贷款诈骗罪案例？

一、贷款诈骗罪案例？

贷款诈骗罪，是指以非法占有为目的，编造引进资金、项目等虚假理由、使用虚假的经济合同、使用虚假的证明文件、使用虚假的产权证明作担保、超出抵押物价值重复担保或者以其他方法，诈骗银行或者其他金融机构的贷款、数额较大的行为。

公诉机关河南省上蔡县人民检察院。

被告人吕建立，男，1967年3月出生。因涉嫌犯贷款诈骗罪，于2010年5月10日被上蔡县公安局刑事拘留，经上蔡县人民检察院批准，当月26日被上蔡县公安局执行逮捕。现羁押于上蔡县看守所。

辩护人王阳，河南周晓华律师事务所律师。

上蔡县人民检察院以上检刑诉（2010）254号起诉书指控被告人吕建立犯贷款诈骗罪，于2010年10月26日向本院提起公诉。本院依法组成合议庭，公开开庭审理了本案。上蔡县人民检察院指派检察员唐洁出庭支持公诉，被告人吕建立及其辩护人王阳到庭参加诉讼。现已审理终结。

公诉机关指控，2006年5月19日，被告人吕建立利用伪造的贷款担保手续在上蔡县农村信用联社营业部贷款5万元。该笔贷款到期后，经上蔡县农村信用联社工作人员多次催要，被告人吕建立仍不予归还该笔贷款。

针对上述指控，公诉机关提供了相应证据。公诉机关认为，被告人吕建立以非法占有为目的，使用虚假的贷款担保手续，骗取银行贷款5万元，属数额巨大，其行为触犯《中华人民共和国刑法》第一百九十三条之规定，应当以贷款诈骗罪追究其刑事责任。

二、数据新闻经典案例？

一个经典的数据新闻案例是2012年《纽约时报》的《如何花钱状组织政治选举》系列报道。该系列报道利用大量数据分析和可视化技术，揭示了政治竞选活动中巨额资金的流向和影响。通过对政治献金数据的深入挖掘，该报道揭示了大企业和富裕个人对政治决策的潜在影响，引发了社会广泛关注和深入讨论。

这一经典案例充分展示了数据新闻的力量，不仅揭示了社会现象背后的规律，还引发了观众对政治体制和公共事务的深刻思考。

三、什么是案例数据？

案例数据是指人们在生产生活当中所经历的典型的富有多种意义的事件陈述。它是人们所经历的故事当中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例对于人们的学习、研究、生活借鉴等具有重要意义。基于案例的教学是通过案例向人们传递有针对性的教育意义的有效载体。

四、大数据营销案例？

某公司通过分析用户数据发现，购买过某产品的用户中，有60%的人在未来一个月内会再次购买同一产品或类似产品。

该公司利用这一信息，向这部分用户发送个性化营销电子邮件，推荐相关的产品。结果显示，这部分用户的二次购买率提高了20%。这一案例表明，大数据营销可以帮助企业洞察用户需求，并有针对性地开展营销活动，以提高销售业绩。

五、贷款中银行骗担保担保案例？

一、银行与借款人恶意串通欺诈保证人事实认定成立，保证人不承担保证责任

l 【案例索引一】山东省高级人民法院 (2016)鲁民终1467号

【裁判要点】在借款公司不具备贷款条件的情况下，银行授意、默许借款公司提供虚假资料，完成了贷款的审批和发放，根据当时办理案涉贷款背景及银行与借款公司协商情况等事实，可以认定在办理贷款过程中，银行与借款公司进行了恶意串通，骗取了保证人提供担保，保证人不承担民事责任。

【法院观点】

本院认为，本案双方争议的焦点问题是某建筑公司、林玉某、林某是否应对案涉借款承担担保责任。

根据本案一审查明的事实，在办理本案借款的过程中，某农村银行贷款经办员陈某，在审查借款公司贷款资料过程中，提示、默许借款公司对企业资产负债表造假，授意、默许借款公司提供伪造的委托加工反应釜合同，并通过了贷款的审批。

