데이터 분석은 우리가 사회로서 직면한 가장 시급한 과제에 대한 더 많은 통찰력을 제공합니다. 더 많은 정책 입안자들이 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 사용하고 있습니다.
Analytics Insight 공유 목록 빅 데이터가 정치를 변화시키는 10가지 주요 방법. 가장 큰 이점은 빅 데이터를 사용하여 유권자를 이해하고 다양한 지역의 투표 패턴 모델을 만드는 것과 관련이 있습니다. 그러나 더 많은 정치인이 데이터 분석을 사용하여 유권자가 직면한 가장 큰 우려 사항에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 있습니다.
정책입안자들이 빅데이터를 활용하는 가장 큰 사례 중 하나는 학자금 대출 위기에 대한 이해를 높이는 것입니다. 이것은 많은 것 중 하나일 뿐입니다 교육에서 데이터 기술의 응용.
학자금 위기의 본질을 이해하는 데 도움이 되는 빅 데이터
학자금 대출은 수백만 명의 미국인이 고등 교육을 받고 경력을 시작하는 데 도움이 되었습니다. 그렇다면 왜 XNUMX분의 XNUMX 이상의 학생들이 현재 재정에 대해 걱정하고 있습니까?
높은 이자율과 엄청난 학자금 부채와 함께, 교육 비용의 상승은 재정적 미래에 대한 학생들의 희망에 큰 타격을 주고 있습니다. 그러나 오늘날의 차용인은 실제로 무엇을 기대해야 합니까?
빅 데이터는 이러한 실패의 본질을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 노스캐롤라이나 대학의 연구 경제학자인 사라 라일리(Sarah Riley)는 2020년에 다음과 같은 제목의 논문을 썼습니다. 학자금 부도 감소를 위한 예측 분석. 제목에서 알 수 있듯이 데이터 분석을 사용하여 차용인이 학자금 대출을 불이행할 위험을 예측하는 데 중점을 두고 있습니다. 목표는 금융 기관이 빅 데이터를 사용하여 고위험 차용자를 식별하고 채무 불이행이 될 대출을 피하는 것입니다.
Riley의 논문은 개인 수준에서 학자금 대출 위기를 이해하기 위해 빅 데이터를 적용하는 방법을 다루었습니다. 그러나 대신 미시경제적 관점에서 빅 데이터를 사용하여 이해하는 방법이 있습니다.
다음은 데이터가 증가하는 학자금 대출 위기에 대해 알려주는 내용입니다. 그것을 해결하는 데 도움이 될 수 있는 방법!
1.58년 미국에서 2021조 XNUMX억 달러의 학자금 대출이 두 번째로 큰 부채 구성 요소였습니다.
2021년 말에 미국 소비자는 15.24조 10.44억 달러 이상의 누적 부채를 보고했으며 그 수치는 매년 증가하고 있습니다. 이 중 대부분은 XNUMX조 XNUMX억 달러에 달하는 모기지론 때문입니다. 그러나 합계 $ 1.58 조, 학자금 대출은 신용카드와 개인 대출 이전에도 미국에서 세 번째로 큰 부채 유형이었습니다.
동시에 신용카드와 학자금 대출은 함께 다니며, 고학력자도 고소득 직업, 고가의 생활방식, 신용카드 부채가 많다.
빅 데이터 기술은 학자금 대출 부채의 진화하는 특성에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 정책 입안자는 예측 분석 도구를 사용하여 미래의 학자금 대출 부채 수준을 예측할 수 있습니다.
졸업생들은 평균 $37,113의 학생 부채로 직장에 들어갑니다.
많은 학생들에게 직장에 들어가는 첫 번째 단계는 이미 심각한 재정적 부담을 안고 있습니다. 오늘날 연방 학자금 대출을 받은 학생들은 졸업 시 평균 $37,113의 빚을 지고 있는 반면, 사설 대출 기관을 선택한 학생들은 평균 미결제 잔액이 $40,900 이상입니다.
