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《Speed-BI云平台案例应用:P2P网贷行业分析 --论如何正确规避老板跑路风险》精彩回顾



      本篇分享的内容:《Speed-BI云平台案例应用:P2P网贷行业分析 --论如何正确规避老板跑路风险》精彩回顾

      时间:201753

      课程主讲人:古金莹

      现担任珠海奥威软件科技有限公司数据分析师一职,从事多年数据分析相关工作,专业性强,逻辑思维能力强;曾参与国家级、国际级数学建模竞赛,均荣获奖项;协助过政府统计局处理数据分工作,在数据分析方面有着丰富的经验。 

      网贷行业课程系列共分为两次课,第一次课我们讲授了对现状展开整体分析的思路,这次课主要开展对某一重点分析对象进行深入分析研究的思维指导

     【精华预览】

      深入分析思维主要有如下几个知识点:如何将数据可视化和各种动态功能运用到工作中所需要的深层分析中。


      那废话不多说,直接上车,一边了解网贷行业问题平台的情况,一边跟着讲师学习如何一步一步利用工具进行深层分析。

      首先是简易的新建视图,选择合适的图表类型、左栏的维度设置、右栏的样式设置,就可以在几分钟内把我们需要的所有图表做出来。



(制表截图,完整流程请移步视频区)

 

              BI数据分析Speed-BI

      数据截止到3月底,从当前数据来看,(图一)因停业退出的平台超过五成,表明行业问题性质相对良好。(图二)问题平台与注册资本有一定关系,从环形图可以看出,出现问题的平台大多是注册资本较低的。


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      从问题平台地区分布上看出,北上广浙出现的问题平台数量较多,但数量≠问题率,问题平台的数量与当地平台基数量有很大联系

Speed-BI


      各地区的问题平台也与注册资本有关,通过地图的联动,可以从地区问题平台与注册资本相关性图中发现它们之间的联系。

      广东为例,点击广东联动到散点图,发现当地出现的问题平台大多是注册资本较低的平台,同时还发现广东当地问题平台退出以良性居多,停业问题占较大比例。


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      此外想了解具体该地区问题平台明细,还可以在这个图表里一览无遗。层层深入,分析到这儿,基本上你就可以了解P2P网贷行业问题平台的发展分布了。


     【联动深层分析】

      通过上面的分析展示,大家会发现,之所以可以随心所欲进行层层深入的分析,是因为有联动的功能。这次主题里的所有图表间都是互相联动的:点击问题类型构成,可以联动到注册资本构成;点击问题平台分布,地区问题平台与注册资本相关性和问题平台明细都会联动到

      相关数据;点击具体月份,问题类型构成、注册资本构成、问题平台分布、问题平台明细、地区问题平台与注册资本相关性都会调动到相关月份的数据……

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