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跟CDA数据分析师学
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CDA数据分析就业班课程标准
CDA数据分析师
案例一:零售进销存监控分析仪的搭建
使用某零售连锁品牌商进销存相关数据,制作进销存分析仪,帮助决策者了解进销存的各维度问题,为加快进销存流转速度、实现利润较大化做出贡献。
本案例帮助学生了解众多企业经营过程中都会涉及到的进、销、存三个业务环节的特点及关联关系,帮助同学们掌握商业智能分析在帮助决策者发现销售问题时的设计思路及分析、展现方法。
该项目所涉及技术与经验,同样适用于零伟业以外的销售环节。
案例二:服装电商品牌商销售分析仪的搭建
使用服装企业真实脱敏数据,理解业务流程及行为,选择业务分析角度,创建多维数据模型,制作多表环境下的商业智能仪表盘。
掌握业务数据建模方法、商业智能分析设计思路以及商业智能仪表盘制作流程,提高数据建模能力、数据敏感性及商业洞察力。
该项目所涉及技术与经验,同样适用于服装业以外的销售环、库存节。
CDA数据分析师
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CDA数据分析师人才教育品牌联合美库尔、GrowingIO及数据界具备成熟项目经验的大牛老师联合打造的新型在线学习产品。旨在打造DT时代“十字型”数据。CDA数据分析就业班是针对业务数据分析岗与数据挖掘建模岗而研发的就业培训系列课程,旨在为互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业培养专业的数据分析和大数据人才。课程内容依据CDA人才考核标准体系,由业界经验丰富数据科学家联合学界共同打磨研发,致力于培育数字人才,助力数字中国建设。
课程计划
1、数据分析通识课基础
学习商业数据思维与业务指标、统计学、报告撰写。互联网业务分析案例。
数据分析与商业智能
主要内容:数据这个行业、数据分析的商业应用、数据分析思维、数据分析常用方法、实务中的数据分析师
数据化业务指标体系设计
主要内容:数据化指标体系概述、获客类指标、营销类指标、预警类指标、产品类指标、运营指标体系设计
描述性统计分析
主要内容:描述性统计分析概述、概率与频数、数据的度量、概率的分布、相关性分析、统计报表可视化
数据挖掘和模型导论
主要内容:人类学习与机器学习、模型和算法、数据挖掘问题分类、数据挖掘任务确定、数据挖掘流程、综合案例
2、商业数据分析实战(Excel+SQL)
学习不同业务场景下的分析套路,系统掌握数据分析的理论知识和实践操作。
表格结构单数据源商业分析
主要内容:数据分析概述、数据分析基本流程、Excel数据加工与计算、Excel数据透视分析、Excel数据可视化分析、商业报告撰写
表结构多数据源商业分析
主要内容:表结构数据概述、数据库语言SQL、商业智能工具Power BI、Power Query进行数据获取和整理、Power Pivot进行多维数据建模及设计透视计算规则、Power BI Desktop界面应用
Power BI商业智能分析实战
主要内容:理解业务模型、梳理业务逻辑、搭建指标体系、数据加工处理、数据建模分析、商业智能结果展现
Tableau商业智能分析实战
主要内容:Tableau页面及功能区介绍、Tableau数据获取和多表连接、Tableau编辑数据和字段操作、Tableau计算字段函数、Tableau排序和筛选、Tableau数据可视化
商业分析之运营分析专题
主要内容:数据分析驱动业务增长、活动策划数据分析、内容运营数据分析、用户运营数据分析、渠道运营数据分析
3、商业数据分析实战(Python)
学习编程工具解决产品、运营工作中的问题,运用Python和机器学习算法对客户和产品进行营销和客户洞察。
Python语言入门
主要内容:Python语法基础知识、数据加载和数据整理、处理数值型数据、处理类别型数据、文本数据处理及分析、处理日期和时间、特征降维技术
Python常用机器学习算法实践
主要内容:模型评估方法和选择方法、有监督模型:线性回归、树和森林、KNN、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、无监督模型:聚类分析、关联规则、序列模式、保存和加载训练后的模型
商业分析之营销分析专题
主要内容:案例公司背景说明、项目特点:以利润导向之模型建置、解题思路、模型评估方法、Python实作
商业分析之产品分析专题
主要内容:产品分析基本思路、产品需求分析、产品分析数据获取方法、产品分析指标体系及BI设计、测试AB、产品分析与建模
商业分析之客户分析专题
主要内容:客户分析概述、客户生命周期管理、客户画像、营销、客户购买行为分析、客户转化分析
疫情冲击下,大数据风控能否穿越周期?
受新冠疫情影响,银行信贷资产质量压力加大。经过数年实践,并得到监管力推的大数据风控,能否穿越经济周期?
