Wizualizacja wskaźnika akceptacji kredytów
W sektorze usług finansowych zrozumienie czynników wpływających na wskaźniki akceptacji kredytów jest kluczowe zarówno dla kredytodawców, jak i kredytobiorców. Pewna instytucja finansowa przeprowadziła badanie i zebrała dane dotyczące wniosków kredytowych – uwzględniając wnioskowaną kwotę, ocenę zdolności kredytowej wnioskodawcy, status zatrudnienia oraz ostateczny wskaźnik akceptacji. Ten bogaty zbiór danych pozwala lepiej zrozumieć złożone mechanizmy rządzące decyzjami kredytowymi. Twoim zadaniem jest analiza zbioru danych loan_approval_yield, która pozwoli zbadać, jak kwoty kredytów i oceny zdolności kredytowej wpływają na wskaźniki akceptacji.
Zbiór danych loan_approval_yield w postaci DataFrame, seaborn jako sns oraz matplotlib.pyplot jako plt zostały już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()