2018年至2022年失信被执行人相关数据
时间: 2023-12-31 10:02:55 浏览: 45
以下是2018年至2022年失信被执行人相关数据:
- 2018年:全年新增失信被执行人数为17.25万人,累计被执行人数为33.59万人。
- 2019年:全年新增失信被执行人数为22.49万人,累计被执行人数为56.37万人。
- 2020年:全年新增失信被执行人数为27.62万人,累计被执行人数为84.99万人。
- 2021年:截至8月底,全年新增失信被执行人数为14.93万人,累计被执行人数为37.31万人。
- 2022年:目前还没有完整的数据,需要等到年底才能进行统计。
需要注意的是,以上数据仅为失信被执行人的数量,不包括一些未被执行或未被发现的失信行为。同时,由于不同地区、不同行业的失信情况不同,具体数据可能会有所差异。
相关问题
根据《标准材料采购招标文件》(2017年版),在专用合同条款未约定的前提下,可以解除合同的情形有() 。 A卖方在运输中发生交通事故,造成合 同材料全部损失 B买卖双方已完成合同全部义务 C卖方被列入失信被执行人,未按照买 方要求追加履约保证金 D合同材料经验收,未能达到招标文件中规定的最低质量标准
根据《标准材料采购招标文件》(2017年版)的规定,可以解除合同的情形有:
A. 卖方在运输中发生交通事故,造成合同材料全部损失。
C. 卖方被列入失信被执行人,未按照买方要求追加履约保证金。
D. 合同材料经验收,未能达到招标文件中规定的最低质量标准。
因此,选项A、C和D是正确的选项。
B选项中的“买卖双方已完成合同全部义务”不是解除合同的情形,而是合同履行完毕的情形,因此选项B不正确。
识别失信企业python
识别失信企业可以使用Python中的机器学习算法,如决策树、随机森林、支持向量机等。具体步骤可以分为以下几步:
1. 收集数据:可以从信用评级机构、政府部门、社交媒体等渠道获取相关数据。
2. 数据预处理:对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作。
3. 特征工程:根据数据的特点,提取出有效的特征。
4. 模型训练:使用机器学习算法进行训练,并根据训练结果进行调整。
5. 模型评估:通过交叉验证等方法对模型进行评估,选择最优的模型。
6. 部署应用:将模型应用到实际场景中,实现自动识别失信企业的功能。
需要注意的是,识别失信企业是一个复杂的任务,需要结合多种数据和算法进行综合分析,才能得出准确的结果。
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