Ⅰ 如何在家搭建一個ibm modeler數據挖掘伺服器
數據挖掘是一項復雜的工程,為了讓整個項目便於控制和管理,我們必須遵從一定的標准流程。而 CRISP-DM 模型就是數據挖掘業界比較流行的一種模型。
CRISP-DM,即跨行業數據挖掘標准流程,這是一種業界認可的用於指導數據挖掘工作的方法。作為一種方法,它包含工程中各個典型階段的說明、每個階段所包含的任務以及這些任務之間的關系的說明;作為一種流程模型,CRISP-DM 概述了數據挖掘的生命周期。圖 1 展示了 CRISP-DM 中定義的數據挖掘生命周期中的六個階段。
商業理解:了解進行數據挖掘的業務原因和數據挖掘的目標
數據理解:深入了解可用於挖掘的數據
數據准備:對待挖掘數據進行合並,匯總,排序,樣本選取等操作
建立模型:根據前期准備的數據選取合適的模型
模型評估:使用在商業理解階段設立的業務成功標准對模型進行評估
結果部署:使用挖掘後的結果提升業務的過程
下面,我們以某超市的市場推廣活動為例,從商業理解開始,一起來學習如何利用 Modeler 的強大功能來進行數據理解。
Ⅱ 金融學 論文 用的什麼數據模型
兄弟,這個你就不知道了吧,對數化之後數據的數量級就縮小了,那敢情多好啊,因為金融經濟數據很多都是時間序列,這種數據在處理的時候需要數據是平穩的,一般對數化後很多數據就平穩了,所以很多人都願意這么干
Ⅲ 金融需要 hadoop,spark 等這些大數據分析工具嗎使用場景是怎樣的
看看用億信ABI做的相關案例
銀行大數據應用
國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營,如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷,光大銀行建立了社交網路信息資料庫,招商銀行則利用大數據發展小微貸款。總的來看銀行大數據應用可以分為四大方面:
1、客戶畫像
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等;企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。值得注意的是,銀行擁有的客戶信息並不全面,基於銀行自身擁有的數據有時候難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。比如,如果某位信用卡客戶月均刷卡8次,平均每次刷卡金額800元,平均每年打4次客服電話,從未有過投訴,按照傳統的數據分析,該客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博,得到的真實情況是:工資卡和信用卡不在同一家銀行,還款不方便,好幾次打客服電話沒接通,客戶多次在微博上抱怨,該客戶流失風險較高。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所採集到的數據,更應考慮整合外部更多的數據,以擴展對客戶的了解。包括:
(1)客戶在社交媒體上的行為數據(如光大銀行建立了社交網路信息資料庫)。通過打通銀行內部數據和外部社會化的數據可以獲得更為完整的客戶拼圖,從而進行更為精準的營銷和管理;
(2)客戶在電商網站的交易數據,如建設銀行則將自己的電子商務平台和信貸業務結合起來,阿里金融為阿里巴巴用戶提供無抵押貸款,用戶只需要憑借過去的信用即可;
(3)企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據,可以更好掌握企業的外部環境發展情況,從而可以預測企業未來的狀況;
(4)其他有利於擴展銀行對客戶興趣愛好的數據,如網路廣告界目前正在興起的DMP數據平台的互聯網用戶行為數據。
2、精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷,包括:
(1)實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷,比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷(某客戶採用信用卡采購孕婦用品,可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務);或者將改變生活狀態的事件(換工作、改變婚姻狀況、置居等)視為營銷機會;
(2)交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦,如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析,有效地識別小微企業客戶,然後用遠程銀行來實施交叉銷售;
(3)個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦,如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等,對客戶群進行精準定位,分析出其潛在金融服務需求,進而有針對性的營銷推廣;
(4)客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型,對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留,使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。
3、風險管理與風險控制
在風險管理和控制方麵包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段
(1)中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析,量化企業的信用額度,更有效的開展中小企業貸款。
