如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。...第一，信用风险大。目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...因此，如果能够借助使用便捷、安全准确的分析工具将对数据分析产生极大的帮助，对风险管控起到重要的作用，而这些又对数据分析工具提出了更高的要求： 1)准确快速的数据分析能力，准确是数据分析的根本要求，只有准确分析的结果...3、对于业务过程的质量过程监控 金融产品的整个过程是否合规，也是保证金融风险的重要内容。
在建立该预警系统的过程中要保证数据的准确性才能准确的判断出互联网金融风险，避免对金融风险作出错误的估计，造成不必要的损失。...（二）以数据为中心的系统层级 结合以数据为中心的体系设计原则，预警体系涵盖了数据的收集、数据提取、数据分析和数据结果四个环节。...2、数据整合层 要从互联网金融的大数据中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。...数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节。 3、数据分析层 数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法等功能。...4、数据结果层 由数据分析层中得倒的每一次预警，都须结合企业的经营管理状况、企业外部经济运行环境以及行业背景等进行分析，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，从而减少企业为规避风险所产生的损益。
首先是信用风险大。目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...其次是网络安全风险大。我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响。...其通过分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，并得出超过数万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。...目前，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。...五是第三方支付大数据，支付是互联网金融行业的资金入口和结算通道，此类平台可基于用户消费数据做信用分析，支付方向、月支付额度、消费品牌都可以作为信用评级数据。
因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...2.数据挖掘流程 （1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。...（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。...数据挖掘分析方法 ? 数据挖掘在金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 （1）信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。...通常做法有利用数据挖掘算法确定有效的指标评价体系，建立模糊矩阵，进行聚类分析或BP神经网络等方法建立供应链金融风险评估模型，为供应链合作伙伴的选择提供依据，降低供应链风险。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。...、无人驾驶等 判别分析 在气候分类、土地类型划分中有着广泛的应用 罗吉斯回归分析 定量研究满意度与相关变量的关系等 三、数据挖掘在金融风险预警中的应用 1.金融数据挖掘流程 2....通常做法有利用数据挖掘算法确定有效的指标评价体系，建立模糊矩阵，进行聚类分析或 BP 神经网络等方法建立供应链金融风险评估模型，为供应链合作伙伴的选择提供依据，降低供应链风险。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
据张峰介绍，加大网络强国战略实施力度，将成为今年工信部工作的一大主线，年内工信部还将有针对性地出台一系列措施和手段，推进网络设施建设、5G研发、工业互联网创新等相关领域的重点任务和项目。...【雨果网】 三、互金行业数据动态 1 利用大数据防范金融风险。金融发展与现代信息技术的深度融合，运用大数据技术作为支撑，提升办案能力，是应对金融犯罪信息化、智能化新情况的必然举措。...同时，要尽可能保障被害人合法权益，需要运用大数据技术分析各种财务数据，通过关联分析追踪资金流向。二是应进一步打通数据调取通道，推动设立数据共享平台，理顺技术协作机制，解决大数据运用的基础问题。...李克强总理所做的政府工作报告中，互联网金融再度被提及，并特别强调了互联网金融在内的金融风险防范。...【新浪网】 数据+各行各业，通过数据分析的系统化工程，让数据转变为与各行各业相应的商业价值，从而使得各行各业有着新的成长与发展。数据和数据的分析能力，是企业的核心竞争力。
