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本文主要描述如何用Python对数据集进行求值、组织和清洗，完成这个过程后，我们将通过Tableau对“Prosper违约客户的特征是什么”这个问题进行探索、分析和可视化。最后用随机森林算法对2009年7月以后的数据进行建模分析，对还在进行中的贷款进行违约与否的预测，Prosper是美国第一家P2P借贷平台，这个数据集来自于2005-2014年Prosper在Udacity上的贷款数据。

原始数据集包含81个变量和数据。下面解释一些重要的变量，其他变量的含义可以参考变量字典。首先加载库和数据。然后用df.describe()和df.info()观察数据。这次主要分析的是1。什么样的借款人更容易违约？2.预测未偿还贷款是否会违约。所以去掉不相关的栏目。自2009年7月起，Prosper调整了对客户的评估方法。这次只分析20090701以后的贷款。

3cycles pastdue字典结果3cycles pastdue3周期已过。3周期pastdue3周期过去周期n .周期；句号；cycle(cycle的名词复数)；自行车；成套；pastdue可以官方了解，根据中国人民银行《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》，个人信用信息基础数据库中的逾期记录可以正式注销。具体操作需要通过银行或第三方征信机构向人民银行提交申请，并提供相关证明材料，如还款凭证、结算凭证等，经审查，中国人民银行将正式取消逾期记录。所以pastdue可以官方理解，需要注意的是，官方注销只能针对个人征信基础数据库中的逾期记录，而不能针对其他征信机构或银行中的逾期记录。