随着金融市场的快速发展，信贷业务规模不断扩大，信贷违约风险也随之增加。为了有效管理和控制信贷违约风险，本文提出了基于Python的信贷违约数据挖掘与分析系统。该系统采用Python、Flask、MySQL、Spark、Vue和Echarts等技术，实现了大数据的计算和可视化展示。首先通过阿里云天池下载信贷违约的相关数据，包括贷款金额，期限，利率等数据，通过Echarts展示的可视化数据包括有等级违约分析，年度违约分析，利率统计，分期金额统计等，系统单独使用spark完成大数据的计算。另外系统根据线性回归机器学习，用户输入贷款金额，年限，利率，房屋所有权状况，年收入状况，给出信贷违约的概率提示。希望用户通过大数据挖掘和分析，发现信贷违约风险的规律和趋势，提高金融机构的风险管理能力。同时，该系统还可以为金融机构提供更加科学和准确的信贷决策依据，提高信贷业务的效率和准确性。

1. 1. 1. 系统功能介绍

系统的功能主要包括三个方面。首先是需要准备相关的数据，这些数据包括有贷款金额，期限，利率等。其次是将这些数据通过pyspark对数据进行分布式计算处理，完成Mysql对数据的存储。最后通过Vue搭建的web页面进行数据的可视化展示，数据可视化展示是通过Echarts实现的图表。另外用户输入贷款金额，年限，利率，房屋所有权状况，年收入状况，给出信贷违约的概率提示。

1. 1. 1. 系统主要模块设计

根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前台vue项目模块，后台Flask后台项目模块和spark数据处理模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，数据可视化展示页面，Spark数据处理模块主要用来对信贷违约的相关数据进行清洗的，通过使用Mysql进行数据的存储，Flask后台用来提供前台所用的json数据。

考虑到获取的数据有问题或者发生缺漏，用户可以对数据进行管理，包括重新添加信贷违约的信息，或者对原有的信贷违约信息进行修改等操作。