이는 데이터 분석을 사용하는 기업도 혜택을 볼 수 있는 영역입니다. 데이터 기반 통찰력을 사용하여 고객이 직면한 상황을 더 잘 이해할 수 있습니다. 국가 수준의 학자금 대출 평균에만 의존하는 대신 데이터 분석을 사용하여 데이터의 미묘한 차이를 만들고 대학원 학위, 재학 중인 학교 및 졸업 년수를 기반으로 직원의 데이터를 추정할 수 있습니다. 이것은 그들이 최고의 보상 패키지를 찾는 데 도움이 될 것입니다.
1970년 이후, 졸업 시 학자금 부채 2,807% 증가
학자금 대출 부채는 70년대 이후 지속적으로 증가해 왔으며 지난 2,807년 동안 50%나 급증했습니다. 인플레이션을 고려하더라도 학자금 부채는 317년 이후 1970%, 157년 대공황 이후 2008% 증가했습니다.
정부 지원 덕분에 0 % 이자율 학자금 대출은 코로나19 사태에 따른 금융위기 대응책으로 도입된 2021년 도입 이후 처음으로 1958년 말 소폭 감소했다.
빅데이터는 또한 이 수치가 어떻게 증가할지 확인하는 데 도움이 됩니다.
2021년에는 학자금 대출 잔액이 44.7만 명에 달했습니다.
학자금 대출은 대부분의 학생들의 재정적 걱정의 근원일 수 있습니다. 그러나 2021년에는 45만 명이 넘는 미국 학생들이 대학 및 고등 교육을 받을 수 있도록 도왔습니다. 그리고 거의 80천만 명의 미국 전문가들이 어느 시점에서 학자금 대출에 접근했습니다.
동시에 졸업생의 거의 62%가 학자금 대출 부채를 안고 있으며 42만 명이 넘는 차용인이 여전히 연방 학자금 대출 잔액을 처리하고 있습니다.
평균적으로 학생들은 대출을 상환하는 데 20년 이상 걸립니다.
학자금 대출은 특히 학생이 고임금의 의미 있는 직업을 추구할 수 있도록 하는 경우 수년간 가치를 제공합니다. 그러나 평균적인 차용인은 20년 대학원생 대출을 전액 상환합니다. 그리고 석사 학위로 교육을 계속하기로 선택한 전문 졸업생의 경우 상환 기간은 최대 45년입니다!
이는 학생들이 올바른 직업 기회에 접근하는 데 도움이 될 수 있지만 시간이 지남에 따라 재정적 독립을 회복하는 능력을 크게 손상시킬 수 있습니다.
학자금 빚이 있습니까? 더 빨리 상환할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
학자금 대출은 매우 강력한 도구이며 올바르게 사용하면 젊은 미국인이 높은 급여를 받는 직업과 장기적인 재정적 부에 접근하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 대부분의 가계에서는 모기지, 신용 카드 잔액, 개인 대출을 비롯한 여러 유형의 부채를 관리하기 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 학자금 대출 상환에 집중해야 합니다.
통합 대출, 재융자, 조기 상환 및 전문가와 같은 도구 학자금 대출 상환 계산기 현재 상태와 부채 상환 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구를 조기에 활용하는 것은 학자금 대출이 관리할 수 없게 되는 것을 방지하고 투자 혜택을 계속 누리는 데 필수적입니다.
빅 데이터는 학자금 위기에 대한 더 나은 이해를 제공합니다
빅 데이터는 정책 입안자가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 그들이 있는 방법 중 하나는 빅 데이터를 사용하는 것은 학자금 위기에 대처하는 것입니다. 이러한 데이터 기반 통찰력은 상당한 도움이 될 수 있습니다.
포스트 데이터 분석이 학생 대출 위기를 이해하는 데 도움이 되는 5가지 방법 첫 번째 등장 SmartData 집단.
