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Prédiction des pertes sèches sur prêt avec des clusters Azure HDInsight Spark

Un prêt à pertes sèches est un prêt qui est déclaré par un créditeur (généralement un établissement de prêt) et dont un certain montant ne sera probablement pas collecté, normalement lorsque l’emprunteur est gravement en retard dans le remboursement du prêt. Étant donné que de fortes pertes sèches ont un impact négatif sur les résultats financiers de l’établissement de prêt, ce dernier surveille souvent étroitement le risque de pertes sèches sur prêt pour prévenir ce problème. En utilisant Azure HDInsight R Server, un établissement de prêt peut tirer parti des analytiques prédictives Machine Learning afin de prédire la probabilité que les prêts entraînent des pertes sèches et exécuter un rapport sur les résultats analytiques stockés dans HDFS et des tables Hive.

Prédiction des pertes sèches sur prêt avec des clusters Azure HDInsight SparkUn prêt à pertes sèches est un prêt qui est déclaré par un créditeur (généralement un établissement de prêt) et dont un certain montant ne sera probablement pas collecté, normalement lorsque l’emprunteur est gravement en retard dans le remboursement du prêt. Étant donné que de fortes pertes sèches ont un impact négatif sur les résultats financiers de l’établissement de prêt, ce dernier surveille souvent étroitement le risque de pertes sèches sur prêt pour prévenir ce problème. En utilisant Azure HDInsight R Server, un établissement de prêt peut tirer parti des analytiques prédictives Machine Learning afin de prédire la probabilité que les prêts entraînent des pertes sèches et exécuter un rapport sur les résultats analytiques stockés dans HDFS et des tables Hive.

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Prédiction des pertes sèches sur prêt avec des clusters Azure HDInsight SparkUn prêt à pertes sèches est un prêt qui est déclaré par un créditeur (généralement un établissement de prêt) et dont un certain montant ne sera probablement pas collecté, normalement lorsque l’emprunteur est gravement en retard dans le remboursement du prêt. Étant donné que de fortes pertes sèches ont un impact négatif sur les résultats financiers de l’établissement de prêt, ce dernier surveille souvent étroitement le risque de pertes sèches sur prêt pour prévenir ce problème. En utilisant Azure HDInsight R Server, un établissement de prêt peut tirer parti des analytiques prédictives Machine Learning afin de prédire la probabilité que les prêts entraînent des pertes sèches et exécuter un rapport sur les résultats analytiques stockés dans HDFS et des tables Hive.

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