[공모전] 빅콘테스트 퓨처스리그 : 앱 사용성 데이터를 통한 대출신청 예측분석

공모전

1. 주제 : 앱 사용성 데이터를 통한 대출신청 예측분석 (공모전 관련 링크)

• 가명화된 데이터를 기반으로 고객의 대출상품 신청여부 예측 (2022년 3~5월 데이터제공 / 2022년 6월 예측)
• 예측모델을 활용하여 탐색적 데이터 분석 수행
• 대출신청, 미신청 고객을 분류하여 고객의 특성 분석결과 도출

2. 제공 데이터 : 신용정보 데이터 (고객정보, 대출신청결과 등)

3. 1차 심사 (서류) : 고객 당 대출 신청 여부 예측, 데이터 수집, 전처리 과정, 예측 모델 해석(필수)

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Summary

1. 참여 인원 : 4명

2. 준비 기간 : 2022.09~2022.10 (약 6주)

3. 분석 과정

• 목적 설정 : 핀다와 대출 시장에 대한 사전 조사를 통해 "대출 인식 변화와 진입장벽 완화"로 목적 설정
• 데이터 전처리
  
  • 제공 데이터와 외부 데이터(한국은행 표준금리, 국민 신용점수 분포)를 사용하여 다양한 피처 생성
  • 시계열 피처 : Data Leakage 방지 위해 3월 데이터를 이용하여 4월 데이터 피처 생성, 4월 데이터 이용하여 5월 데이터 피처 생성...
  • 범주형 피처 : One-Hot-Encoding
  • ⇒ 총 81개의 피처 생성
• 데이터 예측
  • 시계열 데이터, 시간 순으로 데이터 나누어 사용 (4월 : Train Data / 5월 : Validation Data / 6월 : Test Data)
  • 이상치 스케일링
  • 불균형 데이터, Oversampling (SMOTE)
  • 모델링 : LGBM, ExtraTree, CatBoost 모델 및 Ensemble 이용
• 군집 분석
  • 앞서 예측에서 0, 1을 분류 시 중요도가 높은 피처를 대출 진입장벽에 대한 인식과 높은 관계가 있다고 판단하여 해당 피처를 통한 군집화 진행
  • KMeans와 실루엣 계수를 사용하여 3개 군집으로 나누어 군집별 노출 메세지 제안

4. 최종 제출 ppt

데이터분석분야_퓨처스부문_EZ수고_결과보고서 (1).pdf

10.14MB