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【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.3 风险指标可视化监控

news 来源：原创 2025/7/15 0:57:43

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文章大纲

PostgreSQL金融风控分析之风险指标可视化监控实战
- 一、引言
- 二、案例背景
- 三、数据准备
- - （一）数据来源与字段说明
  - （二）数据清洗
- 四、风险指标计算
- - （一）逾期率计算
  - （二）不良贷款率计算
  - （三）客户信用评分分布
- 五、风险指标可视化
- - （一）可视化工具选择
  - （二）可视化图表设计
  - （三）仪表盘搭建
- 六、结论与建议
- - （一）结论
  - （二）建议

PostgreSQL金融风控分析之风险指标可视化监控实战

一、引言

在金融领域，风险控制是核心环节之一。

准确、及时地监控风险指标，对于金融机构做出明智决策、降低潜在损失至关重要。
PostgreSQL作为一款强大的开源关系型数据库，具备高效的数据存储、处理和分析能力，能够为金融风控分析提供坚实的数据基础。
本文将结合实际案例，详细阐述如何利用PostgreSQL进行金融风控分析中的风险指标可视化监控，从数据清洗到可视化展示的全流程。

二、案例背景

某商业银行面临着日益复杂的金融风险环境，需要对贷款业务的风险进行全面监控。

该银行拥有大量的客户数据、贷款数据、还款记录等，数据存储在PostgreSQL数据库中。
我们的目标是通过对这些数据的分析，提取关键的风险指标，并进行可视化展示，以便管理层和风控人员能够直观地了解风险状况，及时采取应对措施。

三、数据准备

（一）数据来源与字段说明

数据主要来源于银行的贷款业务系统，包括以下几个关键表：

1. 客户信息表（customer_info）：包含客户ID（customer_id）、姓名（customer_name）、年龄（age）、性别（gender）、职业（occupation）、信用评级（credit_rating）等字段。
1. 贷款申请表（loan_application）：包含贷款申请ID（application_id）、客户ID（customer_id）、贷款金额（loan_amount）、贷款期限（loan_term）、申请日期（application_date）、贷款类型（loan_type）等字段。

还款记录表（repayment_record）：包含还款记录ID（record_id）、贷款申请ID（application_id）、还款日期（repayment_date）、应还金额（due_amount）、实际还款金额（actual_repayment_amount）、是否逾期（is_overdue）等字段。

