基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究

第一篇：基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究

基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究

数据一直是信息时代的象征。2011年5月麦肯锡全球研究院发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》后，大数据的概念备受关注。金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。金融业也高度依赖信息技术，是典型的数据驱动行业。1．研究内容

（1）大数据分析在金融领域的应用和创新。如依托大数据分析促进高频交易、风险管理、客户交叉行为分析、客户关系管理等。

（2）互联网金融的架构和发展模式及发展方向。按照二八法则定律来看，80%的金融产品将通过互联网、移动终端等技术走向标准化、大众化、规模化道路。例如，信用卡消费记录中早就包含消费时的位置信息，现在就可以被互联网金融利用。

（3）金融行业客户行为分析。通过大数据分析客户行为，实现个性化和精准化客户服务，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率。2.关键技术点

（1）数据搜集。收集客户信息，对客户的基本信息及行为信息进行分析，依托平台细分客户。

（2）客户的行为分析。建立数学模型，对客户的交易行为进行精准化分析，以及参数的设定。

（3）高性能计算。依托计算机高效的运算能力，分析模拟客户行为，对不同的客户提供不同的个性化及精准化的服务。

第二篇：2100基于大数据分析的互联网金融风险预警研究（推荐）

基于大数据分析的互联网金融风险预警研究

摘要：大数据分析和互联网金融都是时下最火热的词汇，大数据和互联网在金融行业的完美运用无疑将带给整个金融行业以巨大的变革。但互联网金融是机遇与风险并存的，它的风险因其与网络的融合比传统金融业更大，做好金融风险预警是十分重要的，本文分析了互联网金融风险预警机制，并提出了具体措施。关键词:大数据分析；互联网金融；金融风险；风险预警 引言

当前，大数据时代已经来临，数据的大量积累和迫切需要数据处理的时期，大数据分析应运而生。与此同时，阿里巴巴、腾讯、等互联网巨头纷纷涉足金融服务，以支付宝为代表的各类互联网金融产品纷纷出现，基于大数据分析的互联网金融日益发展。大量客户为获得高投资回报将金融资源转向互联网，对互联网金融风险预警的研究得到广泛关注。

（一）基于大数据分析的互联网金融特点、优势

大数据分析就是通过统计方法对数据进行分析，获得数据中有价值的东西，以发挥数据的作用。互联网金融把传统的金融业务与互联网相结合，带给大家全新的体验，互联网金融基于对大数据的分析。不可否认，互联网金融具有自身的优越性。

互联网覆盖面积大，各个系统间相互联系，信息共享，其便捷的数据传递可以解决信息不对称问题；互联网金融在支付、信贷、存款等各领域均有创新，快捷的交易突破地理距离和时间的限制，便利人民大众的生活，冲击了传统金融行业的传统金融业务。

（二）基于大数据分析的互联网金融的风险 1，信用风险

互联网金融毕竟还属于新兴事物，配套的法律法规体系尚不完善，信用体系构建也有待进一步加强，对注册企业的资格审查要求不如银行严格，准入门槛也参差不齐，客户身份识别上也有漏洞，不能排除一些注册企业资质不够，发生违约的信用风险，甚至利用互联网金融从事洗钱等违法犯罪行为。一般情况下，主流的互联网金融软件，如支付宝，采用第三方支付的方式在一定程度上降低了信用风险，但还有些企业由于资金、技术等各方面原因，本身不具备第三方支付能力，信用风险极大。2，隐私风险

在网络中，数据信息可以快捷流动的同时也存在信息泄露的风险。如开户资料中要求投资者详细提供身份信息，银行账号、银行账号密码、手机号码，家庭住址等信息，如果泄露出去会给投资者带来难以估量的损失。还有一些软件要求绑定手机，用手机验证码完成系列交易，那万一手机丢失，则隐私泄露，威胁财产安全。3，技术风险

互联网金融基于互联网的大数据分析，必须以互联网的正常运作为前提条件，网络环境还有待进一步优化，网络金融犯罪问题突出，黑客攻击，网络病毒、网络技术故障等情况下，网络不能正常运行，给投资者带来资金损失的风险。而且这样的风险规模巨大，难以及时控制。

（三）金融风险的预警机制 1，预警信号的分析 早期预警信号往往是金融风险的先兆，关注早期预警信号可以再风险到来前预测时态发展趋势，采取有效措施进行风险管理。早期预警信号有的很明晰，比如企业的信誉受损、财务状况重大变化等，可以做出很清晰的判断。有的信号如财务报表、政策变化等就需要决策者判断、分析、做出正确的解读了。总之，对早期预警信号的分析判断风险还是机制中的一种较为直观的方法。2，预警指标体系的设计

建立科学的指标体系是金融风险预警分析的首要基础，我们希望能通过对一系列的数据进行分析，把握金融风险爆发的前兆，在风险发生前做出预警，规避风险。指标的选取要遵循一定的原则，比如可测、可控、相关、抗干扰、有代表性等，方便得到数据，并且灵敏的反应互联网金融风险。我们可以从宏观经济金融指标、中观经济金融指标、微观经济金融指标三个方面分别建立指标体系，针对不同系统做出预警。

