在当前经济下行压力增大的环境下，P2P网贷行业风险日益暴露，加之网贷备案一拖再拖，P2P网贷平台举步维艰。 目录 1 背景和目的 2 数据介绍 3 数据清洗 4 数据分析 4.1 贷款客户画像 4.2 各变量与历史逾期的相关性 5 建议 1 背景和目的 拍拍贷（NYSE:PPDF）成立于2007年6月，总部位于上海 该数据表一共是328553行，21列。 字段描述： ? 21个字段大致可以分为基本信息、信用信息、认证信息、借款信息4个维度。 ? 4 数据分析 4.1 贷款客户画像 4.1.1基本信息-性别/年龄 --查询性别分布 select 性别, count(listingid) as 数量 from lc group by 性别 同时E、F评级的历史逾期率远大于之前的四个评级，可以看作客户资质好坏的分水岭； （4）由于大多数用户未进行认证或只进行了一项认证，导致取得两个及以上认证的用户数据过少，难以反映出历史逾期率与认证数的相关性
Task2 数据分析 此部分为零基础入门金融风控的 Task2 数据分析部分，带你来了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备，欢迎大家后续多多交流。 数据间相关关系 特征和特征之间关系 特征和目标变量之间关系 用pandas_profiling生成数据报告 2.3 代码示例 2.3.1 导入数据分析及可视化过程需要的库 import pandas 说明： 本次数据分析探索，尤其可视化部分均选取某些特定变量进行了举例，所以它只是一个方法的展示而不是整个赛题数据分析的解决方案。 另外可以横向比较，如果在数据集中，某些样本数据的大部分列都是缺失的且样本足够的情况下可以考虑删除。 Tips: 比赛大杀器lgb模型可以自动处理缺失值，Task4模型会具体学习模型了解模型哦！ /example.html") 2.4 总结 数据探索性分析是我们初步了解数据，熟悉数据为特征工程做准备的阶段，甚至很多时候EDA阶段提取出来的特征可以直接当作规则来用。
适用于业务初期的行为分析、经营策略等分析查询场景，首购限时10元，快来抢购吧！
自2017年4月开始，中国互联网金融协会互联网金融登记披露服务平台（简称“登记披露平台”）开始登记披露各大网贷平台的运营数据，到2018年3月，一年时间，共有100多家平台进行了相关数据披露。 虽然部分平台数据披露不够完整，但是这一百多家平台几乎囊括了网贷行业最优秀的平台，大量数据依然值得分析。 数据来源：中国互金协会、麻袋研究院 3、在贷余额与累计借贷金额不相关 从在贷余额与累计借贷金额所呈现的散点图可知，各网贷平台这二者相关系数仅0.3，并不呈现明显的相关性。 数据来源：中国互金协会、麻袋研究院整理 从历史数据看，陆金服可谓一枝独秀，几乎没有受到各种现金贷政策、网贷政策的影响。 数据来源：中国互金协会、麻袋研究院 此外，从历史数据可知，与头部平台大部分保持增长不同，在贷余额排名靠后18家的平台基本上保持递减趋势。 ?
/usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time : 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理与初步分析 @edition : raw_data = pd.read_csv(csv_file_path,engine='python') #查看数据集 print('\n数据预览：',raw_data.head ()) print(' \n 数据描述: ') print(raw_data.describe()) print('\n数据集基本信息: ') print(raw_data.info print('\数据基本信息',used_data.info) #分组求和 data_group_by_date=used_data.groupby(['issue_d2']).sum(
本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance目前也正在向信用风险管理的其他领域纵深扩展，2014年2月ZestFinance宣布推出基于大数据分析的收债评分（Collection Score），旨在为汽车金融、学生贷款、医疗贷款提供一种新的评分系统 ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 类似地，非常规数据是客观世界的传感器，反映了借款人真实的状态，是客户真实的社会网络的映射。只有充分考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性，才能提供深度、有效的数据分析服务，降低贷款违约率。 其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。
大数据文摘翻译：岳辰 校对：Yawei Xia（转载请保留） “大数据”是否能辅助我们做出更好的贷款选择？ 这里面，Think Finance既是贷款人又是使用大数据的公司; LendUp只是贷款人; ZestFinance为其他提供贷款的公司做大数据分析。 LendUp和Zest Finance说，他们在过去几年所取得的贷款笔数数以万计。 Persis Yu是一位来自消费者中心的律师。她在报告中分析了这几家公司公开的利率，贷款条约以及一些公开的费用。 包括这几家在内的一些公司使用统计建模技术来分析大数据，他们希望通过对于赋予数千新变量权重的方式预测出更为精确的用户可信度。 其中有一些对大数据的使用令人费解：比如Zest Finance说，一辆汽车的报废与否以及填表时使用大写字母都会导致欠款风险的增高。LendUp则会查看用户浏览网页的速度。
与此同时，在处理新增贷款时,这个系统也缺乏分析数据的能力。官员们表示，他们不希望因为这个系统从而妨碍联邦政府对现有学生的经济援助. 研究人员将无法直接通过新研发的学生贷款数据系统进行分析，与此同时，对于教育部是否公开匿名数据，仍然有待商榷。 旅居英法半载，现居翡冷翠，关注大数据时事；关注大数在商业,体育,科技以及社会科学领域方面的发展.愿大数据文摘,能予我以桥梁与诸专业人士分享探讨。 大数据格言: 大数漫漫,吾将上下而求索. 爱好:网球,击剑,阿根廷探戈,阅读,登山,滑雪 ? 张翼，美国本科留学第五年，SyracuseUniversity公共关系，金融专业大四在读。对于媒体分析，金融，资产证券化等领域有兴趣。 在校参与利用大数据分析媒体影响力，衡量公关活动对于社交网络上的流行语，潮流，和对品牌的态度变化。期待与更多对传媒和金融领域有见解的朋友一起交流
