Vizualizarea randamentului de aprobare a creditelor
În domeniul serviciilor financiare, înțelegerea factorilor care influențează ratele de aprobare a creditelor este esențială atât pentru creditori, cât și pentru debitori. O instituție financiară a realizat un studiu și a colectat date despre cererile de credit, detaliind suma solicitată, scorul de credit al solicitantului, statutul de angajare și randamentul final al procesului de aprobare. Acest set de date bogat oferă o perspectivă asupra dinamicii complexe din procesul de luare a deciziilor privind creditele. Ți s-a cerut să explorezi setul de date loan_approval_yield pentru a înțelege cum influențează sumele creditelor și scorurile de credit randamentele de aprobare.
DataFrame-ul loan_approval_yield, seaborn importat ca sns și matplotlib.pyplot importat ca plt au fost deja încărcate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Design experimental în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()