一、引言
1.1 背景介绍
随着我国互联网金融的快速发展，网商贷作为一种线上借贷模式在为广大客户提供便捷的金融服务的同时也带来了一系列的疑问。其中逾期还款现象逐渐成为行业关注的点。本文旨在通过统计数据与分析方法探讨作用网商贷还款人数的因素以期为网商贷平台提供有益的参考。
二、网商贷逾期还款现状分析
2.1 网商贷逾期还款定义及分类
网商贷逾期还款是指借款人在约好的还款日期未能依照合同预约的金额和期限还款。逾期还款可分为轻度逾期、中度逾期和重度逾期。
2.2 网商贷逾期还款现状
按照网贷之家发布的《2021年网贷行业报告》，我国网商贷逾期率呈上升趋势。逾期还款现象不仅作用借款人的信用记录，还可能引起金融机构的风险增加。
三、影响网商贷还款人数的统计数据与分析方法
3.1 统计数据来源
本文选取以下几种统计数据来源实分析：
（1）央行报告
（2）网贷平台逾期记录
（3）网贷大数据平台
3.2 影响因素分析
3.2.1 借款人基本信息
借款人的基本信息包含姓名、身份证号、联系办法等。通过对借款人基本信息的分析，可以熟悉借款人的年龄、性别、职业等特征，从而推测其还款意愿和能力。
3.2.2 法律分析
法律分析主要涵逾期还款的法律法规、借款合同预约等。通过对法律分析，可以熟悉逾期还款的法律影响，从而推测借款人的还款意愿。
3.2.3 逾期记录查询渠道
逾期记录查询渠道包含央行报告、网贷平台逾期记录、网贷大数据平台等。通过对逾期记录查询渠道的分析，可以熟悉借款人的逾期情况从而推测其还款能力。
3.3 分析方法
3.3.1 描述性统计分析
描述性统计分析主要包含逾期还款人数、逾期金额、逾期天数等指标的统计。通过对这些指标的描述性分析，可理解网商贷逾期还款的整体情况。
3.3.2 相关性分析
相关性分析主要用于分析借款人基本信息、逾期记录查询渠道等因素与逾期还款人数之间的关系。通过对相关性的分析，可找出影响逾期还款人数的关键因素。
3.3.3 回归分析
回归分析主要用于建立借款人基本信息、逾期记录查询渠道等因素与逾期还款人数之间的数学模型。通过对模型的拟合和检验，能够推测借款人的还款意愿和能力。
四、实证分析
4.1 数据来源与应对
本文选取某网商贷平台的部分借款数据作为样本，数据涵借款人的基本信息、逾期记录等。通过对数据实清洗和应对，得到可用于分析的数据集。
4.2 分析结果
（1）描述性统计分析结果显示，网商贷逾期还款人数逐年上升逾期金额和逾期天数也呈增长趋势。
（2）相关性分析结果显示，借款人的年龄、职业等基本信息与逾期还款人数存在一定的相关性。
（3）回归分析结果显示，借款人的年龄、逾期记录查询渠道等因素对逾期还款人数有显著影响。
五、结论与建议
5.1 结论
本文通过统计数据与分析方法探讨了影响网商贷还款人数的因素，结果表明借款人的年龄、逾期记录查询渠道等因素对逾期还款人数有显著影响。
5.2 建议
（1）加强对借款人基本信息的审核升级借款人的还款能力。
（2）完善逾期记录查询渠道，提升借款人的还款意愿。
（3）加强对逾期还款的法律法规传，增进借款人的法律意识。
（4）加强风险控制，减低网商贷逾期还款风险。
六、展望
随着互联网金融的不断发展网商贷逾期还款难题将越来越受到关注。本文的研究成果能够为网商贷平台提供有益的参考，但仍有以下方面有待进一步探讨：
（1）引入更多的影响因素，如借款人的家庭情况、收入水平等。
（2）采用更先进的统计分析方法，如机器学等。
（3）扩大样本范围，升级分析的准确性。
通过对网商贷逾期还款人数的统计数据与分析方法探讨有助于网商贷平台更好地熟悉和防范风险，为借款人提供更优质的服务。
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