京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据透析P2P平台跑路真正原因_数据分析师培训
跑路,P2P平台难以摆脱的梦魇,到底是“道德败坏”还是“大势所趋”?只是揣测是不行的,与真相帝拿起显微镜,透析一下P2P平台跑路的真正原因。
一、借款人态度
真相帝通过对接近50位真实借款人(限于时间和资源有限)的调研,类型大致可以分为下面几类:
1.无所谓,只要借款人能拿到借款,透露也没什么关系,有真实的实体经营,真实的资料,你来实地考察还能给他打打广告,但这只占6%的比例。
2.可以公开,但不涉及隐私,也就是说借款资料什么的完全可以公开,但只要不涉及借款人的联系方式,不知道借款人是谁就可以,这类人群比重将近66%。
3.完全不公开,他们的理念是借款人只是和投资人发生了借贷关系,没必要把他借贷的事情搞的全世界都知道。此类型占到28%。
4.自融平台不加讨论,不真实,更没有透明可言。
由上面数据得出结论。相对来说只要是真实借款人,只要不涉及自己私人信息。借款信息的披露他们是持无所谓状态,他们要的只是能借款,解决自己的问题。
二、平台借款信息的披露
1.20%的平台对于借款用户的信息是完全对外公布的。
2.50%的平台对于借款用户的信息是没有对外公布的。
3.20%的平台是资料不全,或解释没有放上去,资料公司是有的。
4.10%的平台有资料,但填充假的可以。甚至评估15万的车能贷款20万。
真相帝调研了将近100家平台,信息公布完整的多数为上市公司参股平台,以及真正有心做好P2P业务的平台,占20%。其他多为公布不完全或者不公布,不排除排名前10的平台,信息为什么不公布,投资人可以发挥无限的想象力。作者不做评论与猜想。
三、投资人对于借款信息的态度
真相帝对于投资人的调研结果真的是啼笑皆非,下面看看你们属于那一种。
1.跟风型:看到身边人投资了就去投资,不管项目利率的高低,不管项目的真实性,死跟,对项目真实性和透明完全没有概念。
2.盲目崇拜型:对于那种数一数二的平台,盲目的崇拜投资,无谓时间长短,无谓项目利率高低,无谓项目的真实与否,信平台得永生,管有没有资料呢。
3.迷茫型:身边有个同事,问真相帝哪个平台安全,真相帝随口说了句HL可以,然后,然后就砸了2万买进一个年化8%的标,而且是长期一次性。
4.电脑文盲型:听说哪个平台可以,然后一次性全部投资,真相帝问为什么,答案是自己不会操作电脑,请人操作,自己学起来麻烦。
5.投机型:这类人有丰富的投资经验,只限于新平台捞一把就走的,属于玩心理战术,对于平台透明不透明关系不大。
6.业内投资人:精通各种玩法,活跃于多个中型平台,他们大多求稳,会考究平台实力,项目真实,资料透明与否。
投资人的比重真相帝不说,估计大家心理有数。第1、2、3、4类占人群比例的77%,剩下23%才是第5和第6类。
大家可以看的出来。除了投机者和业内投资人对于项目有个最起码的认识外,其他人群完全没有投资的风险意识,好像项目的透明度和自己没有关系。
这只是一组数据,但是可以推衍出太多的问题。有人曾说过,透明度是平台与投资人的博弈,可在真相帝看来不是,压根就没出现过博,何来博弈之说。也有人说过,平台强势,投资人弱势,可笔者看来,不是投资人弱势,是他们不懂如何强势,不管多强的平台,资金链失衡,它还怎么活?
平台不公开借款人相关借款资料,投资人要求了吗?不要一味只说平台如何,改不改是平台的事,要不要求是你们的事,金子在自己手里难道还没有主动权?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08