數越少，還款意願是否越高？
輸出結果：
近6個月查詢次數與還款意願有一定的聯系，普遍來說查詢次數越高，逾期還款的佔比越大。但是查詢次數為4次時比較特殊，這一次數下的逾期還款為0，可能為該季度的特例導致。總體來看，還款意願與查詢次數還是存在反比的關系。
4.過去2年內逾期30天以上的次數越少，還款意願是否越高？
輸出結果：
由圖可知當逾期次數在0-5次時，次數與逾期佔比呈現正比關系，過去2年內逾期的次數越多，造成壞賬的比率就越大。但當次數超過5次時，正常還款佔比都遠高於逾期還款佔比。仔細分析逾期次數超過5次的具體數據可知，除了逾期超過7次的客戶有1次逾期還款，其他次數的逾期還款人數都為0，從而使得正常還款佔比反而較高。也可能是LendingClub對於逾期次數太多的客戶控制了放款通過率。總體來說，當逾期次數在0-5次這個區間時，次數越小，還款意願會越高。
5.還款能力是否與客戶貸款目的有關？
輸出結果：
由圖可知，因為搬家、旅遊、醫療等情況下，逾期還款的佔比遠遠高於其他情況，而因為自身債務或信用卡等問題造成的逾期比例反而不高，所以對於不同的情況需要採取不同的風險監控措施。
通過本文的分析，LendingClub制定的審查條件基本合理：
1.信用等級越高，還款比率越高。A-C信用等級區間內的放款人數最多，正常還款的數量也最多，隨著等級的降低，壞賬率開始上升。證明平台的等級區間劃分的基本合理。
2.整體來看，客戶的資產負債比越高，還款意願越低，特別是對於未提供資產負債比的客戶，逾期還款比例最大，所以需要加強對這一部分客戶的監管，督促客戶盡快提供相關信息，降低未來的貸款壞賬。
3.平台對於近6個月內徵信查詢次數需小於5次這一規定比較合理。根據分析得知，次數為0-4次時客戶的逾期比率很低；當次數為5次時，逾期佔比大幅升高。
4.對於客戶近2年內的逾期次數，如果次數在0-5次
③ 金融企業調研報告的範文
而目前，由於農村金融的困境日益凸顯，農村金融服務落後，已經成為農村經濟發展的「瓶頸」，成為社會主義新農村建設的重要掣肘因素。因此，深化農村金融體制改革，強化「三農」金融服務，是構建和諧社會、建設社會主義新農村必須破解的難題。
一、農村金融服務體系中存在的問題
一個健康、完整的金融體系對於農村經濟的持續發展是不可缺少的。在新農村建設中金融投入是資金投入的主渠道。而現有金融體系在為農村服務中存在以下主要問題：
1、農村金融機構退位，服務功能弱化。由於農村經濟貨幣程度較低，農村金融賴以生存的微觀經濟基礎脆弱，正規金融因農村的比較弱勢而選擇「自我糾正」，國有商業銀行大量退出農村市場，導致農村金融服務覆蓋面下降，農村金融出現「空洞化」和邊緣化。首先是政策性金融缺位。對農業發展銀行實行「獨立核算、自主保本經營、企業化管理」與其承擔的農村政策性銀行的職能存在一定的矛盾。農發行為我國目前唯一的政策性農業金融機構，業務范圍太窄，主要負責糧棉油收購、儲運等環節的資金提供，農業發展急需的其他貸款業務基本沒有涉足，在糧食購銷體制改革基本完成後又將面臨業務嚴重萎縮的問題，沒有真正起到支持農業開發的作用。其次，農業銀行支農功能「邊緣化」。隨著農行商業化改革的深入，其「盈利性、流動性、安全性」的經營原則與農業生產的「高風險性、分散性、波動性、長期性」向背離，農業銀行將農業資金從以農業為主轉為以工商業並舉，競爭視角從農村轉向城市，使得貸款業務逐漸離「農」。再次，農村信用社支農有限。農村信用社在農村金融中佔主導地位，雖然在一定程度上滿足了農村、農業、農民發展經濟的資金需要，較好地支持了農村經濟發展，但由於受自身經營規模和經營體制所限，其資金供給總量遠遠不能滿足農村經濟發展對資金的需求，存在「農信難為農」的嚴重問題。
