一种互联网借贷平台评级的数据处理方法技术

本发明专利技术涉及一种互联网借贷平台评级的数据处理方法，将获取的互联网借贷平台数据分为4个一级指标；将各个一级指标中的二级指标标准化并在一级指标内进行主成分分析，对4个一级指标再次进行主成分分析；计算所述4个一级指标的分别得分和平台总分；进行排序得到排序的第一项数据；将主成分分析得到的各项指标的权重纳入到层次分析法的判断矩阵中，对判断矩阵进行一致性检验，根据判断矩阵计算权重，并根据权重计算得分，最后得出4个一级指标的对应得分和总分，根据总分进行排序，得到排序的第二项数据；将得到的第一项数据和第二项数据进行十分化，取算数平均值后得到互联网借贷平台的最终得分，并根据得分从高到低对平台进行排序。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于互联网借贷平台处理方法，具体涉及。
技术介绍
互联网借贷平台是互联网行业和传统借贷融合而发展起来的一种新型金融模式，随着融合的深入此类平台的数量和交易规模也逐年递增。然而，一些平台出现的圈钱跑路、提现困难、融资诈骗等问题，为互联网借贷行业蒙上了一层阴影，面对种类繁多，真假难辨的互联网借贷平台，作为平台用户很难进行选择，如何为这些平台评级成为了大家关注的焦点。目前，在互联网借贷平台评级方面，还没有现成的数据处理方法，评估机构采用的都是人工/专家主观打分的方法，存在主观判断和缺乏客观依据的问题，并且最新数据信息也难以体现。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供了。本专利技术所采用的技术方案为:—种互联网借贷平台评级的数据处理方法，其改进之处在于:所述方法包括(1)将获取的互联网借贷平台数据共分为4个一级指标；(2)将各个一级指标中的二级指标标准化并在一级指标内进行主成分分析；(3)对4个一级指标再次进行主成分分析得到主成分的特征值、特征向量、权重和加权得分；(4)计算所述4个一级指标的分别得分和平台总分；(5)根据总分进行排序后，得到排序的第一项数据；(6)将主成分的权重作为参考，纳入到层次分析法的判断矩阵中，进行一致性检验；(7)—致性检验通过后，根据判断矩阵计算权重；(8)根据权重计算得分，得出4个一级指标的对应得分和总分，根据总分进行排序，得到排序的第二项数据；(9)将得到的第一项数据和第二项数据进行十分化得到最终得分，根据得分从高到低对平台进行排序。可选的，所述4个一级指标包括平台规模、基本风险、透明度和背景保障，所述4个一级指标中每个一级指标下设有若干二级指标；所述平台规模二级指标包括:时间加权成交量、成交量、投资人数、人均投资金额、平均借贷时间、借款人数、借款投资总人数、借款标数、投资借款人标数、人均借款金额、累计还款金额、标满用时、所在省市、注册资金和备案号；所述基本风险二级指标包括:前十大投资人待收金额占比、前十大借款人待还金额占比运营时间、上线时间、投标保障、利率范围、保障模式、资金托管、平台总行业投资风险值、债权转让、期限范围、未来60天还款金额、资金杠杆、近30日资金净流入、平均利率、待还总额、管理费、VIP费用、充值费用和提现费用；所述透明度二级指标包括:百度整体搜索指数、媒体曝光量、姓名/公司名称、身份证/营业执照、实地考察、借款用途、还款保障、借款项目和逾期率；所述背景保障二级指标包括:股东背景、投资方信息、融资规模、股东名称、股东注册资本、平台分类、主要业务类型、风险准备金覆盖率、担保机构数量、担保机构性质和抵押物类型。可选的，所述步骤(2)包括将4个一级指标中每个二级指标数据分别进行标准化整理，对数据进行标准化转换和运算，并进行主成分分析。可选的，所述步骤(3)包括对4个一级指标再次进行主成分分析得出各个二级指标主成分的特征值和特征向量后，采用特征值除以所有特征值之和，得到该主成分的权重，进而得到二级指标的权重，主成分得分乘以权重，得到加权得分。可选的，所述步骤(6)中包括将主成分分析法所得各项指标的权重作为参考纳入层次分析判断矩阵，计算出矩阵最大特征根，并使用一致性比率进行一致性检验判断。可选的，所述步骤(8)包括根据判断矩阵的最大特征根所对应的归一化处理后的特征向量，确定4个一级指标权重，得出4个一级指标的对应得分和总分，依据总分进行排序后，得到排序的第二项数据。可选的，所述步骤(9)包括将得到的第一项数据和第二项数据进行十分化，取算数平均值后得到互联网借贷平台的最终得分，并根据得分从高到低对平台进行排序。本专利技术的有益效果为:本专利技术使用互联网借贷平台评级排名的数据处理方法，对数据进行处理，为平台用提供一个相对客观的互联网借贷平台排序，方便平台用户的选择，减小投资风险;通过本专利技术从平台中筛选风险控制较好、运营情况较佳的借贷平台评级排名，即可满足多数用户资金需求，又能通过评级排名的方式更好的避免平台出现圈钱跑路、提现困难、融资诈骗等问题。【附图说明】图1是本专利技术提供的流程示意图；图2是本专利技术提供的中层次分析方法的判断矩阵示意图。【具体实施方式】如图1所示，本专利技术提供了，通过互联网借贷平台官方公布的数据和通过搜索引擎在平台上直接获取的方式来收集评级所需数据，并将之分为4个一级指标:平台规模，基本风险，透明度和背景保障;4个一级指标中每个一级指标下设有若干二级指标；平台规模(15项):时间加权成交量;成交量;投资人数;人均投资金额;平均借贷时间;借款人数;借款投资总人数;借款标数;投资借款人标数;人均借款金额;累计还款金额；标满用时;所在省市;注册资金;备案号。基本风险(20项):前十大投资人待收金额占比；前十大借款人待还金额占比运营时间；上线时间；投标保障;利率范围；保障模式;资金托管;平台总行业投资风险值;债权转让;期限范围；未来60天还款金额;资金杠杆;近30日资金净流入;平均利率;待还总额;管理费、VIP费用、充值费用、提现费用。透明度(7项):百度整体搜索指数;媒体曝光量(新闻全文)；借款人的姓名/公司名称;借款人的身份证/营业执照;实地考察;借款用途;还款保障;借款项目；逾期率(可根据情况选择公开或不公开)。背景保障(10项):股东背景;投资方信息;融资规模;当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种互联网借贷平台评级的数据处理方法，其特征在于：所述方法包括(1)将获取的互联网借贷平台数据共分为4个一级指标；(2)将各个一级指标中的二级指标标准化并在一级指标内进行主成分分析；(3)对4个一级指标再次进行主成分分析得到主成分的特征值、特征向量、权重和加权得分；(4)计算所述4个一级指标的分别得分和平台总分；(5)根据总分进行排序后，得到排序的第一项数据；(6)将主成分的权重作为参考，纳入到层次分析法的判断矩阵中，进行一致性检验；(7)一致性检验通过后，根据判断矩阵计算权重；(8)根据权重计算得分，得出4个一级指标的对应得分和总分，根据总分进行排序，得到排序的第二项数据；(9)将得到的第一项数据和第二项数据进行十分化得到最终得分，根据得分从高到低对平台进行排序。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：雷蕾，
申请(专利权)人：北京口袋财富信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11