京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
美政府大数据对学生贷款应用_数据分析师
导读:美国的信息系统可谓非常发达,但是你能想象吗,管理者4000万学生贷款信息的教育部系统十分陈旧,系统无法有效的归纳出美国学生贷款的具体债务情况,无法预测在降低还款数额后,还有多少人需要还款。为了解决此问题,教育部要研发一套信息系统,而且要几年的时间才能建成。
由于数据收集系统过时陈旧,奥巴马政府顶着1.1万亿美元的学生贷款,却无法获得债务的基本资料。而这严重阻碍了政府去帮助那些倍受压力的债务人,也无法及时有效地保护纳税人。
问题的焦点在于教育部门的电脑系统。虽然这个系统保存了大约四千万个学生贷款资料,却无法及时有效地归纳出每个学生贷款的具体债务情况。比如说,在降低还款数额后,债务人是否仍旧拖欠学生贷款。与此同时,在处理新增贷款时,这个系统也缺乏分析数据的能力。官员们表示,他们不希望因为这个系统从而妨碍联邦政府对现有学生的经济援助.
上个月,当白宫发现豁免联邦学生贷款的成本预计高达220亿美元时,这些潜在问题终于浮出水面。于是,这次财政修订成了年度程序的一部分,财务人员重新估算了联邦贷款项目的成本和收益。
为了防止类似情况再次发生,以及更准确地计算学生贷款的长期成本,政府希望从教育部获得更加及时详尽的数据。在奥巴马总统的2016年预算中,已经拨出1千6百万美元用于建造一个更加现代化的数据系统。
教育部发言人DeniseHorn表示,整个系统正处于研发期,等到项目完成,这个系统将会“更加及时,准确,一致地分析联邦助学金的数据。”她同时表示,这个系统将会在未来几年分期完成。
财务部副部长SarahBloomRaskin对于缺乏有效信息表示担忧。她在去年某次公开讲话中指出:“考虑到学生贷款债务人的数量,未偿还学生贷款的总额,以及债务人如何在还款期内偿还债务,财务部将致力于开展有效的调研以获取对这个群体的有用数据。
目前,由于缺乏相关数据,政府在一些政策上无法决断。比如说,政府针对没有偿还能力的借贷人设计了一个“基于债务人收入”的偿还计划,这个项目允许降低贷款人每个月的还款金额,以及在某些特殊情况下的债务豁免。然而,政府却不知道具体有多少人加入了这个项目。更糟的是,对于那些已经参与项目,却依旧拖欠偿还的债务人,政府仍然无法给出一个确切的数字。为了得到参与项目的人数,以及跟踪他们的还款情况,政府开展规划,而这一举措某种程度上推动了上个月公布的220亿美元修订案。
官员们纷纷表示他们需要数据来回答一个关键问题: 为什么美国人一直拖欠他们的学生贷款?甚至在当下劳动力市场和美国经济都开始复苏的时候?换言之,在他们经济负担相对较小的时候?
“要得到满足我们需要的学生贷款数据,还有很长的一段路要走.”我们不但需要评估方案的有效性,还需要帮助陷入还款困境的贷款人,RohitChopra,联邦消费者金融保护局助学贷款监察员如是说。“鉴于学生贷款数量爆发式的增长和学生贷款违约的增加,提升我们对这个群体的了解是至关重要的。只有这样,我们才不会重蹈覆辙,再犯一些导致当年次贷危机的错误.”
这些问题反映了政府自2010年来作为全国学生贷款的主要借款人这一新角色所遭遇的困难。在2010之前,学生贷款主要借贷对象是私营机构,比如美国最大学生贷款供应商SallieMae(SLMCorp.’sSallieMae),并且由政府提供担保。
一些教育专家认为,政府还没有做好充分的准备来管理和评估这项已经由私营机构管理了几十年的领域。
“如果你没有足够的信息去执行这个项目并且实现盈利,这里面的赤字风险是巨大的,”威斯康星–麦迪逊大学联邦教育政策教授SaraGoldrick-Rad说。“坦白讲,这是个相当复杂的任务,那么多精明的银行已经做了这么久,而政府里的这帮人对此却不是那么在行。
即使有新的数据系统使财政部更好地了解政府的贷款组合信息,而非政府的研究人员依旧可能在相关问题上留下疑问.
教育部最近发表了季度报告,阐述了政府为每个大学支出的学生贷款和赠款。教育部还发布了各个学校贷款违约率的年度报告。但是有关那些领取和偿还贷款的学生,研究人员还想要有更为细化的数据,他们认为这能更好的为政策决议提供支持。
但是出于隐私保护,教育部一直不愿意将这些报告的具体内容公诸于众。
因为教育部没有“创建一个真正强大的机制,既能保护个人身份信息的安全,同时又让合法的研究人员对该信息进行研究。”美国研究所管理研究员,前教育部高级官员ThomasWeko说。
研究人员将无法直接通过新研发的学生贷款数据系统进行分析,与此同时,对于教育部是否公开匿名数据,仍然有待商榷。
教育部官员Horn女士说:“我们将会继续寻找契机为相关外部机构提供更多可用于大规模的研究的数据,同时我们也能依据联邦法规和章程保护我们客户的隐私。”
神州融大数据风控平台是由神州融与全球最大征信局Experian(益博睿)、阿里金融云联合各大征信机构、电商平台等伙伴合作打造,小微金融机构零门槛即可拥有价值千万、世界顶级信贷工厂管理系统与量化风控决策能力,一站式轻松接入3000 维度鲜活数据源和自动化决策评分卡,并免费对接大型电商平台、获得垂直信贷场景下的创新金融产品。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24