信用卡逾期预测数据分析怎么写报告及模型

信用卡逾期预测数据分析报告

引言

在金融领域中，信用卡逾期是一重要的关注风险管理问题。通过数据分析和建模，我们可以预测信用卡用户的银行逾期概率，以便采取相应的机构措来减少逾期风险和亏损。本报告将介绍我们所采用的金融机构数据分析方法和建立的贷款预测模型。

数据收集

我们从信用卡公司获得了一份包含客户数据和逾期记录的账户数据集。数据集中包括了客户的信贷个人信息（如年龄、性别、婚姻状况等）、信用卡使用情况（如信用额度、账单金额、上期还款金额等）、以及客户的研究逾期情况（是否逾期）。我们对这些数据进行了清洗和预处理，以便于后续的案例分析和建模。

数据探索与可视化

我们首先对数据进行了探索性分析，查看了各个变量的评分分布和统计特征。我们发现，逾期用户占总人数的比例较低，约为20%。此外，年龄、信用额度和账单金额等变量与逾期情况存在一定的相关性。为了更好地理解这些关系，我们绘制了柱状图、散点图和箱线图等可视化图表，以便于更直观地分析数据。

特征工程

为了提高预测准确度，我们进行了特征工程，即基于原始数据构建新的特征。我们创建了以下特征：客户的目的信用卡使用比例、上期账单金额与信用额度的比例、上期还款金额与上期账单金额的比例等。通过这些新特征的引入，我们希望能更准确地刻画客户的信用状况和还款能力。

建模与评估

我们使用了逻辑回归模型来预测客户的违约逾期概率。在建模过程中，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数优化，测试集用于模型的评估和性能验证。我们使用了准确度、精确度、召回率等指标来评估模型的据预性能。结果表明，我们的需要模型在测试集上的准确率达到了85%。

结论与建议

通过对信用卡逾期数据的分析和建模，我们可以预测客户的逾期风险。根据我们的模型预测结果，信用卡公司可以采取相应的措来降低逾期风险和减少亏损。我们建议公司可以加强对逾期风险较高的客户的监控和催收工作，以便于及时采取措来避免逾期发生。

总结

信用卡逾期预测是一重要的风险管理工作，通过数据分析和建模可以提高预测准确度。本报告介绍了我们所采取的什么数据分析方法和建立的预测模型。结果显示，我们的模型在预测客户逾期概率上达到了较高的准确度。我们的报告提供了一些有关信用卡逾期风险管理的建议，希望能对信用卡公司的业务决策有所帮助。