网贷的分析和对策？

网贷全面逾期，列个清单求个大神帮分析怎么还？

这个很简单。根据自己的实力，跟平台协商分期还款，最高是5年，一定要把疫情说进入，并非自己主观原因不还，态度诚恳，该硬气的时候一定要硬气怼他。

顺序：第一先还正规军的，也就是比如果银行的，

第二还背景实力强的，5年内不会倒闭的。

第三还小平台的。

为什么这样还呢，协商分期还款压力更小，银行放第一位，因为年轻人以后可以不跟借款平台打交道，但是银行我们以后肯定要打交道的，所以第一位。 次之大平台。最后小平台，说不定哪天就倒闭了。

p2p网贷系统开发需求分析说明书有哪些内容？

你好。是由客户需求主导的。需求分析是网站建设中起点，是很重要的环节，主要包括需求分析、网站分析、后台分析等这几个大的内容。

制作网站建设需求说明书，详细的说明书可以让网站建设事半功倍，让网站建设更为简单。有时网站建设需求说明书会有新的版本，不需要覆盖，全部保留网站建设需求说明书，更为直接的跟踪需求改变所带的工作调整。

认真听客户的需求，模拟用户心理，且制作网站建设需求说明书，最终让p2p网络贷款平台建设的符合用户需求。（PS：迪蒙网贷系统百科上有关于客户需求这块说明书分析的讲解，可以具体再了解下。）

如何查询个人网贷综合评分

“网贷综合评分”简单的来说，它是大数据风控系统对借款人资质条件所进行了一个综合性量化评估。

查询方式：

一、央行征信查询

为线上和线下两种，第一种是携带好本人的身份证原件及复印件，前往周边的央行征信中心进行查询。还有一种方法就是登陆中国人民银行征信中心官网，根据提示，输入自己的姓名与度身份证号码后，等待电子版的信用报告。征信报告中会显示出用户过去5年的借贷平台，借贷金额，借贷期限，负面信息等数据内容。

二、网上系统查询

现在有很多能提供网贷记录查询的网贷大数据系统，可以在微信查找：飞雨快查。可以查询到网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。

大数据观察:网贷人群分析

大数据观察:网贷人群分析

把大数据引入P2P网贷，会产生怎样的“化学反应”?关注P2P的又是什么样的人群?他们有着什么样的投资习惯?了解这些信息，你就掌握了开启P2P网贷行业的钥匙。

大数据服务提供商GEO集奥聚合近期通过数据挖掘的方式收集了2013年12月1日到31日期间北京、上海、广东、浙江、江苏5个地区429个P2P网贷网站的用户浏览数据，样本量达11906721个，分析了P2P平台上的贷款人人群和借款人人群属性、投资习惯等。

经对比分析，GEO集奥聚合得出以下结论：

特征1：陆金所网站的页面浏览量和独立访客两个指标均排名首位;

特征2：排名前三的P2P网站用户重合度较低，三三重合用户百分比仅为0.3%，表明目前P2P网站还未到互相争夺用户阶段;

特征3：用户主体为30-40岁中青年男性群体;其中商业人士居多，贷款用途多为淘宝经营;

特征4：最受P2P人群关注的投资类产品是股票，最受关注的贷款类产品是银行信贷，P2P人群与股票人群重合度最高;

特征5：P2P网站的交易量高峰在夜晚，浏览量则集中在上午和晚上;

特征6：用户的平均浏览时长近半小时，访问者对借出的关注明显高于借入;

特征7：P2P网站重视从搜索、财经类网站导流，贷款人引流词多为P2P网站品牌名称，借款人引流词中贷款类词汇占1/3;

特征8：贷款人最关注的商品是三星和苹果手机，借款人最关注服装鞋帽和华为手机;

特征9：贷款人最关注的奢侈品品牌是香奈儿，借款人最关注是迪奥;

特征10：微信是最受贷款人和借款人关注的社交平台。

特征数据解读：

特征1：陆金所目前是国内P2P网贷行业人气最高的平台。国资背景以及平安已有商誉为其聚集了越来越多的用户。可以说，陆金所是目前中国P2P网贷行业的标杆。

特征2：整个P2P网贷行业目前还处于增长期，行业整合尚未开始。随着近期越来越多的国资背景公司和互联网行业巨头开始进军P2P网贷，行业格局将会进一步改变。

特征3：使用贷款业务的人群的主要是个体经营户，而经营活动也主要通过线上渠道进行。可以看出目前网贷服务仍然存在一定的门槛：1)贷款者通常需要有一定的互联网使用技能;2)贷款者通常对于线上支付业务有一定程度体验和接受程度。因此，移动客户端支付的普及将会引入更多的网贷用户。

