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上海正规银行放款——上海贷款

电话微信：18221936189 ，欢迎咨询贷款与gdp的关系研究上海案例，疫情期间，当天放款公积金信用贷最低2.55%，额度300万-1000万、法人贷年化3.8%，额度最高1000万、企业贷授信5%，最高1000万、房产抵押贷最低3%、大额过桥垫资1万6元每天、车子抵押

2.我们应该讨论信贷余额是好是坏。我们应该关注信贷质量。今年上半年，中国发行了7份.4W1亿。首先，部分流入股市和房地产市场。贷款回收的难度和形成坏账的可能性增加；第二，贷款比例不合理，大部分信贷额度仍分配给大型企业。国家一直强调的中小企业融资困难尚未得到很好的解决。gdp与gnp的关系。

3.一定有风险:一旦投资和信贷放缓，增长能否继续是个大问题。

我在这里拿08年的GDP做个分析。

1，按照08年GDP重量亿，那么30*1.08=32.4W十亿，半年是十六.2W亿。贷款与GDP的关系。

上半年信贷7.4W08年全年5.亿(半年2亿).5W1亿)，也就是说，上半年的信贷比往年多了4.9W亿。

一、案例背景

TheraBank它是一家拥有不断增长客户基础的银行。这家银行的大多数客户都有不同的存款规模。由于贷款业务的客户数量很少，银行希望有效地将存款用户转化为贷款用户，以扩大贷款业务的基础，带来更多的贷款业务，并通过贷款利息赚取更多。

因此，银行去年为存款用户但未办理个人贷款业务的客户开展了促销活动，以促进他们办理个人贷款业务。一些客户通过此活动处理了相关服务。此时，零售营销部门希望制定更好的定位营销策略，以最小预算提高成功率。该部门希望识别更有可能购买贷款的潜在客户，提高转型成功率，降低营销成本。贷款规模与gdp的比。

二、数据理解贷款与gdp之比。

对应字段的理解如下：

总的来说，这个数据集主要是由PersonalLoan贷款结果和一系列用户的身份资产信息

三、数据观察与清洗贷款与gdp之比多少合理。

本文的数据清洗过程仍分为初步观察和清洗两个步骤：贷款利息gdp。

修改异常数据类型和数据问题，修改后进行描述性统计，观察数据的总体特征gdp贷款金额。

整体思路：

这个活动有什么效果？有多少人被推广贷款？中国贷款占gdp。

什么样的人更倾向于贷款？中国信贷总规模与gdp占比。

即使活动效果达到了这个目标，本案的目标也是贷款，所以只需要统计PersonalLoan中贷和没有贷款的人数可以

通过这次活动，知名客户中的知名客户开设了贷款业务，约占10%，该活动仅针对未办理贷款的用户。一般来说，业务增长了10%以上，效果相当好

要分析贷款用户的潜在影响因素，即是否贷款PersonalLoan该字段与其他字段相关（corr()函数)找出相关系数的最大值并显示

在此基础上，进一步划分画板，将每列与personalloan可视化显示相关系数，得到以下结果

从图中可以发现：

1.影响贷款的强相关变量包括：收入、月度信用卡消费、是否有存款账户

2.影响贷款的弱相关变量包括：教育程度、房屋抵押价值、家庭数量

3.邮编、网银、信用卡、证券账户等其他因素对贷款影响不大

4.虽然年龄和工作年限没有明显影响，但由于是连续变量，不排除某一范围内人群对贷款需求较大，需要进一步分析

进一步分析影响贷款的变量，并根据变量的性质进行分离

将本案中的变量分为定性和定量，分别探讨是否对贷款产生影响。本案中的定向变量主要包括银行存款账户、教育程度、家庭数量等

结果表明，开立存款账户的用户申请贷款的可能性是未开立存款账户的用户的六倍，因此找到方法让客户开立存款账户是提高贷款率的手段之一

随着学历的增加，申请贷款的比例增加，说明受过高等教育的用户更倾向于成为贷款用户，这反映出学历越高，越能接受消费观念的先进消费，越容易成为贷款的潜在用户gdp和gnp的区别。

与1-2的客户相比，家庭人数为3-4的客户更有可能申请贷款，这反映出随着家庭成员的增加，经济压力逐渐增加，对贷款的潜在需求增加，更倾向于使用该业务

本案例主要探讨年领、收入、信用卡还款金额和定量变量房屋抵押贷款与是否开放贷款的关系。由于是定量变量，范围为连续范围。与定性变量相比，为了便于理解数据的全貌，应分别对不同范围进行统计

一般来说，贷款用户和非贷款用户之间的年龄差距不大。从具体年龄来看，32.0-39.这个年龄段的客户倾向于贷款

收入、房屋抵押价值、月度信用卡消费等其他定量变量的分析过程与年龄基本相同

一般来说，高收入群体和低收入群体更倾向于贷款。当收入超过82时，贷款人数将达到前5倍，超过98倍，贷款意愿将达到17%以上果超过一半，贷款意愿将超过一半。因此，收入越高，贷款业务意向越强

当房屋抵押价值超过时.5后贷款意愿明显提高。一般来说，房屋抵押价值越高，客户就越倾向于贷款

大多数贷款用户的信用卡消费平均接近4，而非贷款用户接近2，是两倍多。从用户分层来看，信用卡消费超过2.8千美元后，贷款概率提高了4倍，超过6000美元，会下降到0.3左右，比2.8千美元前明显增加。因此，我们应该关注每月消费超过2.8千美元的客户

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