📘 Задание 7 — German Credit Dataset (EDA)

Студент: Мамун Мохамед Салек
Группа: РИ-150942-3
Номер задания: 7

---

1. 📂 Датасет

Источник:

Размер: 1000 строк × 21 признак
Целевая переменная:

Risk

(

good

/

bad

)
Пропуски: отсутствуют

Типы признаков

• Числовые: Age, Duration, Credit amount, Installment rate, Residence, Number of credits, People liable
• Категориальные: статус счёта, кредитная история, цель кредита, сбережения, занятость, пол, поручители, имущество, жильё, работа, телефон, иностранный рабочий

---

2. 🎯 Цель работы

Провести полный исследовательский анализ данных (EDA) датасета German Credit в соответствии со спецификацией Version 1.0.

Реализованные функции:

• load_data()
  — загрузка и подготовка датасета
• target_analysis()
  — анализ целевой переменной
• feature_statistics()
  — числовая статистика признаков
• visualize_target()
  — визуализация распределения целевой переменной
• visualize_features()
  — визуализации всех признаков

Скрипт выводит статистику в консоль и сохраняет визуализации в PNG.

---

3. 🧪 Краткие результаты EDA

3.1 Распределение целевой переменной

• good: ~70%
• bad: ~30%

➡ Умеренный дисбаланс, который необходимо учитывать при дальнейшей модели.

---

3.2 Числовые признаки

Основные выводы:

• Credit amount
  имеет правостороннее распределение → возможна лог-трансформация.
• Распределение
  Age
  ближе к нормальному.
• Вариативность числовых признаков высокая → нормализация может быть полезна.

---

3.3 Категориальные признаки

Основные наблюдения:

• У большинства клиентов отсутствуют сбережения.
• Топ целей кредита: радио/телевизор, мебель, автомобиль.
• Основная часть заёмщиков — мужчины.

---

4. 📊 Сгенерированные файлы

Файлы автоматически создаются при запуске скрипта.

---

5. 📁 Скрипт

Файл:

Реализует полный EDA-процесс в соответствии с требованиями задания.