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上一讲中，我们详细探讨了个人贷款全周期数据的获取、清洗、处理这三个关键步骤。这一次，我们将继续深入分析，重点放在建模、结果呈现和业务价值发现上。在此之前，我想再次明确我们的分析目标——优化贷款审批流程、提升客户满意度，并最终降低违约风险。就像 ChatGPT 偶尔需要提醒目标一样，我们也需要不断回顾我们的分析目的，确保不偏离预设的方向。

那么有目标就能直接完成吗？这个目标“太大”，无法用“数据描述”，也容易让你的分析结果偏离核心问题。虽然在数据库中为你呈现的是一张表格，但是现实世界中，贷款的流程是随着时间，数据不断变化的，因此呢，我们将整个贷款过程划分为贷款前、贷款中和贷款后三个部分，来分别关注不同的核心指标。这些核心指标帮助我们监控和评估整个贷款流程的效率和风险。为了精准指导这一过程，我们将利用 ChatGPT 的能力，来定义和解释这些关键阶段的具体指标。

定义核心指标

在深入到贷款建模和结果呈现之前，首先来定位各阶段的核心指标。这些指标是我们实现目标的路标，帮助我们检测关键点，从而使决策更精确、更有针对性。以下是各个阶段可能关注的核心指标：

你现在是一名专业的数据分析师，
请你参考我提供的个人贷款数据，将贷款过程划分为前期、中期、后期，
为我提供不同时期的核心指标，用于优化贷款审批流程、提升客户满意度，并最终降低违约风险。

ChatGPT 做了如下输出：