建表语句及测试数据构造

-- 创建客户信息表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS customer_info (customer_id SERIAL PRIMARY KEY,customer_name VARCHAR(50) NOT NULL,age SMALLINT CHECK (age BETWEEN 18 AND 70),gender VARCHAR(1) CHECK (gender IN ('M', 'F')),occupation VARCHAR(30),credit_rating VARCHAR(10) CHECK (credit_rating IN ('优秀', '良好', '中等', '较差'))
);-- 创建贷款申请表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS loan_application (application_id SERIAL PRIMARY KEY,customer_id INT NOT NULL REFERENCES customer_info(customer_id),loan_amount DECIMAL(12,2) CHECK (loan_amount > 0),loan_term SMALLINT CHECK (loan_term BETWEEN 6 AND 120),  -- 贷款期限（月）application_date DATE,loan_type VARCHAR(10) CHECK (loan_type IN ('信用贷款', '抵押贷款', '担保贷款'))
);-- 创建还款记录表（修正：添加due_date应还日期字段）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS repayment_record (record_id SERIAL PRIMARY KEY,application_id INT NOT NULL REFERENCES loan_application(application_id),due_date DATE NOT NULL,  -- 新增：应还日期（关键字段）repayment_date DATE,  -- 实际还款日期due_amount DECIMAL(12,2) CHECK (due_amount > 0),  -- 应还金额actual_repayment_amount DECIMAL(12,2) CHECK (actual_repayment_amount >= 0),  -- 实际还款金额is_overdue BOOLEAN  -- 是否逾期（实际还款日期 > 应还日期）
);-- 插入100条客户信息（使用随机函数生成）
INSERT INTO customer_info (customer_name, age, gender, occupation, credit_rating)
SELECT '客户' || g.id,floor(random() * 53 + 18)::SMALLINT,  -- 18-70岁随机CASE WHEN random() > 0.5 THEN 'M' ELSE 'F' END,(ARRAY['教师','医生','程序员','公务员','自由职业','企业主','设计师','销售','工程师','学生'])[floor(random()*10)+1],(ARRAY['优秀','良好','中等','较差'])[floor(random()*4)+1]
FROM generate_series(1,100) AS g(id);-- 插入300条贷款申请记录（每个客户1-3条）
INSERT INTO loan_application (customer_id, loan_amount, loan_term, application_date, loan_type)
SELECT (random() * 100 + 1)::INT,  -- 随机关联客户ID（1-100）floor(random() * 495000 + 5000)::DECIMAL(12,2),  -- 5000-500000元随机金额floor(random() * 115 + 6)::SMALLINT,  -- 6-120期随机期限(current_date - (random() * 1825)::INT)::DATE,  -- 最近5年随机申请日期（1825天≈5年）(ARRAY['信用贷款','抵押贷款','担保贷款'])[floor(random()*3)+1]
FROM generate_series(1,300);-- 还款记录表数据（修正：通过子查询解决别名引用）
INSERT INTO repayment_record (application_id, due_date, repayment_date, due_amount, actual_repayment_amount, is_overdue)
WITH temp_data AS (SELECT la.application_id,la.application_date + (g.id * 30)::INT AS due_date,CASE WHEN random() > 0.3 THEN la.application_date + (g.id * 30)::INT + (random() * 15)::INT  -- 30%逾期（+0-15天）ELSE la.application_date + (g.id * 30)::INT - (random() * 5)::INT  -- 70%正常（-0-5天）END AS repayment_date,la.monthly_due AS due_amount,CASE WHEN random() > 0.05 THEN la.monthly_due  -- 95%正常还款ELSE floor(random() * la.monthly_due)::DECIMAL(12,2)  -- 5%部分还款END AS actual_repayment_amountFROM (SELECT application_id,application_date,loan_term,loan_amount / loan_term AS monthly_dueFROM loan_application) laCROSS JOIN generate_series(1,4) AS g(id)
)
SELECT application_id,due_date,repayment_date,due_amount,actual_repayment_amount,(repayment_date > due_date) AS is_overdue  -- 现在可以安全引用repayment_date别名
FROM temp_data
LIMIT 1200;

（二）数据清洗

1. 缺失值处理：通过SQL查询检查各表中的缺失值情况。
- 对于客户信息表中的信用评级字段，若存在缺失值，根据客户的其他信息（如职业、收入等）进行合理填充，或者将其标记为未知类别。
- 对于贷款申请表中的贷款期限字段，若存在缺失值，由于该字段是关键信息，无法通过其他字段推断，因此删除相应的缺失记录。

-- 检查客户信息表信用评级缺失值
SELECT COUNT(*) FROM customer_info WHERE credit_rating IS NULL;-- 填充信用评级缺失值（示例，实际需根据业务规则）
UPDATE customer_info SET credit_rating = 'medium' WHERE credit_rating IS NULL AND occupation = 'employee';-- 删除贷款申请表中贷款期限缺失的记录
DELETE FROM loan_application WHERE loan_term IS NULL;

1. 异常值处理：对于贷款金额字段，通过统计分析确定合理的范围，将明显超出正常范围的异常值视为错误数据并进行修正或删除。
- 例如，贷款金额不能为负数，若存在负数记录，检查是否为输入错误，若是则进行修正，否则删除。

-- 检查贷款金额异常值（负数）
SELECT * FROM loan_application WHERE loan_amount < 0;-- 删除贷款金额为负数的异常记录
DELETE FROM loan_application WHERE loan_amount < 0;