2、信貸管理制度存在缺陷，農民很難取得貸款。為防範貸款風險，面對農村貸款規定較為苛刻的條件。大部分農民貸款因提供不出相應的質押、抵押及不動產等擔保而與農貸失之交臂；另外，由於農村貸款期限、結構、金額等方面設計與農村資金需求特點不相適應。隨著新農村建設的逐漸深入，農業走向產業化、現代化已成為不爭的事實，對資金的需求量較大，周期長，而現實的貸款產品金額偏小，期限一般為1年，與農村經濟發展需求信息不對稱；此外，浮動貸款利率制度使農民承受能力嚴重受挫。實行浮動利率制度後，農村信用社在農村金融處於壟斷地位，為追求利潤最大化，對貸款一律實行上浮，在相當程度上加重了農戶的利息負擔。
3、農村金融服務環境較差，金融生態斷裂。由於社會信用環境差，借款人信用觀念淡薄，逃廢銀行債務的現象時有發生，制約了農村金融機構的信貸投入；農村信用體系尚不完善，金融機構考察其財務狀況和信貸條件較為困難，同時貸款需求總體缺少有效的擔保、抵押，使農業地區需求量大、亟須支持的大額農戶、個體公商戶貸款、民營企業貸款、小城鎮建設貸款、水利建設貸款等難以形成需求。另外，農戶信用信息資料庫尚未建立，農戶信用信息處於零散分布狀況。
4、民間借貸缺乏規范，金融風險加大。民間借貸雖然在一定程度上緩解了農民貸款難的問題，但良莠不齊，同時，也加大了農民的負擔和農村金融風險。由於對民間借貸缺乏有效的社會監督和正確引導，其風險、隱患日益凸現，由此引發的經濟糾紛呈上升態勢，間接殃及社會穩定；另外，民間借貸不規范，無借據、合同，缺乏擔保，隱蔽性強，給不法分子可乘之機，坑蒙拐騙在所難免，甚至引發刑事案件；民間借貸利率一般高於同檔次金融機構的貸款利率，風險集中，擾亂了正常的金融秩序。此外，影響金融宏觀調控。民間借貸活動在高利率的吸引下，易誘發大量資金以現金形式流出金融機構，加大現金「體外循環」，造成金融信息失真，干擾央行對社會信貸總量的監測。民間借貸投向具有一定的趨利性、盲目性，資金流向與國家經濟政策、產業政策不能配套，使國家宏觀經濟政策落實效果不佳。
5、農業保障體系存在許多障礙。農業保險機構運行障礙主要表現有：保險基金規模較小，政策性農業保險與商業性保險項目界定模糊，農業險種劃分及其保費標准正在探索中，理賠及風險補償機制建立滯後，貼農、為農保險制度不完善。中小企業信用擔保組織規模偏小，經營行為不規范；擔保機構與協作銀行關系不順，行業自律以及監管不到位，風險及補賠機制尚不健全。
二、改革提升農村金融服務的建議
在建設社會主義新農村的戰略要求下，現行農村金融體系需要積極地進行變革和創新，適應新農村建設過程中廣大農戶、鄉村企業多樣化、多層次金融需求特點，積極構建以合作金融為主體，政策性金融、商業金融和非正規金融有機結合的功能完善、分工合理、產權明晰、監管有力、適應農業和農村經濟發展需要的農村金融服務體系，形成有效支持新農村建設的金融合力。
1、構築促進新農村建設的金融生態環境。要建立起政府主導、橫向聯動和金融服務「三位一體」農村金融生態環境建設機制，並構建農村金融生態環境狀況綜合評價體系，加強農村金融生態環境的評價和監測，對農村金融生態環境進行量化考核，並不斷健全金融生態環境法律基礎，優化農村金融生態的外部生存環境。首先，加強農村信用體系建設。良好的信用環境是一種無形資產，能夠最大限度地節約融資成本，更好地促進經濟的發展。政府和金融機構應健全信用文化，廣泛開展誠信宣傳，強化農戶誠信教育，培育農戶的信用道德和信用精神，提高農戶的信用素質。政府採用補助的形式開展對農村勞動力的文化素質和職業技能培訓，強化新型農民整體素質。另外，深化農村企業產權制度改革，建立現代企業制度，明晰產權關系，完善內部治理制度，提高企業經營管理水平。
