finda핀다 대출 금리 한도(67개 금융사 1분 비교)
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대출 비교는 이제 핀다에서 간편하게
가장 어려운 결정은 대개 선택의 여지가 많을 때 내려진다. 앤드류 잭슨핀다, 대출 비교의 새로운 기준 편리성 어려운 절차 없이 손쉽게 대출 제품 비교 투명도 숨겨진 요건 없이 분명한 정보 제공 전문성 여러가지 금융 제품과 전문가의 맞춤 상담 핀다는 여러 금융 기관의 여러가지 대출 상품을 한눈에 비교할 수 있는 플랫폼입니다. 더 이상 여러 금융 기관을 하나하나 방문하거나 어려운 서류 일을 거칠 필요 없이 핀다에서 손쉽게 요구하는 조건에 맞는 대출 상품을 찾아보세요. 핀다는 고객에게 손님에게 고객에게 손님에게 투명하고 명백한 내용을 알려드려 최적의 선택을 돕습니다.
클러스터링 기법
1. kmeans 알고리즘 군집 개수를 미리 정하고 랜덤하게 초기 중심점을 잡는다. 각 데이터 포인터와 중심점간의 거리유클리드거리를 계산해서 가까운 군집에 배정합니다. 군집별 중심과 데이터포인트간의 거리의 평균을 구해 중심점으로 삼는다. 이 같은 과정을 중심점이 많이 변하지 않을 때까지 반복합니다. 장점 계산복잡도가 낮습니다. 단점 k를 직접 설정해야 하고 중심은 랜덤하게 분포됩니다. 랜덤하게 초기 중심점을 설정하기 때문에 경우에 따라 군집이 잘 나뉠수도 아닐수도 있습니다.
k를 3에서부터 시작해서 늘려 적절한 숫자를 찾으면 됩니다. 빅콘의 경우 k=8일 때, r,f,a 별로 높다, 중간, 낮다로 잘 나뉘어져서 8로 설정했다. 아웃라이어에 취약합니다. 데이터가 크다면 아웃라이어가 뽑힐 가능성이 낮기 때문에 랜덤 샘플링을 한 데이터로 클러스터링을 하면 됩니다.
4 모델 성능 평가
train과 validation을 나눌 때 셔플해서 73으로 하였습니다. 최종 제출 모델의 validation F1 score는 0.465정도였습니다. 대회측에서 대시보드를 제공하지 않아 test dataset의 성능은 알 수 없었지만 최종 발표장에서 다른 팀의 validation 결과를 봤을 때, 다들 0.450.46대 였던 것으로 보아 모델 성능에서 크게 차이나지 않았던 것 같다. 중요변수로는 승인된 상품 개수신용점수가 낮으면 적게 승인된다, 금리 순위승인된 상품들의 금리 낮은 차례대로 랭킹, 희망 대출금액과 승인 한도간의 차이, 한도 순위승인된 상품들 중 한도 높은 차례대로 랭킹, 승인 한도, 신용점수 등이었다.
3 데이터 수집
기본적으로 제공된 데이터는 1 로그 데이터, 2 스펙 데이터, 3 대출상품 결과 데이터입니다. 개별적으로 유저가 앱을 사용한 로그, 나이나 성별 등의 유저의 정보, 승인된 상품들과 최종 대출 신청했는지의 여부target이 담긴 데이터입니다.
이 외에도 추가적으로 수집한 데이터는 위와 같다. 성별, 연령별, 모바일 이용자별로 전반적인 핀다와 대출 관련한 관심도를 반영하기 위해 일자별로 네이버 검색량 데이터를 openAPI를 사용해서 크롤링해서 가져왔다.
또한 대출 신청에 있어서 가장 중요하게 작용할 것으로 보이는 대출 금리의 주차별 변화를 반영하기 위해 코픽스 금리 데이터를 사용했다. 핀다에서 많이 보유하고 있는 생활비 대출에 대한 수요를 반영하기 위해 월별 소비자물가지수 데이터를 사용했으며, EDA 과정에서 공휴일 다음날에 신청건수가 peak를 찍는 것을 반영하기 위해 공휴일 데이터 또한 사용했다.
대출 이자계산기란 대출계산기?
대출 이자계산은 복잡하고 어렵다고 생각 드실 수 있습니다. 아래 나와있는 대출 이자계산기를 사용하여 쉽게 대출 계산을 해보세요. 명백한 계산은 해당 은행에 문의해야 합니다. 1. 핍니다. 아주 쉽게 대출들을 비교하며 대출계산기 까지 있습니다.
자주 묻는 질문
대출 비교는 이제 핀다에서
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1 좀 더 구체적인 사항은 본문을 참고하시기 바랍니다.
4 모델 성능 평가
train과 validation을 나눌 때 셔플해서 73으로 하였습니다. 좀 더 구체적인 사항은 본문을 참고하시기 바랍니다.