个人大数据综合评分由哪些因素组成？

　　很多朋友在申请贷款的时候会面临综合评分不足而拒贷，那个人大数据综合评分由哪些因素组成呢?下面小易科技小编详细的为您介绍一下，希望对你有认识大数据综合评分有一定的帮助。

　　个人大数据综合评分由哪些因素组成：

　　1、工资状况：

　　收入是最能体现持卡人还款能力的指标。对银行来说，稳定大于一切。一个每个月稳定收入8000的公务员和一个上月收入5万下月收入2000这种波动性极强的销售人员工作来说，毫无疑问银行喜欢前者。

　　收入在申请信用卡的时候可以适当填高些，但是不能太夸张，要合适本行业的收入水平，也要跟自己的工作年限、岗位相匹配。

　　2、工作持续时间：

　　工作性质和稳定性也是银行考虑的重要因素，一般来说，在同一家单位工作时间较长的人来说，评分越高。

　　3、婚姻状况、学历：

　　已婚人士比未婚人士分数高。大学本科及以上学历最好，大专以下学历的可以填写大专，最好不要直接写初中、中专之类。问我为什么?看优化文章。

　　4、年龄：

　　年龄方面同样存两个极端，太大或太小都是对评分不利的，得分较高的年龄段为30~40周岁左右。

　　5、住房情况：

　　住房情况主要分为租房与自有住房，租房的得分最低，自有住房分为按揭与全款，全款的住房得分相对较高。另外，房产的价值也是一种参考，房产价值高的，得分较高。

　　6、申请记录：

　　从未申请过、频繁申请信用卡这两种情况得分最低。一个月内申请次数控制在3次以内最好。

　　贷款、信用卡办理，都是需要查信用的，所以信用综合评分至关重要。如果各位有评分不足的情况，建议先看看是不是自己的征信出了问题。需要确保自己的征信记录良好，至少近半年都按时进行信用卡还款或其他贷款(含房贷、车贷、消费贷)还款。

　　上述就是小易科技对个人大数据综合评分由哪些因素组成的详细介绍，如果你也想了解自己的大数据综合评分，选择下方报告版本查询一下吧，如果想查询自己不上征信的部分网贷，请选择非银借还记录版本。