（四）风险预警措施

1，科学的数据指标体系和考核评价体系

科学的风险监控体系考核评价体系都要要以数据为核心，以定量描述的指标为检测标准，对达到预警值得指标要及时处理。具体步骤就是，首先选取合适的指标，建立一套与金融风险变动的相关性较强的指标体系，再根据经验及预测选取各个指标的预警值，最后用数值监控互联网金融的风险。对参与者各项评估检查也要依托数据体系，量化考核机制，严明奖惩制度，对各项指标均在目标值以内的参与者给予奖励或适当减小检查频率，对指标达到风险预警指标值得参与者采取增大检查频率，约见谈话，要求反思原因，要求制定改正措施等特定性处理措施。

2，三位一体的风险预警监控网络

对风险预警的监控要靠部门间的协调配合，相互制约，金融监管部门监管、行业内部自律管理、社会公众监督相互配合，形成三位一体的风险预警监控网络是行之有效的监管方案。监管部门起到引导作用，制定目标和规范，统筹该预警机制的建立和维护工作。金融部门要根据自身发展情况制定内部管理制度、风险防范措施，具体执行互联网金融风险的预警工作。当然了，要使该预警监控网络发挥巨大作用还离不开广大人民群众的监督。3，完整的法律体系保障

互联网金融要想健康持续发展，必须在法律法规的框架下运行，还要有政府的政策支持和投资者的相互监督、自律管理。创造健康、公平的环境，保护互联网金融投资者的资金安全。政府要加强立法和执法监管，制定的规定要具体化，比如建立大额资金报告制度，可疑交易报告制度等，对突发事件或可疑事件可以采取技术加以暂停或延迟成交等措施，要规范各方的行为，比如开户时的客户身份核实需要的具体证件等都要做出具体的规定，督促各个参与者自觉加强风险预警工作，对违法违规的参与者处罚措施要做到实处，提高监管能力。结语

综上所述，我们必须建立健全金融风险预警体制机制，采取有效的措施防范风险，为保障互联网金融正常运行，基于大数据的金融风险预警系统，在金融互联网化的时代背景下将会得到快速的发展

第三篇：精准营销下的大数据分析利用

大数据模式下的精准营销

于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。

其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。

网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impression)等指标。

再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。

第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。

而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。

对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。

案例分享

背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高ROI(投资回报率)和线上交易数量

挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的ROI，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量

第一步：网站再定向

广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：

有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据

一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。

首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。

在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费CPA下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。

第三步：利用机器学习(Machine Learning)进一步扩大客户的数量

用户来进行定位广告投放。XMO的算法可以对比客户的CRM消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，XMO能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然CPA轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。

什么是机器学习(Machine Learning)?(摘自维基百科Wikipedia)机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结

多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。

首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。

第四篇：大数据分析将成为化学工业精准营销未来发展趋势

大数据分析将成为化学工业精准营销未来发展趋势

2014-12-01 中国氯碱网

大数据是当下高温热词，它凭借规模超乎想象的海量资讯数据，通过收集、分析、存储的一些新方法，正深刻地改变着人们生产生活的方方面面。大数据在石油化工领域会有哪些应用？对生产、经营会有何促进或者改变？为此，记者进行了深入调查。

大数据分析是行业趋势其实，大数据离我们并不遥远。2013年诺贝尔化学奖得主就是将看似不相干的大数据信息化处理方法比较完美地运用于化学研究之中，从而摘取了化学科学研究的王冠。其开发的多尺度复杂化学系统模型，翻开了化学史的“新篇章”，让传统的化学实验走上了信息化的快车道。如今，反映真实情况的计算机模型已经成为现在化学界大多数新进展的关键，通过模拟，化学家能更快获得比传统实验更精准的预测结果。

大数据具有体量大、种类多、价值密度低、速度快等一系列特点。其数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别；数据类型繁多，如视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求；价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒；处理速度快，时效性要求高，这也是大数据区分于传统数据最显著的特征。事实上石油化工企业对数据早已应用多年，比如对生产运行指标，销售产品的品种，以图表的形式，由点到线，由线至面，分析、研判，为企业决策做参考，只不过应用的数据没有积累、挖掘到一定的量级，因此大数据很难用现有的数据库管理工具或传统的数据处理应用来处理。北京北大方正电子有限公司大数据业务部总经理于林认为，石油石化行业具有数据量大、类型多样、存储格式复杂及数据分散等特点，尽管大数据在石油石化行业的应用前景非常广泛，但应用程度并不高。面对节能的挑战、新能源的发展、两化融合等多项问题，必须通过大数据的创新与应用，帮助石油化工行业应对挑战，通过语义分析技术和元搜索引擎，完成相关信息采集，并对数据进行存储、检索和智能分析，从数据深度关联、可视化查询、数据报告等多个方向，为石油石化企业实现企业决策、生产管理的智能化提供数据支持。

例如英国石油公司在某采油厂安装无线感应器，通过全网式的数据采集，发现有些种类的原油比其他种类更有腐蚀性，这个发现可以在设备和管线的使用上加强防范，使生产更安全。虽然只是一个局部的应用案例，但是已经能够说明大数据分析的应用对石油化工行业有着重要的作用和意义。

