【独家】消费金融大数据分析方法与金融大数据分析师养成

消费金融离不开风险的精准评估以及自动化审批。很多消费金融公司也都是愿意提倡这些的，现在我们可以秒贷了，甚至可以凭一张身份证放贷，这都是基于高度的自动化。但最难的还是风险评估，有很多时候风险评估是没有办法做到自动化的。比如说风险投资公司，如果它能够自动识别这些风险何必要人呢？所以金融大数据工程师最需要知道的第一点是大数据的边界在哪里，什么情况下我们要通过大数据分析、分析风险精准到什么程度、怎么应用，不要把大数据夸大化；第二点是数据是什么，我们知道数据是不断在变的，大数据在不断地积累迭代，能否形成体系架构来迭代提高，这是关键。

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消费金融大数据与数据工程师

我们认为跟消费金融相关的数据包括消费人群信用数据、经营人群信用数据、收入数据、资产数据、抵押数据。

金融机构其实看不到数据，他们关注的是盈利，是如何选客户和营销。因此数据产品一定要返回到生产的流程里面，这样才能产生价值。

这样的大数据应用有防范欺诈风险的，防范不同的欺诈所要求的数据都是不同的，如果我们不能在数据采集、分析的过程中把它区分开来，数据产品是没有办法使用的。

同样的数据在不同的应用是不一样的，在同一个应用里面在不同的情况下它也不一样。最后数据工程师可能会产生统计模型，用以描述不同随机变量之间如何关联，例如行为的不同随机变量。但只有关联性并不够。

举一个非常经典的啤酒和尿布的例子。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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