Python 数据分析实战：金融科技信贷风控领域研究

在金融科技蓬勃发展的当下，信贷业务借助先进技术实现了快速扩张与创新。金融科技信贷依托大数据、人工智能、机器学习等技术，对传统信贷流程进行重塑，大幅提升了信贷审批效率，拓展了金融服务边界，使更多人群能够便捷地获取信贷服务。然而，该领域面临着复杂的风险挑战，如信用评估模型的准确性、欺诈风险的识别与防范、数据质量及隐私安全问题等。运用 Python 对金融科技信贷风控领域相关数据进行深度分析，有助于金融机构优化风控体系、降低不良贷款率、保障金融稳定与安全。

二、代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc

2.1 数据收集

数据来源广泛，包含金融科技公司内部信贷数据、第三方信用评级机构数据、政府金融监管部门公开数据以及互联网上可获取的相关经济数据。

从金融科技公司数据库获取历史信贷申请信息，包括申请人基本信息（年龄、收入、职业等）、贷款信息（贷款金额、期限、利率）及还款情况（是否违约），假设数据已整理成 CSV 文件：

credit_data = pd.read_csv('financial_tech_credit_data.csv')

从第三方信用评级机构网站抓取部分申请人的信用评分数据，通过网页解析获取：

url = 'https://www.creditratingagency.com/credit_scores'
headers = {
    'User - Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers = headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
credit_score_data = []
table = soup.find('table', class_='credit - score - table')
rows = table.find_all('tr')
for row in rows[1:]:
    cols = row.find_all('td')
    applicant_id = cols[0].text.strip()
    credit_score = int(cols[1].text.strip())
    credit_score_data.append({'Applicant_ID': applicant_id, 'Credit_Score': credit_score})
credit_score_df = pd.DataFrame(credit_score_data)

2.2 数据探索性分析

# 查看信贷数据基本信息
print(credit_data.info())
# 查看信用评分数据基本信息
print(credit_score_df.info())

# 分析贷款违约率
default_rate = credit_data['Default'].mean() * 100
print(f'Loan default rate: {default_rate:.2f}%')

# 查看不同职业的贷款申请数量
occupation_count = credit_data['Occupation'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=occupation_count.index, y=occupation_count.values)
plt.title('Number of Loan Applications by Occupation')
plt.xlabel('Occupation')
plt.ylabel('Number of Applications')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

# 分析贷款金额与违约的关系
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.boxplot(x='Default', y='Loan_Amount', data=credit_data)
plt.title('Relationship between Loan Amount and Default')
plt.xlabel('Default (0 = No, 1 = Yes)')
plt.ylabel('Loan Amount')
plt.show()

2.3 数据清洗

# 合并信贷数据和信用评分数据
credit_data = pd.merge(credit_data, credit_score_df, on='Applicant_ID', how='left')

# 处理缺失值
# 对于数值型特征，用均值填充
credit_data['Income'].fillna(credit_data['Income'].mean(

一、案例背景

二、代码实现

2.1 数据收集

2.2 数据探索性分析

2.3 数据清洗

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