此外，近年来，我国的石油化工企业安全生产隐患排查工作主要靠人力，通过人的专业知识去发现生产中存在的安全隐患，这种方式极易受到主观因素影响，且很难界定安全与危险状态，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，在事故发生后才分析事故原因、追究事故责任、制定防治措施，这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防治事故的目的。若控制事故，减少损失，必须对大量人的因素、工作的因素、不合规行为等进行控制。而控制这些需要将安全生产中的有价值的信息进行深度挖掘，寻找出内在规律。

第五篇：我国大数据分析工具的研究情况探析论文

2016年流行一个术语叫做数据主义，数据主义认为整个世界由数据流构成，数据每天以指数级增长，电话、飞机、网购、出行都是一个新的数据。数据将会有越来越重要的作用，同时人的地位慢慢开始下降。未来人的价值取决于对数据流的分析解读能力，因此分析技术在未来变得越来越重要。

数据和人之间将通过算法连接，所以我们推出一个新的概念叫算法经济或算法革命。传统的算法很多，如最早的数学算法，后来的天文算法，现在的统计学开启的算法，但都不能满足机器学算法。追求更智能化正改变着人类的进程，数据离开了算法就没有太多的意义。

到了新时代，我们发现很多是不规则的非结构化数据，更重要的是希望通过机器做一些事情，这对算法提出了新的要求。人工智能主要包括以生物为基础的生物智能和以算法为基础的机器智能。而机器智能的核心是数据智能，这完全取决于算法。

大数据分析的工具是怎么发展的？第一代是基于关系型数据库的分析，在这方面中国人比较落后，因此我们推出了马克威关系型数据库的分析软件，现在已经有很多用户了。

而到了大数据时代，关系型数据库不能满足大量数据分析的需求，所以出现一个新的算法-分布式的算法，要调用分布式存储的数据进行分析，就需要分布式的算法体系，到目前为止，算法体系只有一个开源，是简单的9个算法，而且对计算结果不敢负责，另外是马克威分布式算法软件-马克威云挖掘软件。

这一点上我们已把传统的关系型数据库抛在后面。我们和阿里巴巴合作开发该软件，在阿里云测试3000台服务器，一张表176亿条记录，68个变量，体积大概是3.4T.这张表是指淘宝的零售表，我们计算的结果是36秒，这意味着可以做很多的分析。这是真正用了大数据算法，不是停留在理论。

马克威是完全基于分布式架构来重新编写，是真正的分布式软件，其理念是实现从数据找算法变成算法找数据，通过算法逐步计算，然后将结果累计起来。

就在刚刚完成了分布式不久，Spark RDD用Scala语言编写的分布式内存数据处理应用，马克威把分布式算法变成分布式内存计算，把我们的算法和Sp a rk对接。这意味着当下算法的发展已到了比较新的生态-分布式内存生态，既可以处理大量数据，同时可以快速解决问题。

还有一个发展趋势，未来是人工智能的时代，人工智能说到底拼的还是算法模型。因此，天律公司正在研制基于硬件技术的嵌入式芯片。

机器智能就是机器学习算法，大部分还是在软件中运行，其速度跟不上工业设备的需求。因此我们采用FPGA技术，把算法做成极速嵌入式的装置，可以满足人机一体化的需求。目前FPGA是最快的技术，且有很多机器设备在用。我们取得了一些初步成果，第一个应用是上海期货，而期货高频交易是因为大家需要更快地看到行情。

我们推出中国第一个算法交易平台，这里有一个理念-套装软件衰落，算法模型兴起。现在我们将所有的算法重新编写，编成大量小的模型，部署在云端算法的交易平台上。我们的理念是第一代互联网门户，如新浪、搜狐、网易；第二代互联网交易平台，如阿里巴巴、京东、1号店；第三代算法平台，即知识产品、智慧产品在互联网的交易。我们正在紧锣密鼓测试我们的平台，希望我们的算法能够为社会各领域服务，由现在的B2B变成B2C或C2B,允许别人把他们的算法模型拿到我们的平台交易，这是我们开创的新商业模式。

15年以来，我们专注的一件事情就是算法。我们有算法大全、应用模型大全、算法学院，还有集权的文档，并网罗全世界难找到的开源算法。我们将免费的算法知识都汇集到一个平台上，要让所有的中国人一想到分析和算法，就上马克威算法平台。

天律公司于2001年成立，是中国第一家真正做大数据分析化软件的公司，我们现在是国家统计局“大数据与统计建模”的指定厂家，以及全国大学生统计建模竞赛（SUCM）的指定参赛软件，国家火炬计划项目、中国商务智能领军品牌，国家统计局、海关总署、商务部、环保部、水利部、国家质检总局、上海世博会，阿里巴巴等互联网公司，以及一些大型企业和高校都是我们的客户。

我们有五大产品，马克威云挖掘，马克威分析系统、马克威决策支持平台、马克威算法交易平台、马克威硬件极速交易系统。这些系统得到很多金融界朋友的认可。