(data<-data.frame("年龄"=c(41,27,40,41),
                 "教育"=c(3,1,1,1),
                 "工龄"=c(17,10,15,15),
                 "收入"=c(176,31,55,120),
                 "负债率"=c(9.3,17.3,5.5,2.9),
                 "信用卡负债"=c(11.36,1.36,0.86,2.66),
                 "其他负债"=c(5.01,4,2.17,0.82),
                 "违约"=c(1,0,0,0)))
summary(data)
#比较有违约与无违约行为特征的人群特征
data1<-as.matrix(data)#转化为矩阵
par(mfrow=c(1,2))
barplot(data1[1,1:3],beside = TRUE)
barplot(data1[2:4,1:3],beside = TRUE)
#年龄特征
data_ninaling<-ftable(data$年龄,data$违约)
barplot(data_ninaling,beside = TRUE)

#探索不同特征的人群收入与负债的分布情况
par(mfrow=c(1,2))
barplot(data1[1,5:7],beside = TRUE)

#探索不同特征的人群收入与负债的关系
library(corrgram)
corrgram(data1[2:4,4:7])