贷款平台数据接口？

网贷大数据多久清一次，进了黑名单怎么办？

一、正面回答

网贷大数据3个月会自动清除一次，只要用户按时归还欠款，或者及时还清逾期的欠款，那么正常还款记录、逾期记录都会3个月清除一次。

二、具体分析

如果没有还清逾期的欠款，正常还款记录3个月清除一次，逾期记录则会继续保留在网贷大数据中。只要用户的网贷大数据中没有逾期记录和频繁申请导致的多头借贷，那么用户的网贷大数据就是良好的，这样不会影响用户后续申请网贷。

注意不要相信一些声称可以帮你清理大数据的人，网贷大数据只能优化，任何人都无法清理。

网贷用户也可以通过对接第三方大数据风控平台查询自身的信用资质，比如，贝尖速查、芝麻信用等等，前者已与市面上98%以上的网贷机构建立了数据合作，所以它的查询结果是专十分准确。直观的，不仅可以了解自身的大数据与信用情况，还能获取各类指标数据。 网贷黑名单数据在大多数贷款平台都是共享的，也就是说借款人如果在一家平台出现逾期或者欠钱不还，这样的不良记录也会在其他贷属款平台公开，所以大家一定要细心维护好自己的网贷信用，否则当大家再次遭遇经济危机时，就不能凭良好的个人信用获取网贷产品了。

三、综合评分不足哪里可以查原因？

综合评分不足的原因有还款存在逾期、负债水平过高、征信查询过多、信息不够真实、资产水平不足，具体说明如下。

1、还款存在逾期。

大多数银行或其他金融机构在审核用户的征信报告时，会着重查看贷款还款记录和信用卡还款记录，2年内是否存在连续3次，或者累计6次的逾期记录，是考量用户贷款综合评分的依据，如果用户还款习惯较差，贷款和信用卡存在逾期的话，就会导致综合贷款评分不足。

2、负债水平过高。

用户的征信报告中的贷款记录一栏中记录了每笔贷款的贷款金额、贷款期限、剩余本金等信息，信用卡账户一栏中记录了每个信用卡账户的发卡机构、授信额度、已使用额度等信息。

如果用户的贷款记录和信用卡记录中，存在较高负债，或者信用卡账户中已使用额度占授信额度的比例过高，则证明用户资金比较紧缺，贷款机构的评估系统会将贷款综合评分调低。

3、征信查询过多。

用户征信报告的查询记录一栏中，记录着用户2年内因为申请贷款或者信用卡而查询征信报告的记录，如果1个月内贷款审批和信用卡审批次数之和超过5次，3个月内超过10次，系统就会认为用户短期内存在资金短缺的情况，进而影响系统对于贷款综合评分的判定。

4、信息不够真实。

用户在申请贷款时提交的信息真实水平也会影响贷款综合评分的认定，如果用户提交了虚假的个人信息，或者是失效的个人信息，比如过期的身份证、非本人实名办理的手机号码和银行卡等，系统就会调低贷款综合评分，影响贷款的正常审批和发放。

5、资产水平不足。

用户在申请贷款时提交的个人收入和资产证明信息也是贷款综合评分的判定依据，在申请贷款时，如果用户提交的个人工资流水和资产证明不够充分，无法满足贷款平台最低还本付息的资产水平要求，那么就会导致综合评分不足。

网贷逾期大数据多久才会清一次？网贷大数据花了怎么修复？

网贷 逾期大数据多久才会清一次？网贷大数据花了怎么修复？

网贷逾期大数据多久才会清一次？

现在记录个人信用平台有很多，比如央行 征信 系统、网贷大数据、 支付宝 芝麻信用分等，央行征信记录这个人过往的信用记录，主要是银行的借贷服务；

支付宝芝麻信用分主要记录着支付宝履约情况；网贷大数据主要记录着个人在网络 贷款 上的情况，当网贷出现了逾期，网贷大数据会多长时间请一次呢？

网贷大数据清除时间是三个月一次，会将个人以往的不良贷款记录都自动清除，但是需要个人将所有欠款都还清。

若是还有网贷平台存在欠款的情况，大数据中的不良贷款记录会一直保存，想要清除个人不良贷款记录最好的方法就是先还款，然后等待三个月。

现在支付宝中有奋腾数据，这个里面就记录了全国98%以上的网络贷款平台数据，同时还记录着借款人的网络贷款历史情况、还款情况、逾期情况、黑名单等，进入后即可查询。

网贷大数据花了怎么修复？

当在众多网贷平台贷款，多次查询网贷大数据的情况下就可能造成大数据变花，从而会影响到个人网络借款，网贷大数据变化要怎么修复呢？

1、还清借款

网络贷款出现了逾期会知道导致大数据不良记录，只有还清了借款平台才不会继续上传个人的逾期不良信息，还清后三个月即可修复网贷大数据。

2、不再网贷

每次注册网络贷款平台，申请网络贷款后，借款平台都会查询网贷大数据，申请的平台越多，大数据显示的就越多，因此会被平台认为你非常缺钱，还款借款后不再使用网贷。

3、减少网贷大数据查询次数

每次查询大数据都会有记录，查询的越多对自己越不利。

网络贷款确实能让我们享受到快速贷款的便利，但是也会存在高额利息，逾期还会影响到自己信用。

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。

关于贷款平台数据和贷款平台数据接口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。