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构，能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...甚至有人直接宣布：数据分析就是拆解……好吧，这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题。...单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看，结构分析法只是用一个或几个分类维度，对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法，就能利用两个指标做分析，又比结构分析法更进了一步。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析，是为了应对平均值失效的场景。...，分层对象就是：用户，分层指标就是：消费金额 想区分商品销售额，分层对象就是：商品，分层指标就是：销售金额 想区分门店营业额，分层对象就是：门店，分层指标就是：营业收入 这些要提前想好 第二步：查看数据...此时对应的做法是：如果A1是稳定成长的，则看这么培养其他人；如果A纯粹运气好，则采用大浪淘沙的战术，多搞新人进来，期望冒出头一个新A1 可见：分层分析是其他分析的前哨站，做好了分层，能引发更多思考和进一步分析...有很多讲数据分析的文章会提到分层分析，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。...数据分析的方法有很多，一口吃不成个胖子，小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标，逐步为大家展示，敬请期待哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。...在做漏斗分析前，要认真梳理自己分析的流程，看清楚到底有几步组成。 条件二：数据上，每个步骤得有数据记录。 这一点很重要，决定了到底漏斗分析能不能做。...很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法，其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。...漏斗分析法不解决这种中间加入的问题，需要另一个方法：用户行为地图来解决。 有了以上三个保证，就能正确的统计出漏斗数据了。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。
（1）散点图法： 通过散点图，能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关，则数据呈规律性分布，不会散布在图上 （2）相关系数法： excel->数据->数据分析->相关分析，输入区域，把要计算的两列指标选中...2.验证性分析。比如验证广告投入与销售收入、积分与用户消费、用户活跃度与用户付费、用户互动与用户留存等议题，则先看数据是否相关，再看逻辑上成立不成立。...3.2标签分析法 标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。...4 如何使用九大方法 做数据分析时，要做到能说出来： 1.我负责的业务，收入指标是…，成本是…； 2.我负责的业务，收入规律是…，哪些动作能影响收入； 3.收入的内部结构是…，最近半年这个结果稳定...…，尚不能证明的是…’ 掌握了九大分析方法以后，看数据的积累量： 1.积累了固定的分析维度：业务分析模型； 2.针对预测、分类问题，积累足够特征：算法模型； 3.针对抽样检验问题：统计学检验；
接下来，我们将探讨数据分析方式的演进逻辑，分析Kyligence如何将指标平台、数据分析与大模型融合，实现基于自然语言的指标数据分析，为数据分析的未来描绘一幅可能的蓝图。...基于大模型，构建基于自然语言的数据分析方式 依据Kyligence的实践经验，要做好这个事情，关键的有三个方面：基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求；联通指标平台来进行数据计算和分析，给出分析结果；...首先，基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求。大语言模型如ChatGPT，通过训练大量的文本数据，它们可以理解和生成自然语言，使得人机交互更加自然、便捷。...例如，需要优化大模型与指标平台、数据分析平台的对接方式。大模型理解并生成的是自然语言，而指标平台通常接受的是具体的数据查询和操作指令。...将大模型与指标平台和数据分析平台融合，实现以自然语言进行数据分析，是数据科技领域的一次重大创新，它将深刻改变数据分析的面貌，推动各行业的数字化转型，带来广泛而深远的影响。
图2：任意行为的粘性分析 如上图所示，我们可以看到近四周所有使用产品的用户中，平均每周使用2天、3天及以上的用户占比。...当然，你更可以评估某一功能的粘性，比如我们选择「开始签到」来分析新上线的社区功能的粘性： ?...图3：「开始签到」模块的粘性分析 说明：在计算各个天数的人数占比情况时，我们会以在所选时间段内触发过该事件的人为基数（第一天为100%）。...比如，近四周的活跃人数是200，触发过「开始签到」的人是100，其中一周内触发过「开始签到」2天以上的是20人，那么在粘性分析中，「开始签到」2天以上的人数占比是 ：20 / 100 = 20%。...图4：不同用户群对于「查看股票市场」的粘性对比 （数据为脱敏数据） 如上图所示，我们发现，与未投资用户相比，有过投资行为的用户更关注股票市场的动态，对股票市场这一功能模块的粘性更大。
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。...第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。...第三大思维【降维】 是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。...另外，我们一般只关心对我们有用的数据，当有某些维度的数据跟我们的分析无关时，我们就可以筛选掉，达到【降维】的目的。 第四大思维【增维】 增维和降维是对应的，有降必有增。...我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问题和需求，我们才能选择分析的方法。 顺带给大家讲讲三大数据类型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