特征4：对股票的追捧说明了投资人对风险的承受能力。数据显示，使用P2P平台进行投资的人群对于风险的承受能力较高，追求收益的意愿较强。在股票收益低迷时期，P2P投资产品为投资者提供了比其它理财形式更高的收益率。但是，当股票市场回暖，P2P行业可能会出现流动性不足。

特征:6：对借出的较高关注度说明P2P平台用户投资需求高于借贷。

特征8：贷款人偏爱高端消费品说明贷款人消费能力较强劲，借款人消费能力较弱。

综述：

目前，P2P平台的用户总体中，有投资意愿的人群多于有借款需求的人群。这些用户有较强的投资意愿，也同时有较强的风险意识。因此，在对平台的关注对象选择时，他们倾向于关注公信力、声誉较高的品牌平台。P2P平台的投资者消费能力较强，对收益的追求倾向也较强。在股市回暖时，P2P行业的整体流动性及稳定性可能受到较大影响。此外，目前P2P平台对用户入口仍然存在一定门槛。移动支付方式的体验普及和认可度提升可能为P2P行业带来更多的用户。

美国网贷平台Prosper贷款数据分析

本文主要描述了如何用Python对数据集进行评估，整理，清洗。

完成这一过程后，再通过Tableau对问题 “Prosper违约客户具有哪些特点” 进行探索，分析和可视化。

最后，用随机森林算法对2009年7月后数据进行建模分析，并对仍在进行中的贷款进行违约与否的预测。

Prosper是美国第一家P2P借贷平台。此数据集来源于Udacity上的Prosper 2005~2014年的贷款数据。本文希望能通过对已完成贷款的分析，判断出什么类型的客户更容易违约，并预测还未完成的贷款是否会违约。

原始数据集共包含81个变量，113937条数据，下面对部分重要变量进行说明，其他变量含义可参考 变量词典 。

首先加载库和数据。

然后用df.describe()，df.info()观察数据。

此次主要分析1.什么类型的借款人更容易违约。 2.预测未完成的贷款是否会发生违约。所以去掉无关列。

从2009年7月开始，Prosper调整了对客户的评估方式，此次我们只对2009-07-01后的贷款进行分析。

去掉意义重复列：

Prosper对于新客户的评分和老客户有所区别，此次仅针对新客户数据进行分析。

首先查看下，各变量数据缺失情况。

平台把借款状态分为12种:Cancelled(取消)、Chargedoff(冲销，投资人有损失)、Completed(正常完成，投资人无损失)、Current(贷款还款中)、Defaulted(坏账，投资人有损失)、FinalPaymentInProgress(最后还款中，投资人无损失)、Past Due(逾期还款，投资人无损失)。

本文依据交易是仍在进行中还是已关闭,以及已关闭交易中投资人有无损失将所有数据分成以下三组：

Current(包含Current,Past Due)、

Defaulted(包含Defaulted,Chargedoff)、

Completed(包含Completed,FinalPaymentInProgress)。

为了便于后续分析计算，再将“Completed”改为1，“Defaulted”改为0。

已完成的贷款的违约率为defaulted_ratio_finished =26.07%

此数据集有多个特征体现了贷款用户的信用情况。其中，信用等级(ProsperRating)是Prosper根据自身模型建立，是用于确定贷款利率的主要依据，而信用评分(CreditScore)则是由官方信用评级机构提供。

由图5-1可以看到，随着信用等级(ProsperRating)的不断升高，违约率呈现明显的下降趋势。

而在信用评分（CreditScore）中，低分段(640-700)，违约率处于比较高的位置，且没有太大变化。大于720的部分，随着信用评分的升高，违约率明显下降。

说明整体而言，借款人的信用水平越高，违约可能性越低。

在不同年收入(IncomeRange)中，Not employed的借款人，违约率最高，随着收入增加，违约率不断降低。

在不同贷款状态下(Status)，违约用户的整体月收入(MonthlyIncome)明显低于未违约用户。

根据图5-4的左图，违约用户与未违约用户的整体负债收入比差异不大。

再根据负债收入比（DebtToIncome）的四分位点，将所有数据分成数据量接近的四组。从图5-4的右图可以看到低比例（负债收入比0-0.12）与中等比例（0.12-0.19）的违约率都较低。较高比例（0.19-0.29）的违约率略高于前面二者。但高比例（大于0.29）的用户违约率显著升高。

