印度金融科技客户贷款数据分析集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：金融科技,客户贷款,SQL分析,大数据,地域分析,时间序列,数据分析
数据概述：
本数据集托管于BigQuery，专为金融科技培训和分析设计，包含六张相互关联的表格，提供了关于客户贷款、贷款用途和地区分布的详细见解。数据集适用于SQL查询练习、数据模型构建和财务分析等多种场景。具体包括：
- customer：包含个人客户的记录，包括人口统计信息和唯一客户ID，是分析客户行为和贷款分配的主要参考。
- loan：包含每笔贷款的详细信息，如贷款金额、利率和期限，对于分析放贷模式和财务结果至关重要。
- loan_count_by_year：提供按年份汇总的贷款数据，揭示了年度放贷趋势，有助于理解贷款发行的时间动态。
- loan_purposes：列出贷款发放的各种原因或用途及其对应的贷款数量，可用于分析客户需求和市场需求。
- loan_with_region：结合贷款数据与地区信息，允许进行贷款活动的地域分析，是进行地域市场分析的关键，帮助理解贷款分布如何随不同地区变化。
- state_region：将州名映射到其各自的地区，当与数据集中的其他表格结合时，能够进行更细致的地域分析。
数据用途概述：
该数据集适用于客户细分、贷款分析、地域分析和时间趋势分析等多种场景。用户可以分析客户数据以识别基于人口统计学和贷款行为的不同客户群体；探索贷款发放模式、利率和用途，以发现趋势和见解；结合贷款和地域数据，了解贷款分布如何随地理变化；利用loan_count_by_year表观察贷款模式如何随时间演变。
举例：
通过分析loan_purposes表，可以了解不同贷款用途的分布情况，从而识别市场对不同类型贷款的需求。结合customer和loan表，可以深入分析特定客户群体的贷款行为，为制定更有针对性的金融服务和产品提供依据。利用BigQuery的强大功能，用户可以高效地进行大规模数据处理和分析，从而更好地理解金融科技领域的复杂动态。
