京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
P2P网贷平台想搭大数据快车,这三个问题至关重要
由于互联网思维的影响,互金圈一直都有追逐“潮流”的习惯。随着互联网渗透率到达高位,流量红利也逐渐消失,大数据概念便开始在圈内被热炒。由此也便引发了各种公司与大数据搭界的情况,以此挖掘大数据的价值潜力。
也正是由于大数据有很大的商业价值,很多的公司才会进行挖掘,而这些公司在大数据方面有三个共性:
首先,开创了一个大数据获取的场景,或者说其商业模式本身就有“众包”优势;【众包:一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务,以自由自愿的形式外包给非特定的(而且通常是大型的)大众网络的做法。】
其次,拥有通过海量数据“获取真相”的能力。在突破建立众包场景或渠道的门槛后,大家同样拥有了海量元数据,此时可以通过定量模型或经验模型从中提取“真相”;
再者,将得到的“真相”变现。通过资产配置或其他方式,在执行层面由“真相”替代原有的推演,让大数据解决了“做什么”、“怎么做”的问题,而没有纠缠在“为什么”的层面。
所以说,大数据还是有很多的优势的,可以置换掉时间和逻辑都比较长且复杂的过程。那么P2P网贷平台想要玩大数据靠谱吗?P2P网贷平台要想进入大数据领域,要先仔细考虑这三个问题:
第一,大数据“变现”前,有没有做好定位?
如果用大数据做运营,你有没有足够维度的投资人行为偏好数据?有没有在水平层面上做交叉分析?如果用大数据做风控,你的数据维度与你的资产类型是否匹配?或者用大数据来做产品,或大数据本身是产品,不同的位置需要考虑不同的打法。初步定为之后要深入下去围绕这个核心做一系列的工作。
第二,有没有找到或者成为一个合适的数据众包场景?
在P2P网贷平台,第一类通过合作方式获得数据的,不将大数据本身作为产品变现。在众包的选择上是否做到的准确且迅速?选择小贷公司或者地方征信公司作为众包的P2P平台,有没有做地域上,行业上的交叉分析?这些数据本身是静态的还是动态的,能不能在将来支撑你的风控模型变量地调整?再比如第二类,自己作为众包入口,收集多维度投资人数据,再运用到运营或其他层面,或者作为数据产品变现的平台。也至少需要考虑行业内数据的交叉分析,不然得出的结论并没有太大意义。
第三,在大规模执行从大数据中得到的“真相”之前,有没有充分考虑可能造成数据表现异常的情况?是否进行过试错?
大数据和模型的优势不是替你做决策,这些只是辅助做决策的工具。要抓住这个工具,用它去做事情,而不是让这个工具替你做事情,依靠但不依赖才是正解。
比如,某P2P平台使用10月份的投资人行为数据分析,结果发现85-90后投资人当月投资金额有显著下滑,得出结论下个月要针对这个年龄区间的投资人进行集中推广活动。在这个决策过程中,平台完全没有对数据可靠性进行判断,在面对时间区间较短,量大的数据时,要考率会造成大范围影响的事件或者活动。
所以说,大数据解决的是相关性问题,但不回答因果关系,所以只能是优化、简化决策过程。在大数据概念“当红”之际,P2P网贷平台想要抢占市场,确立市场认知是很重要,应当减少表面现象,注重钻研,让大数据帮助平台成长才是真正的目的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28