使企業真正成為合格的農村市場主體。盡快建設和健全企業和個人的誠信系統，加快誠信立法，實現銀行、政府、執法部門間的社會信用信息數據互連互通，提高社會信用信息的共享程度。運用法律、制度、行政和經濟手段，健全信息披露制度，規范律師事務所、會計師事務所、資信評估等誠信機構，提升其公信力。建立農村信用的激勵和懲戒機制，完善企業市場競爭和退出的公平環境，創造農村金融生態良性發展的誠信環境。其次，轉換地方政府職能。政府部門要發揮主導作用。政府要加強對創建金融生態環境工作的領導和協調，指定農村金融生態環境的整體規劃、目標、任務以及切實可行的辦法和措施。切實轉換服務理念，強化農村服務意識，嚴格依法行政，提高政務質量和效率。結合當地農村經濟金融狀況，加快支農金融相關的制度建設，並保證規章制度的完善性、適用性和可操作性，以有效保護農村投資者、存款者的合法權利。再次，加大對農業和農村的投入與支持力度。財政是農村金融生態建設和新農村建設的一個重要支撐。構築促進新農村建設的金融生態環境需要以農村經濟可持續發展為前提，農村金融生態環境的改善從根本上來說取決於農業產業環境，投資環境和農村經濟的運行質量。加強農村金融生態環境的建設，滿足農村金融日益多樣化的需求，是構建和諧社會主義新農村的客觀要求。農村金融生態比城市金融生態相對脆弱，因此，需要加強國家財政與政策性金融對周期長、資金需求大的項目支持力度。同時，需要積極探索工業反哺農業，促進新農村經濟發展的可行途徑與制度設計。
2、加快法律制定，為農村金融創造一個良好的制度環境。農村金融立法應循序漸進，平穩推進。應重點制定農業投資法、農村合作金融法和農業保險法等專門法律，為農村金融體系的運行創造一個良好的制度環境。使之有能力和動力進行金融制度創新。首先，制定農業投資法。制定農業投資法，使國家對農業的投入法律化，通過立法規定中央、地方、集體經濟組織和農民對農業的投資比例及相應的責任。另外，農業投資法在法律上要規定對農業貸款實行優惠利率，中央銀行對農業銀行的再貸款利率和再貼現利率應低於城市的商業銀行，以調整其級差收益。同時，建立農業信貸國家財政補貼制，以補償因低息貸款而造成的損失，走農村金融「以農養農，國家保護」的路子。此外，農業銀行在完成上交存款准備金後，多存可以多貸，但必須明確年度農業信貸的結構比例和投入時期。其次，制定農村合作金融法。盡快制定農村合作金融法及配套的法規，給農村合作金融以應有的法律保護。
在農村合作金融法律中，要對農村合作金融組織的產權組織形式、融資渠道、經營機制、管理模式、運營規則、職能作用等做出明確規定。根據農村發展的實際，在資金、利率、稅收等政策方面給予農村合作金融組織以優惠政策，並用法律形式予以規范。在立法中應對農村合作金融組織的性質、經營目標、經營業務、權利義務、與政府的關系等內容做出規定。這樣既可以為農村合作金融組織的改革和發展提供法律的依據、規范和保障，又可以規范農村合作金融市場，為農村合作金融的健康發展奠定良好的法律基礎。再次，制定農業保險法。加快農業保險的立法，從法律上明確政府、保險人與被保險人之間的權利、義務關系，從政策和財政上予以支持，建立起確保農業持續發展和農村長期穩定的保障機制。在農業保險法中，要明確農業保險的實施范圍和實施方式。擴大農業保險的實施范圍，農業保險應包括農作物的耕種、收獲後儲藏、加工及其運輸的保險，農業生產過程中所使用財產的保險，從事農業生產的人身保險及各種手工藝和家庭產品的保險等。另外，要明確政府在農業保險中應發揮的作用。進行保費補貼，根據農業保險發展的需要和我國財力，規定保費補貼的參考比率；進行費用補貼，借鑒發達國家發展農業保險的成功經驗，由政府對農業保險的經營費用進行補貼。實行某些優惠政策，對農業保險公司及其分支機構經營的政策性農業保險業務免稅，對其經營的商業保險業務則降低稅率，對商業保險公司經營的政策性農業保險業務也實行免稅；對農業保險的投保人提供貸款擔保或對向投保者提供低息農業貸款的金融機構給予利息補貼。另外，要逐步建立多種形式的農業保險組織制度體系。根據我國農業保險發展的實際需要，農業保險的組織形式應多樣化，包括政策性農業保險公司、地方性農業保險公司、商業性保險公司、農業保險合作組織等。