逾期数据分析的维度

逾期数据分析的维度

引言：在金融行业中，逾期数据分析是一重要的任务。逾期数据分析可以帮助金融机构了解贷款逾期情况，评估风险，并采取相应的措。逾期数据分析的维度是指在分析逾期数据时可以考虑的不同视角和参数。以下将简要介绍逾期数据分析的维度。

逾期数据分析的维度包括：

1. 时间维度：时间维度是逾期数据分析中最基本的维度之一。通过分析不同时间的逾期情况，可以发现逾期行为的趋势和规律。例如，可以比较不同度或年度的逾期率，以及逾期时间的分布情况。这可以帮助金融机构制定更合理的还款策略和风控措。

2. 地域维度：地域维度是另一个重要的逾期数据分析维度。不同地区的经济环境、文化背景和风险偏好都会影响逾期率。通过分析逾期数据在不同地区的分布情况，可以帮助金融机构了解不同地域的风险特征，有针对性地制定风控策略。

3. 借款人特征维度：借款人特征维度是逾期数据分析中一个重要的方面。借款人的年龄、性别、职业等个人特征与逾期风险之间可能存在一定的关联性。通过分析不同借款人特征的逾期情况，可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，并制定相应的风险控制策略。

4. 贷款产品维度：不同类型的贷款产品对逾期率的影响也是逾期数据分析中需要考虑的维度之一。不同的贷款产品有不同的特点和风险，因此对逾期数据进行分类分析，可以帮助金融机构了解不同产品的风险特征，并对不同产品采取相应的风控策略。

5. 逾期原因维度：逾期原因维度是进一步分析逾期数据的一种方法。逾期原因包括借款人的还款意愿和能力两个方面。通过分析逾期数据中的还款意愿问题和还款能力问题，可以帮助金融机构更好地了解逾期的原因，进一步制定风控措。

总结：

逾期数据分析的维度涵了时间、地域、借款人特征、贷款产品和逾期原因等多个方面。通过综合考虑这些维度的分析结果，金融机构可以更准确地评估逾期风险，制定相应的风控措，以保障金融业务的安全和稳定发展。

逾期数据分析的维度，逾期数据分析的维度包括，逾期数据分析的维度有哪些，逾期数据分析的维度是什么，逾期贷款分析报告文

精彩评论

剑圣喵大师 2023-09-14

数据分析的几个维度 数据分析的？个维度分析视？基础 对？要可？ 即时间，空间，数量等要？致 描述要全？ 集中趋势 刻画？般。数据分析 1主要内容 数据总体了解: 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度； 通过info熟悉数据类型； 粗略查看数据集中各特征基本统计量。

荣发 2023-09-14

总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。

司马懿 2023-09-14

中原消费金融建立了智能SAAS BI体系，为各级管理者提供智能化的数据决策服务，自动监控经营情况并进行智能化预警提醒。此外，中原消费金融建立了精准营销体系。

丽雅 2023-09-14

用户维度 这部分主要关注的是是否逾期，做定性分析，因此创建一个新的数据 用户基本信息 (1)性别 贷款中男、女分别占608%和392%。 image image 男逾期占比为79%。图片中标为红色的就是本次用来分析的用户信息。通过分析各行为特征维度中的回应逾期占比，进而得出逾期客户的整体特征，来帮助企业及时调整，改善经营。

丽娜 2023-09-14

学如何对数据集整体概况进行分析，包括数据集的基本情况(缺失值。

星球研究所 2023-09-14

接下来，依次介绍信用的三级维度:客户级别、借据级别、账单级别。一个客户可以有多个借据(即交易一笔形成一笔借据数据)，一个借据可以形成多个分期账单，每个分期账单对应不同的还款日。金额类型、借款期限、贷款利率、评级、借款用途五个维度的逾期情况 逾期率高的用户画像是怎样的？ 根据用户画像并结合数据集字。

麒瑞 2023-09-14

其次，在上线前要提前根据客群进行粗粒度筛选，比如黑名单、反欺诈、设备反欺诈等。对指标分析的时候逐个进行处理分析。

渣男惑心 2023-09-14

在保证业务量的同时降低业务坏账率、控制逾期风险，最实现公司盈利。 风控审批策略的类别 多维度数据分析呈现了借款人的用户画像，制定多维度完善的审批策略规则。 分析异常值:在图表中，可能存在一些异常值，比如极高的逾期额度或极长的逾期天数。需要对这些异常值进行分析，了解其原因，以便制定相应的风险控制措。