假设你负责华为钱包某城市信贷逾期率分析，发现年轻用户逾期率从8%升至15%。作为应届生，你会如何定位问题？请描述分析步骤（如分用户收入水平/还款提醒频率/消费场景拆解），并说明如何验证“过度授信”是否为核心原因（需结合用户信用评分、历史还款记录）。
考察说明
考察数据分析、问题定位和假设验证能力
回答思路
- 能提出系统的分析框架，如从用户分群、时间趋势、地域差异等多维度拆解
- 能具体说明数据来源和指标计算，如逾期率口径、分群维度
- 能设计验证‘过度授信’假设的方法，如对比信用评分分布、历史还款行为
- 能考虑外部因素和业务背景，如宏观经济、产品政策变化
- 能展示逻辑严谨性和数据驱动决策的思维
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