根据银行卡额度透支率(BankcardUtilization)的四分位点，将数据分成 '未使用'，'较低透支(0,0.3]'，'中等透支(0.3,0.7]'， '较高透支(0.7,1]'，'严重透支（1,5]'五组。

可以看到，严重透支的借款人，违约率最高。

其次是未使用的用户，这也是为什么金融机构对于“白户”会格外关注的原因。

近半年征信查询次数（InquiriesLast6Months）可以反应出借款人近期向金融机构申请借款的频繁程度，间接体现了借款人近期的资金状况。

图5-6中，绿线表示不同查询次数下的借款笔数。可以看到，绝大部分在7次以下。

而在查询次数0-7区间内，违约率随着查询次数的增加而升高。

当前逾期(CurrentDelinquencies)可以很好的反应出借款人的信用情况。

由图5-7，可以看到大部分借款人的当前逾期在2次以内。而在0-6的区间内，违约率随当前逾期数的增加而升高。

为了避免某些数量极少的分类对违约率排序的影响，首先筛选出借款笔数在30以上的分类。

由图5-8可以看到，数量最多的是1- Debt Consolidation（债务整合）。

而违约率最高的依次是15- Medical/Dental(医疗),13-Household Expenses(家庭开支),3-Business（商业），均高于30%。

根据贷款金额（LoanAmount）的四分位点，将数据分为数量接近的四组。比较有意思的是，中等借款(3100,4750)的违约率最高，而高额借款（大于8500）的违约率反而最低。

这很可能是因为能申请到高额借款的用户，各方面条件都不错，从而降低了违约率。

由图5-11可以看到，在0-30区间内，随着持续时间的增长，违约率逐渐降低，而这一区间也包含了一半左右的数据。

当持续时间继续增长，违约率看不出有明显变化规律。

在不同地区之间，违约率也存在比较明显的差异。LA,SD等城市，违约率较高。UT,CO等城市，违约率较低。

整体而言，有房产的借款人，违约率要明显低于无房产的借款人。

导入相关库。

将数据中的字符串变量，均转换为数字。

按照测试集30%，训练集70%的比例划分数据集，并使用随机森林算法，建立模型。

该模型测试集预测准确率为：accuracy=73.99%

对于随机森林算法，可以查看在这个模型中，每个特征的重要程度。

如图6-2所示，StatedMonthlyIncome和EmploymentStatusDuration两个特征最为重要。

根据此模型，对目前仍在进行中的贷款进行违约与否的预测。

仍在进行中的贷款违约率为defaulted_ratio_predict =3.64%

本文详细描述了对于Prosper贷款数据，从数据探索到建立模型，并进行预测的完整过程。

发现月收入（StatedMonthlyIncome）以及受雇佣状态持续时间(EmploymentStatusDuration)对是否会违约的影响程度最大。主要是因为这二者是体现借款人稳定性的重要因素。

而在模型建立方面，还可以调整此模型的参数，来进行改进从而提高准确率，也可以尝试使用其他算法，如逻辑回归等，建立新的模型进行比较。

综合分析 P2P网贷的优点与缺点都有哪些

从贷款人的角度来说：最重要的是p2p平台融资迅速，避免长时间等待放款而误了时机。其次是便利，贷款的认证、记账、清算和交割等流程均通过网络完成，足不出户即可完成贷款。

从出借人的角度来说：1.投资门槛低；2.风险可控,对本金有保障；3.收益客观，年化普遍能达到6%-15%；4.便利，可在网上完成所有操作。

但p2p的缺点也是很明显的，网上提供的信息对于小白理财人来说真伪难辨，目前p2p市场的监管制度不够完善。更多是靠平台的自觉性。

因此，选对平台很重要。这里推荐一直在投的北京龙贷。

1.

有真实的第三方托管；

2.

对借款人的审核模式严谨；

3.

大额标的是一定有抵押；

4.

冠群合作，本息担保；

选平台首要考虑安全性，其次再考虑收益！另外切记分散投资！

关于网贷分析表和网贷的分析和对策的介绍本篇到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。