基于大数据的大学生消费信贷行为数据信息统计研究  

Research on Statistics of College Students’ Consumer Credit Behavior Data Based on Big Data

作　　者：李玮琳[1] LI Weilin(Information Engineering Department,College of Humanities&Information Changchun University of Technology,Changchun Jilin 130000,China)

机构地区：[1]长春工业大学人文信息学院信息工程学院,吉林长春130000

出　　处：《信息与电脑》2022年第1期20-22,共3页Information & Computer

基　　金：吉林省高等教育学会项目“大学生消费信贷行为的分析与研究”(项目编号:JGJX2021C73)。

摘　　要：为解决传统统计方法在实际应用中存在CPU占用量高的问题,开展基于大数据的大学生消费信贷行为数据信息统计方法设计研究,并提出一种全新的统计方法。与传统方法相比,新的统计方法可在生成统计报表时降低CPU占用量,有利于提升数据信息统计的效率和稳定性,为消费信贷机构的数据信息管理提供更有利的技术条件,并提高了消费信贷机构防控风险的能力。In order to solve the problem of high CPU consumption in the practical Application of traditional statistical methods,this paper carries out the design and Research on the statistical method of College Students’ consumer credit behavior data based on big data, and puts forward a new statistical method. Compared with the traditional methods, the new statistical method can reduce the CPU consumption when generating statistical reports, improve the efficiency and stability of data information statistics, provide more favorable technical conditions for the data information management of consumer credit institutions, and improve the ability of consumer credit institutions to prevent and control risks.

关 键 词：大数据 大学生 消费 信贷行为 数据信息 统计 

分 类 号：F832.4[经济管理—金融学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]