KCB 금융스타일 시각화 경진대회

데이터 설명

KCB가 지닌 다양한 금융데이터를 통해 전국민/지역민의 금융스타일을 살펴보고, 새로운 인사이트를 찾을 수 있는 시각화 결과물을 만들어주세요.

1번째 데이터셋인 credit_card_data.csv를 중점적으로 시각화를 하시면 됩니다. 다만 2번째 데이터셋에 대한 시각화도 해주시면 가산점이 있습니다.

자세한 사항은 하단의 채점기준을 살펴보시기 바랍니다.

데이터 파일

*모든 값의 단위는 (원) 이고, 필드를 보유한 사람끼리의 평균 입니다 (※ 즉 0을 포함하지 않은 평균)

* 일부 통계 값을 조정하여 제공하였기 때문에 수치의 오류가 있어보일 수 있으나, 해당 수치를 기준으로 시각화 결과물을 만들어 주시면 됩니다.

* KCB 정책 상 대출 카테고리 및 상환 유형 등에 대해 필드를 일부 제거하였습니다. 하여 대출 총합과 해당 카테고리들 합이 다를 수 있습니다.

* 2016년 1월 10대 남녀의 대출 관련 수치가 전체적으로 오류가 있는 것으로 보입니다. (KCB 스코어 변경이슈 관련) 해당 컬럼은 되도록이면 무시하고 작업 부탁드립니다.

1. credit_card_data.csv : 전국민 카드 및 대출 이용통계 데이터
연령대/거주지/성별 구분에 따른 카드 및 대출 이용통계 데이터로, 구분 값 별 카드이용금액 비교, 대출금액 및 대출 특이사항 비교 등이 가능하다.

예)
- 총 카드이용금액 비교 x 연령별 or 성별 or 지역별
- 총 대출 금액 비교 x 연령별 or 성별 or 지역별 등


2. jeju_financial_life_data.csv : 지역 거주지(제주도) 금융라이프 데이터
제주도의 우편번호 단위 지역민의 금융생활 통계 데이터
우편번호 단위 별, 거주지 블록 별 소득 비교, 채무 현황, 다양한 컬럼을 활용하여 인사이트를 발굴할 수 있다.

예)
- 직업군 비율 비교 x 거주지별 or 성별 or 연령별
- 신용등급 비교 x 거주지별 or 성별 or 연령별