📚 课程目录第1章构建信贷申请数据模型

AI信贷审批系统搭建与调优实战100例 - 第1节

1. 构建信贷申请数据模型

案例 1：信贷数据集加载与预览

1. 问题与目标

在搭建AI信贷审批系统前，第一步是正确加载数据并快速理解其结构。本案例聚焦于使用 Pandas 读取 CSV 格式的信贷数据集，并通过 describe() 与 head() 等操作完成初步探索。你将掌握：如何确认数据形状、字段类型、缺失情况以及核心统计指标。

2. 关键代码实现

以下代码演示了从加载到预览的完整过程。我们使用一个模拟的信贷申请数据集 loan_data.csv（包含金额、利率、信用分、违约标签等字段）。

import pandas as pd

# 1. 加载数据
df = pd.read_csv('loan_data.csv')

# 2. 基础信息预览
print("数据形状 (行, 列):", df.shape)
print("\n前5行数据:")
print(df.head())

# 3. 统计摘要 (仅数值列)
print("\n描述性统计 (describe):")
print(df.describe())

# 4. 数据类型与缺失值概览
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)
print("\n缺失值数量:")
print(df.isnull().sum())

# 5. 目标列分布 (假设 'loan_status' 为标签)
if 'loan_status' in df.columns:
    print("\n贷款状态分布:")
    print(df['loan_status'].value_counts())

3. 验证路径与预期现象

运行上述代码后，你应该依次看到：

数据形状：例如 (1000, 12)，表示 1000 条样本，12 个特征。
前5行：展示各字段的示例值，快速感知数据内容（如收入、贷款金额、信用分）。
描述性统计：输出 count、mean、std、min、25%、50%、75%、max，用于发现异常值或量纲差异。
缺失值：若某列缺失值过多（如超过30%），后续需考虑填充或删除。
标签分布：若 loan_status 是二分类（0/1），可初步判断类别是否平衡。

4. 可迁移要点

此模式适用于任何表格型信贷数据。关键点：

使用 pd.read_csv() 时，可指定 parse_dates、dtype 等参数优化加载。
df.describe(include='all') 可查看非数值列的统计信息。
通过 df.info() 快速查看内存使用和列非空计数。

预期现象：控制台输出清晰的数据概览，为后续特征工程与模型训练奠定基础。