1. 数据一致性检查：确保各表之间的数据关联正确，例如贷款申请表中的客户ID必须存在于客户信息表中，还款记录表中的贷款申请ID必须存在于贷款申请表中。
- 通过外键约束或SQL查询进行检查，对于不匹配的数据进行修正或删除。

-- 检查贷款申请表中客户ID不存在于客户信息表的记录
SELECT la.* FROM loan_application la LEFT JOIN customer_info ci ON la.customer_id = ci.customer_id WHERE ci.customer_id IS NULL;-- 删除不匹配的贷款申请记录
DELETE FROM loan_application WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM customer_info);

在这里插入图片描述

四、风险指标计算

（一）逾期率计算

逾期率是衡量贷款风险的重要指标之一，它表示逾期还款的贷款占总贷款的比例。

计算公式为：逾期率 = 逾期贷款笔数 / 总贷款笔数 × 100%。

在PostgreSQL中，通过以下SQL语句计算各贷款类型的逾期率：

SELECT loan_type, COUNT(CASE WHEN is_overdue = 'yes' THEN 1 END) AS overdue_loans,COUNT(*) AS total_loans,ROUND(COUNT(CASE WHEN is_overdue = 'yes' THEN 1 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) AS overdue_rate
FROM loan_application la
JOIN repayment_record rr ON la.application_id = rr.application_id
GROUP BY loan_type;

计算结果如下表所示：
在这里插入图片描述

（二）不良贷款率计算

不良贷款率是指不良贷款（通常指逾期90天以上的贷款）占总贷款的比例。

计算公式为：不良贷款率 = 不良贷款笔数 / 总贷款笔数 × 100%。

首先，需要确定逾期90天以上的贷款记录。

通过计算还款日期与应还日期的时间差，判断是否逾期90天以上。
在PostgreSQL中，使用AGE函数计算时间差：

SELECT rr.record_id, la.application_id, la.loan_type, AGE(rr.repayment_date, due_date) AS days_overdue
FROM repayment_record rr
JOIN loan_application la ON rr.application_id = la.application_id;

在这里插入图片描述

然后，计算不良贷款率：

SELECT loan_type, COUNT(CASE WHEN days_overdue > '90 days' THEN 1 END) AS bad_loans,COUNT(*) AS total_loans,ROUND(COUNT(CASE WHEN days_overdue > '90 days' THEN 1 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) AS bad_loan_rate
FROM (SELECT rr.record_id, la.application_id, la.loan_type, AGE(rr.repayment_date, due_date) AS days_overdueFROM repayment_record rrJOIN loan_application la ON rr.application_id = la.application_id
) AS subquery
GROUP BY loan_type;

计算结果如下表所示：
在这里插入图片描述

（三）客户信用评分分布

客户信用评级是评估客户信用风险的重要依据。

通过统计不同信用评级的客户数量及其占比，了解客户的信用状况分布。

SELECT credit_rating, COUNT(*) AS customer_count,ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customer_info), 2) AS percentage
FROM customer_info
GROUP BY credit_rating
ORDER BY credit_rating;

结果如下表：
在这里插入图片描述

五、风险指标可视化

（一）可视化工具选择

为了实现风险指标的可视化监控，我们选择使用Tableau作为可视化工具。

Tableau具有强大的数据可视化能力，能够快速将PostgreSQL中的数据转化为直观、交互式的图表和仪表盘，方便用户进行数据分析和监控。

（二）可视化图表设计

1. 逾期率对比柱状图：以贷款类型为横轴，逾期率为纵轴，绘制柱状图，直观展示不同贷款类型的逾期率差异。
- 通过颜色区分不同的贷款类型，使图表更加清晰易读。
1. 不良贷款率趋势线图：按时间维度（如月份）统计不良贷款率，绘制趋势线图，观察不良贷款率的变化趋势。
- 可以设置预警线，当不良贷款率超过预警线时，发出警示信号。
1. 客户信用评分饼图：以信用评级为分类，绘制饼图，展示不同信用评级客户的占比情况。
- 通过标签显示具体的占比数据，方便用户快速了解客户信用分布。