(2)實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式(如轉賬)等,結合智能規則引擎(如從一個不經常出現的國家為一個特有用戶轉賬或從一個不熟悉的位置進行在線交易)進行實時的交易反欺詐分析。如IBM金融犯罪管理解決方案幫助銀行利用大數據有效地預防與管理金融犯罪,摩根大通銀行則利用大數據技術追蹤盜取客戶賬號或侵入自動櫃員機(ATM)系統的罪犯。
4、運營優化
(1)市場和渠道分析優化。通過大數據,銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網路渠道推廣的質量,從而進行合作渠道的調整和優化。同時,也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務,從而進行渠道推廣策略的優化。
(2)產品和服務優化:銀行可以將客戶行為轉化為信息流,並從中分析客戶的個性特徵和風險偏好,更深層次地理解客戶的習慣,智能化分析和預測客戶需求,從而進行產品創新和服務優化。如興業銀行目前對大數據進行初步分析,通過對還款數據挖掘比較區分優質客戶,根據客戶還款數額的差別,提供差異化的金融產品和服務方式。
(3)輿情分析:銀行可以通過爬蟲技術,抓取社區、論壇和微博上關於銀行以及銀行產品和服務的相關信息,並通過自然語言處理技術進行正負面判斷,尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息,及時發現和處理問題;對於正面信息,可以加以總結並繼續強化。同時,銀行也可以抓取同行業的銀行正負面信息,及時了解同行做的好的方面,以作為自身業務優化的借鑒。
Ⅳ 互聯網金融風控模型一般是如何搭建的
風控模型是在良好的建立風控體系、風控評定方式、評分機制等基礎上,進行有效的數據分析及評分體系,就是建立常用的風控模型方式。目前來看,國內的互聯網金融平台搭建風控模型主要有兩種方式:一是自己搭建,二是直接使用三方供應商。比如目前互聯網金融公司廣泛使用的杭州同盾的風控產品和服務。當然,更多的互聯網金融公司都會選擇將兩者結合起來,優化模型,提升效果。
Ⅳ 大數據如何助力金融機構搭建風控模型
"MobTech是一家大數據智能科技公司,為金融機構提供不同場景下的解決方案。拿小額專貸款的案例來看,他屬們的一站式風控建模大數據平台,提供數據匹配,特徵篩選,模型迭代,自定義模型開發功能,模型管理部署,自動化模型上線API輸出等產品服務;提供針對小額借貸,消費金融、車貸等場景的成熟特徵,可定製化各類場景衍生特徵;覆蓋90%android設備。
可在雲端輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案,也可通過私有化部署,加強數據的安全性。
Ⅵ 阿里小貸是基於大數據的金融服務平台模式么
是的,基於大數據。
延伸(來自公開):
14年2月20日,阿里金融旗下阿里小貸首次向外界透露了其獨特的大數據授信審貸模型——水文模型。
水文模型的學術定義是將自然系統符號化,通過數學模型模擬水文現象。
而阿里小貸的水文模型,可以理解為建立龐大的資料庫,不僅包括貸款客戶自身長期的數據變化,還有參考同類企業的數據情況,以這些數據為依據,通過數學方法以及各種參數,判斷客戶未來的情況。
最終在阿里小貸業務決策中,水文模型將為公司決策層提供客觀的分析和建議,並對業務形成優化。
舉例來說,如果某個店鋪的旺季是夏天,每年夏天銷售都大幅增長,那麼每年夏天,這個店鋪對外投放額度也就會上升。通過阿里小貸的水文模型,可以按照歷史數據,判斷出這一店鋪在這一時期的資金需求。
同時,對比該店鋪其他時間的數據,判斷出該店鋪各個時段的資金需求,從而向店鋪給出恰當的貸款。
相反,如果不進行對比,只是以夏天銷售旺季的數據作為依據,那很可能為該店鋪提供過多資金。
在水文模型的幫助下,阿里小貸迅速發展,2014年2月,阿里小貸累計投放貸款超過1700億元,服務小微企業超過70萬家,不良率小於1%。其中,2013年新增貸款1000億元。
不過阿里的水文模型可能只是用於阿里這樣的互聯網金融公司,對傳統小額貸款公司來說,這一模型有一定壁壘。
阿里小貸主要是淘寶貸款和阿里貸款,提供的服務主要是淘寶(天貓)信用貸款、訂單貸款以及阿里信用貸款,和傳統小額貸款公司不同,阿里的客戶主要是淘寶、阿里巴巴上的店鋪,由於這些店鋪通過淘寶和阿里巴巴平台經營,所以阿里小貸可以輕易獲得客戶的歷史數據。
大數據的優勢,可能只有網路、騰訊這樣同一級別的互聯網巨頭可以媲美。目前網路小貸公司也已在2013年9月獲批,服務對象優先考慮網路推廣的客戶;騰訊旗下財付通的財付通小貸於2013年11月獲批,財付通小貸目標客戶是騰訊旗下電商企業。
網路和騰訊本身互聯網基因以及旗下小貸公司的目標客戶,決定了他們可以和阿里小貸一樣建立完善的資料庫,並建立大數據模型。這是傳統小額貸款公司所不具備的。
或許當互聯網小貸公司建立完備的大數據模型以後,一場小額貸款的互聯網VS實體公司的戰役將展開。
Ⅶ SWOT分析是金融數據模型嗎
那swti分析師數據金融的一個模型嗎我覺得這應該是的而且你可以在網上進行一個數據的一個分析哦
Ⅷ 如何用大數據分析金融數據
任何數據分析的前提是首先要理解業務模型,從你的金融數據是怎麼產生的,包括回哪些指標哪些數據,你的答分析是要為什麼業務服務的,也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品,還是最有價值的客戶,還是尋找最有效的成本節約途徑等
在弄清楚你的分析目的,和理解清楚你的業務模式等之後,再考慮你需要採用哪些數據,採用什麼方法來進行分析,這才涉及到如何進行具體的分析過程。
從整個大數據分析來看,前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間,弄清楚前期,後期的分析則會很快。