在上篇文件，我们讲到对网页的访问日志数据放到了HDFS中，那我们的个人标签（例如，喜欢汽车、喜欢衣服等）是如何被分析出来的？我们今天讲一个简单的大数据分析案例，为大家揭开神秘的面纱。 ? ? 对于数据的进一步分析，如果大型的互联网厂商，会用mapreduce进行数据的定期分析。今天我们讲到，用hive数据仓库进行进行的快速分析呈现，您也可以。 ? 将HDFS中的数据导入到HIVE中 ? 2、HIVE的大数据分析能力体现在简单、易用 A、我们希望查到所有访客的访问网址次数。 一条简单的SQL命令下发后，HIVE生成了mapreduce进行大数据的分析，在三台Yarn的节点上大约30秒钟后返回了结果。 传统分析大数据，基本需要写复杂的mapreduce框架代码，如果没有很好的java基础，是一个很大的挑战。而HIVE通过简单的SQL语句，经过解析器，即可自动生成jar包，启动数据分析。
对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。 7.jpg 大数据处理的整个流程，可以划分为几个阶段：数据储存、数据计算、数据分析挖掘、数据可视化等。 其中数据存储和数据计算的阶段，通常由大数据开发岗位完成；数据分析挖掘、数据可视化阶段，则主要由大数据分析来完成。 2.jpg 大数据分析 大数据分析，主要工作重点在数据建模与分析，更多注重的是数据指标的建立，数据的统计，数据之间的联系，数据的深度挖掘和机器学习，并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。 1.jpg 关于大数据与数据分析，大数据开发岗和分析岗，以上为大家做了一个简单的对比了。
数据科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨大潜力，然而，当我们将焦点放在分析工具身上时，我们也可能忽略了数据本身的重要性。毕竟如果没有正确的数据，视觉化和预测分析也没有任何用处。 ? 每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别，在此基础上，对数据进行不同层次和结构的分类。 现在或许看起来很微小，可是对数据深入的挖掘和分析将会给企业带来巨大的财富。 2016年美国总统大选的预测分析，很好地证明了数据质量的重要性。在当时的预测中，大多数数据是基于州级和国家级的电话投票进行的。 而机器依据大数据分析出来的预判，是否真的能符合事实情况，很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础：一个将数据驱动纳入到组织文化的企业，采集到的简介、完整和正确的数据。”
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。 统计 / 分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到 EMC 的 GreenPlum
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。 在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。 与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。 随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。 大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘 在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次 纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。 据专业人士分析，对一个 500 万会员的电商来说，每次 0.5%的退订或者放进垃圾邮箱，意味着近 100 万元的营销费用打了水漂。 那么，团购网站应当如何做呢？ 因此无论从什么角度来说，电子商务和团购都还有大量的优化空间，我相信以大数据为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海大战中赢得战役的利剑。
与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 ? 大数据分析用例： 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。 客户满意度和保证分析： 也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。 竞争对手的市场渗透率分析： 在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。 未来方向的分析： 研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。
在今天的互联网时代，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。 中国有6.48亿网民，人群覆盖面非常广，通过对他们在网络上留下的痕迹进行数据挖掘和分析，能够对目前的征信状况进行有效补充，让更多在互联网上有数据的人，通过刻画得出的信用状况，也能得到金融服务，当然还包括生活服务 现有征信记录主要是个人信息加信贷记录，而互联网上的行为记录非常多，我们可以用大数据的方法计算互联网上万个变量，将更多信用记录以外的信息纳入征信体系。 结合现有身份记录和信贷记录，以及生活类数据，再加上互联网数据，可以得到更多广谱信息来刻画信用。 最后，征信数据实时鲜活。 大数据的两个主要特点是存量、热数据，它不再是离线的事后分析数据，而是在线实时的互动数据。如果某个人有违约行为记录，会立刻被刻画进来，使当前业务的快速决策更加有效。
现在P2P借贷领域的许多人，包括我自己，都喜欢使用借贷平台提供的大数据来分析趋势和帮助自己更好地了解借款人，以及分析他们的行为，从而来控制我们在 P2P借贷市场上的风险。 借贷平台的网络属性使得许多早期的零售投资者是以技术为导向，因此一直存在着一种误解就是，要想成为一名成功的投资者，你需要学 会了解并利用大数据。 有些人会说我们无法收集任何有意义的数据，但是许多人会同意，我 们能从历史记录中获取最有意义的数据，并分析出早期支付违约的可能性。 要素3：大数据将那些相互影响的因素独立开来 数据的有效性十分重要，你可以研究在周二发放，且限定于FICO分数为750的CA借款人的债务重组贷款。 当我们在进行 数据分析时，如果能够记得所有这些因素：大数据只是对过去的记录而不具备预测性，而我们的贷款池小且新，大数据将相互依存的变量孤立开来，相互关系不意味 着因果关系，我们就会在P2P借贷领域领先于其他投资者一步
供应链金融（TSCF）帮助产业解决资金端和资产端的需求匹配问题，利用区块链、人工智能等多项技术，构建供应链协作和供应链融资在线全流程,从贷前、贷中、贷后实现底层资产透明化，降低操作风险、运营及人工成本，改善企业现金流管理，提升小微企业融资能力...
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
文件存储
SSL 证书
WordPress