（三）仪表盘搭建

将上述可视化图表整合到一个仪表盘上，形成风险指标可视化监控界面。

仪表盘可以包含筛选器，允许用户根据不同的条件（如时间范围、贷款类型等）进行数据筛选，查看相应的风险指标。
同时，设置交互功能，当用户点击某个图表中的数据时，其他相关图表会进行联动更新，以便更深入地分析数据。

六、结论与建议

（一）结论

通过利用PostgreSQL进行金融风控分析中的风险指标可视化监控，我们能够有效地对贷款业务的风险进行评估和监控。

从数据清洗到风险指标计算，再到可视化展示，整个流程实现了数据的高效处理和分析，为金融机构提供了直观、准确的风险信息。
通过对不同贷款类型的逾期率、不良贷款率以及客户信用评分分布的分析，我们可以发现信用贷款的风险相对较高，需要重点关注和加强风控措施。

（二）建议

1. 针对信用贷款的高风险特点，进一步优化信用评估模型，加强对信用评级较低客户的审核和监控，提高信用贷款的准入门槛。
1. 定期更新和维护风险指标可视化仪表盘，确保数据的及时性和准确性。同时，根据业务需求和市场变化，不断优化可视化图表和指标体系，提高监控的有效性。
1. 结合其他数据分析方法和技术，如机器学习算法，对客户的信用风险进行更精准的预测和评估，为风险控制提供更科学的依据。

通过以上实战案例，我们展示了如何利用PostgreSQL和Tableau实现金融风控分析中的风险指标可视化监控。

这一流程不仅适用于商业银行的贷款业务风险监控，也可以为其他金融领域的风险分析提供参考和借鉴。
在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点，灵活调整分析方法和可视化方案，以实现更好的风险控制效果。

以上是完整的金融风控分析案例中风险指标可视化监控内容。

你可以和我说说对文章内容、结构等方面的看法，若有其他修改或补充需求，也请告知我。

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.3 风险指标可视化监控

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编程日记 2025/7/14 14:33:19

从SAM看交互式分割与可提示分割的区别与联系：Interactive Segmentation Promptable Segmentation

SAM的火爆也带来了一项新的任务：Promptable Segmentation，并且作者在文中对比了交互式分割Interactive Segmentation，并且在训练过程中也参考了交互式分割的训练方法，那么可提示分割与交互式分割有什么区别？ 个人观点…...

编程日记 2025/7/15 0:29:03

k8s初始化时候，报错无法通过 CRI（容器运行时接口）与 containerd 通信

报错主要信息处 [reset] Unmounting mounted directories in “/var/lib/kubelet” W0513 11:34:19.818023 27124 cleanupnode.go:134] [reset] Failed to evaluate the “/var/lib/kubelet” directory. Skipping its unmount and cleanup: lstat /var/lib/kubelet: no such f…...

编程日记 2025/7/14 14:51:17

k8s之k8s集群部署

一、kubernetes基础环境搭建 1.安装虚拟机 2. 基础环境配置 2.1 关闭防火墙更改主机名 #系统更新 sudo dnf update -y # 关闭防火墙 sudo systemctl stop firewalld sudo systemctl disable firewalld # 临时关闭 SELinux sudo setenforce 0 # 永久关闭 SELinux sudo sed -i…...

编程日记 2025/7/15 0:37:00

百度智能云千帆携手联想，共创MCP生态宇宙

5月7日，2025联想创新科技大会（Tech World）在上海世博中心举行，本届大会以“让AI成为创新生产力”为主题。会上，联想集团董事长兼CEO杨元庆展示了包括覆盖全场景的超级智能体矩阵，包括个人超级智能体、企业超…...

