Prosper贷款数据可视化分析与结果

资源摘要信息:"Data-Visualization_Udacity: 来自Prosper的贷款数据是由Ghada Bin Muhareb提供的一个数据集，包含了113,937笔贷款交易的详细信息。每个贷款案例涉及81个不同的变量，涵盖了贷款金额、借款人利率（或称为利率）、当前贷款状态、借款人收入等重要财务指标。由于变量数量庞大，数据分析通常会聚焦于几个关键变量进行深入研究。 调查结果摘要中提到了几个关键发现： 1. 贷款期限：大多数贷款的期限为36个月，这可能是Prosper平台上最受欢迎的贷款选项，或者是最符合借款人需求的一种期限。 2. 信用评级：大多数借款人的信用等级为C，这意味着他们可能处于信用评级的中等水平，其中DA范围可能是指的信用评级的具体分类。 3. 就业状况：大多数借款人已经受雇，且其中的大多数是全职工作。这说明Prosper平台的借款人多数拥有稳定的工作和收入来源。 4. 繁荣评级与年利率（APR）的关系：借款人信用评级越高，其年利率（APR）越低。这可能意味着信用状况较好的借款人能够享受到更优惠的贷款条件。 5. 贷款金额与年利率（APR）的关系：贷款原始金额的增加会导致年利率（APR）的降低。这表明贷款金额较大可能有助于借款人获得更低成本的贷款。 6. 就业状况与繁荣评级的关系：就业状况良好（例如有全职工作）的借款人往往拥有更高的繁荣评级。这可能是因为就业稳定与个人财务状况的健康度密切相关。 【HTML】标签在此上下文中可能是文件命名的错误或者是一个不相关的元素，因为在文件描述中没有提及与HTML相关的内容。HTML是构建网页的标准标记语言，通常用于创建网页的结构和内容，与数据可视化课程内容不直接相关。 【压缩包子文件的文件名称列表】中仅包含一个项目：Data-Visualization_Udacity-main。这表明文件可能是一个数据可视化项目的基础材料，其中包含主要的数据文件、脚本和其他相关资源。文件的命名可能暗示了一个与Udacity数据可视化课程相关的项目或教程，其中包含了一个以Prosper贷款数据为核心的数据集。"