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使用MS Access SQL进行简单的数据分析

本篇文章使用MS Access SQL对Lendingclub 2015年1月——6月的数据进行提取和简单的分析。主要内容包括贷款的关键指标，包括金额，笔数，利息收入。以及贷款用户的地域和职业分布，还款情况和贷款期限等数据。下面是贷款数据表的截图。

关键指标及趋势

第一部分是获得数据表中的关键指标，这里包括贷款总笔数，总金额，总利息收入和贷款金额的范围以及均值等指标。

贷款总笔数及金额

首先对数据表的用户id列member_id进行计数，取名为count，对贷款金额列loan_amnt进行求和，取名为sum，对利息总收入列total_rec_int进行求和，取名为total_int。

SELECT COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum,ROUND(SUM(total_rec_int),2) as total_int
FROM loanstats;

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贷款金额范围及均值

然后对数据表的贷款金额列loan_amnt求最大值和最小值，以及均值。计算贷款金额的范围和均值。

SELECT MAX(loan_amnt)as MAX,MIN(loan_amnt)as MIN,ROUND(AVG(loan_amnt),2)as AVG
FROM loanstats;

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月贷款金额及笔数趋势

按贷款发生时间进行汇总，分别对用户id列进行计数，对贷款金额列进行求和，获得按月贷款金额及笔数变化趋势数据。

SELECT issue_d,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
GROUP BY issue_d;

用户属性

第二部分是获取数据表中的用户属性数据，包括用户所在的地域城市，贷款用户的职业以及贷款用途。

用户地域

按用户所在城市字段addr_state对数据表中的用户id进行计数，对贷款金额进行汇总，并按贷款金额对数据进行逆序排序。获得不同城市用户贷款金额的排名数据。

SELECT addr_state,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
GROUP BY addr_state
ORDER BY SUM(loan_amnt) DESC;

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用户职业(贷款笔数最多的前20个职业)

按用户职业字段对数据表中的用户id进行计数，贷款金额进行求和，这里由于用户职业字段并不是必填项，因此部分用户的职业信息为空。需要在查询过程中排除掉为空的字段。然后对查询结果按用户id进行逆序排序。获得贷款次数最多的前20个职业。

SELECT TOP 20 emp_title,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
WHERE emp_title IS NOT NULL
GROUP BY emp_title
ORDER BY COUNT(member_id) DESC;

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贷款用途(贷款笔数最多的前20个用途)

与前面的方法类似，将用户职业换成贷款用途字段purpose，对用户id计数，贷款金额汇总，获得贷款次数排名前20的贷款用途。这里需要说明的是贷款用途字段没有空值，因此不需要排除为空的字段。

SELECT TOP 20 purpose,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
GROUP BY purpose
ORDER BY COUNT(member_id) DESC;

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产品数据

第三部分是获取数据表中贷款利息和贷款期限的数据。

贷款利率分布

按贷款利率对用户id和贷款金额进行汇总，并按贷款次数进行逆序排序，获得出现最多的前20个利率。

SELECT TOP 20 int_rate,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
GROUP BY int_rate
ORDER BY COUNT(member_id) DESC;

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贷款期限分布

按贷款期限对用户id和贷款金额进行汇总，获得不同贷款期限的贷款次数和贷款金额。由于只有两个贷款期限分类，因此无需进行排序。

SELECT term,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
GROUP BY term

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运营数据

最后一部分是获取运营数据，包括用户等级分布，贷款的还款情况，以及还款情况最好和最差的前10个排名城市。

用户等级分布

首先按用户信用等级和子信用等级对用户id和贷款金额进行汇总，并按贷款次数进行逆序排序。获得不同等级和子等级的贷款次数排序。可以看到，贷款次数最多的是等级C，其中C1和C2级的最多。

SELECT grade,sub_grade,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
GROUP BY grade,sub_grade
ORDER BY COUNT(member_id) DESC;

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还款情况分布

按贷款状态loan_status对数据表中的贷款次数和贷款金额进行汇总，并按贷款次数逆序排序。从结果中可以看到，大部分的贷款目前还在进行中并未完结。其余的状态包括已经还款，坏账和逾期。

SELECT loan_status,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
GROUP BY loan_status
ORDER BY COUNT(member_id) DESC;

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还款最好的TOP 10城市

筛选出贷款状态为已还款的数据，按城市字段对贷款笔数和贷款金额进行汇总排序，查看排名前10的还款最好的城市。

SELECT TOP 10 addr_state,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
WHERE loan_status='Fully Paid'
GROUP BY addr_state ORDER BY COUNT(member_id) DESC;

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还款最差的TOP 10城市

筛选出贷款状态为坏账和逾期的数据，按城市对贷款笔数和贷款金额进行汇总并排序，查看排名前10的还款最差的城市。

SELECT TOP 10 addr_state,COUNT(member_id)as count,SUM(loan_amnt)as sum
FROM loanstats
WHERE loan_status='Charged Off' OR loan_status='Late (16-30 days)' OR loan_status='Late (31-120 days)'
GROUP BY addr_state
ORDER BY COUNT(member_id) DESC;

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