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Edad & Default

edad_default <- train %>% 
  select(rango_edad, marca_de_default_t_12) %>% 
  filter(marca_de_default_t_12 == 1) %>% 
  group_by(rango_edad) %>% 
  count(marca_de_default_t_12, name = 'frecuencia', sort = TRUE) %>% 
  ungroup()

ggplot(data = edad_default, aes(x=rango_edad, y=frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  geom_text(aes(label=frecuencia), vjust=-0.3, size=3.5)

Estado civil & Default

estado_civil_default <- train %>% 
  select(estado_civil, marca_de_default_t_12) %>% 
  drop_na() %>% 
  filter(marca_de_default_t_12 == 1) %>% 
  group_by(estado_civil) %>% 
  count(marca_de_default_t_12, name = 'frecuencia', sort = TRUE) %>% 
  ungroup()

ggplot(data = estado_civil_default, aes(x=estado_civil, y=frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  geom_text(aes(label=frecuencia), vjust=-0.3, size=3.5)

Zona del desembolso & Default

zona_default <- train %>% 
  select(zona_del_desembolso, marca_de_default_t_12) %>% 
  drop_na() %>% 
  filter(marca_de_default_t_12 == 1) %>% 
  group_by(zona_del_desembolso) %>% 
  count(marca_de_default_t_12, name = 'frecuencia', sort = TRUE) %>% 
  ungroup()

zona_mayor_default <- zona_default %>% 
  filter(frecuencia>40)

p<-ggplot(data = zona_mayor_default, aes(x=zona_del_desembolso, y=frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  geom_text(aes(label=frecuencia), vjust=-0.3, size=3.5)

p + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

zona_menor_default <- zona_default %>% 
  filter(frecuencia<40)

q<-ggplot(data = zona_menor_default, aes(x=zona_del_desembolso, y=frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  geom_text(aes(label=frecuencia), vjust=-0.3, size=3.5)
q + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

Segmento & Default

segmento_default <- train %>% 
  select(codsubsegmento, marca_de_default_t_12) %>% 
  drop_na() %>% 
  filter(marca_de_default_t_12 == 1) %>% 
  group_by(codsubsegmento) %>% 
  count(marca_de_default_t_12, name = 'frecuencia', sort = TRUE) %>% 
  filter(frecuencia>5) %>% 
  ungroup()

ggplot(data = segmento_default, aes(x=codsubsegmento, y=frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  geom_text(aes(label=frecuencia), vjust=-0.3, size=3.5)

Plazo & Default

plazo_default <- train %>% 
  select(plazo_credito, marca_de_default_t_12) %>% 
  drop_na() %>% 
  filter(marca_de_default_t_12 == 1) %>% 
  group_by(plazo_credito) %>% 
  count(marca_de_default_t_12, name = 'frecuencia', sort = TRUE) %>% 
  ungroup()

ggplot(data = plazo_default, aes(x=plazo_credito, y=frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  geom_text(aes(label=frecuencia), vjust=-0.3, size=3.5)

Profesión & Default

profesion_default <- train %>% 
  select(profesion, marca_de_default_t_12) %>% 
  drop_na() %>% 
  filter(marca_de_default_t_12 == 1) %>% 
  group_by(profesion) %>% 
  count(marca_de_default_t_12, name = 'frecuencia', sort = TRUE) %>% 
  filter(frecuencia>30) %>% 
  ungroup()

ggplot(data = profesion_default, aes(x=profesion, y=frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  geom_text(aes(label=frecuencia), vjust=-0.3, size=3.5)