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Loan approval yield का विज़ुअलाइज़ेशन

फाइनेंशियल सर्विसेज़ के क्षेत्र में, लोन अप्रूवल रेट्स को प्रभावित करने वाले कारकों को समझना उधारदाताओं और उधारकर्ताओं दोनों के लिए बेहद ज़रूरी है। एक वित्तीय संस्था ने एक अध्ययन कर लोन एप्लिकेशन्स का डेटा इकट्ठा किया है, जिसमें मांगी गई राशि, आवेदक का क्रेडिट स्कोर, रोजगार की स्थिति, और अप्रूवल प्रक्रिया का अंतिम यील्ड शामिल है। यह समृद्ध डेटासेट लोन निर्णय-निर्माण में काम करने वाली बारीक गतिशीलताओं की झलक देता है। आपसे कहा गया है कि आप loan_approval_yield डेटासेट का विश्लेषण करें ताकि समझ सकें कि लोन अमाउंट और क्रेडिट स्कोर अप्रूवल यील्ड्स को कैसे प्रभावित करते हैं।

loan_approval_yield DataFrame, seaborn को sns नाम से, और matplotlib.pyplot को plt नाम से आपके लिए लोड किया जा चुका है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Experimental Design

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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# Use Seaborn to create the bar graph
sns.catplot(x="____", 
            y="____", 
            hue="____", 
            kind="____", 
            data=loan_approval_yield)
plt.title("Loan Approval Yield by Amount and Credit Score")
plt.show()
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