某农村银行与借款公司通过上述行为，在借款公司不具备贷款条件的情况下，完成了贷款的审批和发放，虽然济南高新技术产业开发区人民法院（2011）高刑初字第49号刑事判决书认定的事实以及公安机关的调查情况，并没有陈某列为该诈骗的同伙或者共犯，但根据当时办理案涉贷款背景及某农村银行与代丰协商情况及上述事实，可以认定在办理贷款过程中，某农村银行与借款公司进行了恶意串通，骗取了林玉某、林某、某建筑公司提供担保的事实。根据《中华人民共和国担保法》第三十条之规定，林玉某、林某、某建筑公司不承担民事责任。某建筑公司、林玉某、林某关于免予承担担保责任的上诉理由成立，本院予以支持。

六、案例分析ppt要用数据吗？

答，数据是证明事件结论的重要论据。

所以，无论分析的内容是什么，如果有足够准确的，且具备足够说服力的数据，就一定要用数据来说明分析情况。

七、pandas数据分析实战案例？

当使用 Pandas 进行数据分析时，以下是一个实战案例的示例：假设我们有一个包含不同国家或地区的人口数据的 DataFrame，其中包括列如 country （国家或地区名称）、 population （人口数量）和 area （面积）。首先，我们可以使用 Pandas 读取并查看数据： import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行数据print(data.head()) 接下来，我们可以进行一些基本的数据分析操作，例如计算每个国家或地区的人口密度（单位：人/平方公里）： # 计算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行数据，现在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我们可以使用 Pandas 的图形功能绘制一个人口密度的散点图，以便直观地观察不同国家或地区的人口密度分布： # 绘制人口密度散点图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我们可以对人口数据进行一些统计分析，例如计算每个国家或地区的人口数量的总和、平均值、中位数等： # 统计分析print('总人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位数人口：', data['population'].median()) 通过以上示例，我们使用 Pandas 进行了数据读取、数据处理、图形绘制和统计分析等基本的数据分析操作。你可以根据自己的实际数据和需求进行进一步的分析和探索。请注意，在实际应用中，你可能需要根据数据的特点和分析的目的选择适当的方法和函数。此外，还可以结合其他数据分析工具和技术，如数据清洗、数据可视化、数据建模等，以获得更深入的洞察和结论。

八、贷款过不了大数据怎样贷款？

网贷大数据基本上是由于不当的网贷申请行为造成的，想要继续申请贷款的话，最好改善已选自己的大数据情况。

有的人说“个人征信报告5年更新一次，5年后逾期记录自动就会消除，信用污点也会被洗白白”。虽然说征信的确是每5年更新一次，但这是在你的贷款逾期已经结清的情况下。其实真正要做的是及时把欠款和利息还清，在每个5年内保持良好的信用记录，这样带能让你的网贷信用情况呈现比较良好的状态。

如果用户的网贷大数据出现较多不良记录，对个人的银行贷款申请会产生非常大的影响。用户可以在央行征信或者佰易数据小程序拉一份个人征信和网贷大数据查一下自己的信用情况，看一下自己的身份证和手机号是否有风险，自己的网贷历史记录、网贷逾期详情以及黑名单信息都有详细数据。

九、贷款大数据检测？

可以去当地央行做一个个人征信报告，就都清楚了。

十、生源地助学贷款续贷申请案例？

尊敬的中国银行xx市分行领导:

　　您好，我是xxx学院，xxx班的一名学生，汉(民族)共青团员(政治面貌)河北xxx(籍贯)。

　　我家有五口人，具体情况如下:父母农民，在外务工;弟弟上高中;家中还有一位83岁的祖母，患有骨质增生症，生活勉强能够自理。父母两人的月均九百元的收入是我们家的唯一经济来源，维持我们兄弟的读书费用，且他们也都渐渐衰老，各种病症接踵而至。我本人确定家庭经济困难，实在难以支付高额学费，维持正常学业，只好申请生源地国家助学贷款。生源地助学贷款申请书。

　　对国家助学贷款的了解:助学贷款是由政府主导、财政贴息、财政和高校共同给予银行一定风险补偿金，银行、教育行政部门与高校共同操作的，帮助高校经济困难学生支付在校学习期间所需的学费、住宿费及生活费的银行贷款。原则上每人每学年最高不超过6000元。助学到款是信用贷款，学生不需要办理贷款担保或抵押，但需要承诺按期还款，并承担相关的法律责任。学校学生资助部门负责对学生提交的国家助学贷款申请书进行资格审查，并核查学生提交材料的真实性和完整性;银行负则最终审批学生的贷款申请。