网贷平台最全面的分析和判断？

有钱花是正规借钱平台吗？从三个角度分析

度小满是正规合法公司。业务架构主要包括消费金融、支付、互联网理财、互联网保险、互联网证券等多个板块，基本覆盖金融服务的各个领域。有钱花是度小满金融旗下的小额网贷平台，额度最高可达20万。

判断-个平台是否正规，首先看它正否具备相关的资质，企业信用信息公示系统能够查询到E经注册的合法的金融机构，所以可以直接在上面查询，度小满金融是否正规一查便知。 大家在选择其他的理财平台之前也要进行查询，确保具有两点牌照，安全合法的前提下再选择理财产品。

还可以根据公司团队是否正规专业来判断，毕竟有一个专业的团队的话，打造出来的平台肯定也是专业可靠的。度小满金融就是原来的百度金融，在201 8年4月百度金融已经完成拆分融资协议签署，启动了全新品牌度小满金融，自此百度理财也全面升级为度小满理财。简单地说，实度小满金融就是之前的百度金融，目前已经在市场上运行5年多了,口碑-直不错,无论是科技实力还是资金实力都值得信赖。

市面上正规有持牌小贷有：度小满、众安小贷、360借条、拍拍贷、洋钱罐、省呗、微粒贷、借呗、分期乐、榕树贷款、京东金融、平安普惠、马上金融及其银行小贷产品等，之前自己生意周转用过几个小额贷款产品，其实各小贷平台都有内部申请入口，利息低、易下款、额度高！分享给有需要的，扫码下图二维码即可进入！

网贷为什么下款率高？三大理由全方位剖析！

;     现在市面上有很多网贷平台，下款率很高，也可以很轻松的获得贷款。很多用户都有疑问，网贷为什么可以贷款？一些明知收不回来的款，网贷机构为什么愿意下款呢？今天我们来简单分析下几个方面。

1、利润高

      最重要的一个原因就是网贷机构利润高，因为大部分人在银行金融机构无法申请成功，那么只能寻求民间借贷机构，为了能解决资金问题，不论利息多高都愿意借，这些门槛低的网贷就是他们最好的选择。

      所以网贷机构为了获取暴利，只有不停的放款才可以，一些逾期收不回的呆账完全可以用利润填充，可能到最后还能大赚一笔。

2、真正逾期的少

      我们常常听见很多逾期，实际上最终不还款的人还是没有那么多的，尤其是正规靠谱的网贷平台，一旦开始催收以后，或多或少都会还款，毕竟现在催收方法多，为了面子着想，很多人也会尽力还一些，除了一些“老赖”、实在要不回的债。

3、平衡利润率和坏账率

      比如一个网贷机构，给借款人发放10笔贷款，只要能收回80%的欠款，那么就能赚钱，只要网贷机构内部控制坏账率，那么就不怕亏了。所以大家平时看一些小贷平台，无视贷款用户白户，贷1000元到账700元，这种产品坏账率和利润率都很高，一旦失衡，可能明天就找不到这个平台了。

      综上所述，市场上贷款平台一直都存在，对于一些个人征信不良的用户来说，遇到资金问题可能还会寻求这样的小贷，不过建议大家要事先了解一下机构背景和用户评价，以免掉入诈骗团伙的陷阱。

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。

对于网贷平台分析和网贷平台最全面的分析和判断的总结分享本篇到此就结束了，不知你从中学到你需要的知识点没 ？如果还想了解更多这方面的内容，记得收藏关注本站后续更新。