有資料，不妨測試一下，非常有趣：
1.各個信用等級的逾期率
其他的都比較符合預期，但a的偏高，我也很納悶，把資料調出來，從高到低排是這樣的：
借的量巨大，一旦逾期，在整個逾期率的計算中必然拖累整體。加上a標總數比較少，這個效應就更加明顯了。看來資料沒啥毛病。將來對選擇標的進行模擬時，如果加上金額限制，同樣沒啥問題。如限制借款上限為6000，則逾期率就降低很多：
2.性別，女人比男人靠譜
3.借期，6月和12月是主體，但6月明顯逾期率低。是不是借期短就意味著借的時候對還款就心中有數呢？
4.年齡
20+：
30+：
40+：
50+：
5：各種認證
徵信：學歷：
實在太多，懶得貼了。還有複雜的條件，寫sql語句查實在費勁，不過現在可以在星文快投上隨意組合，設定完立刻看結果，有興趣可以慢慢研究。
構造測試資料 對比測試資料
正確 include using namespace std typedef long long ll const int max n 1e6 10 intmain return0 author max n date 2019 10 04 15.03.21 description 正確 錯誤 inc...
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