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一个资深数据人对数据挖掘解读

[日期:2017-02-17] 来源:赌球网  作者: [字体: ]

大数据

传统的模型将客户视为单一个体,忽视客户之间的关系,基于客户的特征建立模型。社会网络是基于群体的,侧重研究客户之间的关联,通过网络、中心度、联系强度、密度,得到一些非常有趣的结果。典型的应用,例如,关键客户的识别、新产品的渗透和扩散、微博的传播、风险的传染、保险或信用卡网络团伙欺诈、基于社会网络的推荐引擎开发等。

金融领域的数据挖掘,不同的细分行业(如银行和证券),也是存在差别的。

比较有趣、前沿的模型,大概包括以下几种类型,即社会网络分析、文本分析、基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)、数据可视化等。

(二)数据类型

(一)信用评分

二、模型的理解:传统的和时髦的

据理解,模型应该包括两种类型。一类是传统的较为成熟的模型,另外一类是较为时髦有趣的模型。对于后者,大家会表现出更多的兴趣,一般是代表着新技术、新方法和新思路。

(二)傻瓜式的挖掘工具

四、数据挖掘在金融领域的典型应用

一方面,可以有很多成熟的、前沿的算法包调用,另外一方面,还可以根据自己的需求,对既有的算法包进行修改调整,适应自己的分析需求,较为灵活。此外,Python在文本、非结构化数据、社会网络方面的处理,功能比较强大。

在银行领域,基本上,只能看到第一种角色。数据基本上来源于仓库系统,然后运用SQL、SAS、R,提取、加工、建模和分析。

(四)算法拆解和自行开发

(三)工具、存储和架构

基于地图的一些可视化分析,比较热门,例如,春节人口迁徙图、微信活跃地图、人流热力图、拥堵数据的可视化、社会网络扩散可视化等。

大数据

(1)社会网络的应用

(2)文本挖掘的应用

(三)个性化广告展示

在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。本文就想聊聊这些话题。

即基于位置的服务,即如何把服务和用户的地理位置结合。当下的APP应用,如果不能很好地和地理位置结合,很多时候很难有旺盛的生命力。典型的APP,例如大众点评(餐饮位置)、百度地图(位置和路径)、滴滴打车、微信位置共享、时光网(电影院位置)等服务。此外,银行其实也在研究,如何把线上客户推送到距离客户最近的网点,完成O2O的完美对接,从而带来更好的客户体验。

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(2)互联网

一般来说,从互联网的招聘和对技能的需求来说,一般JD里面要求了前三种,这样的职位会被称为“建模分析师”。但是如果增加上了最后一条,这样的职位或许就改称为“算法工程师”。

(二)个性化产品推荐

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