36 | 银行贷款数据分析

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了36 | 银行贷款数据分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本文将以银行贷款数据分析为主题,深入探讨如何运用数据科学的方法,揭示银行贷款领域的内在规律和趋势。通过对贷款数据的分析,我们能够洞察不同类型贷款的分布情况、贷款金额的变化趋势,以及借款人的特征和还款情况等关键信息。

通过运用Python编程语言及相关的数据分析工具和库,本文将指导读者完成数据预处理、探索性分析、可视化等环节。我们将从数据集的收集和清洗开始,逐步分析银行贷款数据的特点和变化,为读者提供深入了解银行贷款市场的机会。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647661.html

# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error

到了这里,关于36 | 银行贷款数据分析的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【数据挖掘】使用 Python 分析公共数据【01/10】

            本文讨论了如何使用 Python 使用 Pandas 库分析官方 COVID-19 病例数据。您将看到如何从实际数据集中收集见解,发现乍一看可能不那么明显的信息。特别是,本文中提供的示例说明了如何获取有关疾病在不同国家/地区传播速度的信息。         要继续操作,您需

    2024年02月12日
    浏览(49)
  • 【Python】数据分析+数据挖掘——探索Pandas中的索引与数据组织

    在数据科学和数据分析领域,Pandas是一个备受喜爱的Python库。它提供了丰富的数据结构和灵活的工具,帮助我们高效地处理和分析数据。其中,索引在Pandas中扮演着关键角色,它是一种强大的数据组织和访问机制,使我们能够更好地理解和操作数据。 本博客将探讨Pandas中与索

    2024年02月15日
    浏览(58)
  • 【Python】数据分析+数据挖掘——变量列的相关操作

    在Python和Pandas中,变量列操作指的是对DataFrame中的列进行操作,包括但不限于 选择列、重命名列、添加新列、删除列、修改列数据 等操作。这些操作可以帮助我们处理数据、分析数据和进行特征工程等。 概述 下面将会列出一些基本的操作指令 案例数据表university_rank.csv In

    2024年02月16日
    浏览(42)
  • 数据挖掘-实战记录(一)糖尿病python数据挖掘及其分析

    一、准备数据 1.查看数据 二、数据探索性分析 1.数据描述型分析 2.各特征值与结果的关系 a)研究各个特征值本身类别 b)研究怀孕次数特征值与结果的关系 c)其他特征值 3.研究各特征互相的关系 三、数据预处理 1.去掉唯一属性 2.处理缺失值 a)标记缺失值 b)删除缺失值行数  c

    2024年02月11日
    浏览(52)
  • Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用

    🚀欢迎来到本文🚀 🍉个人简介:陈童学哦,目前学习C/C++、算法、Python、Java等方向,一个正在慢慢前行的普通人。 🏀系列专栏:陈童学的日记 💡其他专栏:C++STL,感兴趣的小伙伴可以看看。 🎁希望各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 ​ ⛱️万物从心起,心动则万物动🏄

    2024年02月08日
    浏览(69)
  • 大数据教材推荐|Python数据挖掘入门、进阶与案例分析

      主   编: 卢滔,张良均,戴浩,李曼,陈四德 出版社: 机械工业出版社 内容提要 本书从实践出发,结合11个 “泰迪杯” 官方推出的赛题,按照赛题的难易程度进行排序,由浅入深地介绍数据挖掘技术在 商务、教育、交通、传媒、旅游、电力、制造业等行业的应用 。因

    2024年02月10日
    浏览(37)
  • 大数据图书推荐:Python数据分析与挖掘实战(第2版)

    《Python数据分析与挖掘实战(第2版)》的配套学习视频,课程内容共分为基础篇(第1~5章)和实战篇(第6~11章)。      基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境,Python数据挖掘的编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;

    2024年02月02日
    浏览(47)
  • python数据分析与挖掘实战(商品零售购物篮分析)

            购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一,也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究顾客的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。        本篇文章

    2024年02月06日
    浏览(64)
  • 7.Python数据分析项目之银行客户流失分析

    预测类数据分析项目 流程 具体操作 基本查看 查看缺失值(可以用直接查看方式isnull、图像查看方式查看缺失值missingno)、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像、单独绘制目标值与所有数值型参数之间的关系、单独绘制目标值与所有字符型参

    2024年02月07日
    浏览(51)
  • Python高分大数据分析与挖掘大作业

    1.创建一个Python脚本,命名为test1.py,完成以下功能。 (1)生成两个3×3矩阵,并计算矩阵的乘积。 (2)求矩阵 A= -1 1 0 -4 3 0 1 02 的特征值和特征向量。 (3)设有矩阵 A = 5 2 1 2 01 ,试对其进行奇异分解。 求解过程 2.油气藏的储量密度 Y 与生油门限以下平均地温梯度 X 1、

    2024年02月04日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包