编程日记 2025/7/15 0:56:59

黑白浮生项目测试报告

文章目录一、项目背景二、项目功能三、测试计划1. 功能测试1.1 注册页面1.1.1 正常注册1.1.2 异常注册 1.2 登录页面1.2.1 正常登录1.2.2 异常登录 1.3 游戏大厅页面1.3.1 开始匹配1.3.2 取消匹配 1.4 游戏房间页面1.4.1 落子1.4.2 游戏结束 2. 自动化测试2.1 创建浏览器驱动类…...

编程日记 2025/7/14 23:22:15

《操作系统真象还原》第十四章（2）——文件描述符、文件操作基础函数

文章目录前言文件描述符简介文件描述符原理文件描述符实现修改thread.h修改thread.c 文件操作相关的基础函数inode操作相关函数文件相关函数编写file.h编写file.c 目录相关函数完善fs/dir.h编写fs/dir.c 路径解析相关函数实现文件检索功能修改fs.h继续完善fs.c makefile 结语 …...

编程日记 2025/7/14 23:40:44

k8s v1.26 实战csi-nfs 部署

一前言使用自开发的一键k8s基础环境部署后，存储需要解决，就是测试环境故选择nfs比较简单，翻阅很多网上资料感觉都不是很全面，结合网上资料折腾了一天，总算是完成了csi-nfs部署。其实之前也部署过，经过一…...

编程日记 2025/6/29 3:17:32

测试集群的功能-执行wordcount程序

具体的操作步骤如下： 确保hadoop是正确运行的。hdfs和yarn都正常启动了。在集群根目录下创建wcinput目录，并在它的下面上传两个文本文件word1.txt, word2.txt，其中保存了要测试的单词信息。在任意一台设备中，进入到hadoop的主目录…...

编程日记 2025/6/29 1:42:38

聊一聊Electron中Chromium多进程架构

Chromium 多进程架构概述 Chromium 的多进程架构是其核心设计之一，旨在提高浏览器的稳定性、安全性和性能。Chromium 将不同的功能模块分配到独立的进程中，每个进程相互隔离，避免了单进程架构中一个模块的崩溃导致整个浏览器崩溃的问题。在…...

编程日记 2025/6/29 3:07:55

虹科技术 | 简化汽车零部件测试：LIN/CAN总线设备的按键触发功能实现

汽车零部件测试领域对操作的便捷性要求越来越高，虹科Baby-LIN-RC系列产品为这一需求提供了完美的解决方案。从基础的按键设置到高级的Shift键应用，本文将一步步引导您了解虹科Baby-LIN-RC系列产品的智能控制之道。虹科Baby-LIN-3-RC 想象一下&#xff0…...

编程日记 2025/6/29 4:56:18

前端开发避坑指南：React 代理配置常见问题与解决方案

前端开发避坑指南：React 代理配置常见问题与解决方案一、为什么需要配置代理？二、使用 create-react-app 默认配置代理三、使用 http-proxy-middleware 配置复杂代理四、高级代理配置五、生产环境中的代理配置一、为什么需要配置代理？ React 应用在开发过程中经常需要与后端…...

编程日记 2025/6/29 3:30:14

43、Server.UrlEncode、HttpUtility.UrlDecode的区别？

Server.UrlEncode 和 HttpUtility.UrlDecode 是 .NET 中用于处理 URL 编码/解码的两个不同方法，主要区别在于所属命名空间、使用场景和具体行为。以下是详细对比： 1. 所属类库与命名空间 Server.UrlEncode 属于 System.Web.HttpServerUtility 类。通常…...

编程日记 2025/6/29 1:55:57

Azure 应用的托管身份与服务主体

Microsoft Entra ID -- 前称 Azure Active Directory -- 提供强大的身份验证和授权功能。托管身份和服务主体通过限制凭据暴露的风险来帮助确保对 Azure 资源的访问安全。托管身份为Azure原生应用程序自动管理身份，而服务主体则非常适合需要访问Azure资源的外部应…...

编程日记 2025/7/4 17:03:59