继去年整顿大数据行业以来,2020年,随着二代征信系统切换上线、第二张个人征信牌照获批、央行首度表态“替代数据”需要纳入监管、互联网贷款和网络小贷新规下发,大数据风控被进一步规范发展。
今年出现的新情况是,一方面,疫情冲击一些展业时间较短的消费信贷业务,对疫情突发事件,线上化大数据审贷是否能应对这一突发事件的影响。
另一方面,疫情也使得“双十一”等网上购物增长迅速,与贷款分期有关的个人和企业征信查询也随之大增,金融机构迎来大数据应用的爆发。如,12月28日,记者获悉,截至2020年11月末,央行征信系统个人和企业征信系统日均查询量分别为855万次、20万次,单日较高查询次数分别为1445万次、117万次。
银行全面引入大数据风控
自政策层到商业银行,大数据正在被全面引入,用于个人消费贷款、小微贷款等领域。
11月1日,办公厅印发《深化“放管服”改革优化营商环境电视电话会议重点任务分工方案的通知》,要求推动国有大型商业银行创新对中小微企业的信贷服务模式,利用大数据等技术解决“首贷难”、“续贷难”等问题。此外,加强水电气、纳税、社保等信用信息归集共享,为增加普惠金融服务创造条件。
同月,央行副行长陈雨露在第三届进博会上表示,普惠金融重点服务的对象往往是缺乏信贷记录甚至是没有信贷记录的“白户”。
据统计,目前在校大学生4000万人,工作五年以内的毕业生3500万人,民政低保人群约6000万人,小微企业总的数量超过8000万户,这些人群和企业中大部分都是信用白户或准白户。他说:“我们正在积极研究解决他们的真实的金融诉求,这是一项复杂的工程,但是借助先进的数字化手段和替代数据等服务模式,有望予以解决。”
陈雨露指出,通过市场化的机制,运用从地方部门采集的小微企业非信贷类征信替代数据,对小微企业信用状况做出全面评价,改善小微企业征信服务,探索出台州模式和苏州模式,并在复制推广。实现小微企业首贷率、获贷率和信用贷款比率同时上升,贷款利率和不良贷款率双降的良好局面。
“大数据风控主要在个人贷款,以及一些对公税务信用贷。”一位国有大行华南分行人士表示,比如以深圳的大行基本做了“银税直连”工作,可以给到企业100-200万信用类贷款,但更大额的对公贷款还是需要抵质押。
对于中小银行,金融壹账通企业金融CEO费轶明认为,中小银行存在线下渠道展业过于传统、线上渠道发展水平差异大、信用风控重贷前轻贷后等系列问题。但2019年以来,中小银行普遍加强了金融科技与业务、管理的应用融合,在线上渠道和互联网营销拓展、产品研发能力和针对性、信贷风控的智能化水平、智慧运营效率等方面都有所提升。
根据一份第三方调查,当前超6成的二级以上供应商无法获得贷款,处于供应链长尾端的中小企业仍存在融资缺口。而这些痛点主要可归结为风控能力弱和产业场景缺乏问题,表明当下以金融科技拓展供应链金融的业务并未达到预期效果。
今年以来,受新冠疫情冲击,银行信贷的风控难度加大。今年一季度的极端情况下,A股民营企业营业收入同比增速为-8.6%,利息保障倍数骤降至2.88倍,隐含预示银行接下来不良贷款防控压力较大。
随着“无接触”金融服务推进,智能风控也成为各家金融机构共识,各家银行更积极地推进风控数字化改造,强化贷前、贷中、贷后风控。
“除了常规的风控手段,大数据风控的应用也在完善。”一家规模较小的股份行华南分行人士表示,该行新推出的小微贷款产品导入外部数据,如与税务局、征信公司进行系统的对接,根据税务数据、发票数据、征信数据等把控企业经营状况。
大数据风控能否穿越周期?
考验业内的是,经过数年实践,并得到监管力推的大数据风控,能否穿越经济周期,帮助“顺周期”的银行管控信贷资产质量。
接受记者访问的多位业内人士表示,银行业对大数据风控持开放态度,虽已较多引入各类数据作为风控参考。但一方面,要看数据质量,包括数据清洗是否到位;另一方面,一些大数据模型实际还存在不小的人工干预。
对于前者,“较直接的是根据个税、企业缴税直接乘上一个系数,给予一定额度信用贷款。”一位华东城商行人士表示,这是该行近年通过税务数据大力拓展个人消费贷款的不二法门。
大数据风控应用有其边界。“我们今年遇到几个‘暴雷’客户,看税务信息或其他大数据模型能监控到的数据都没有太大异常,但企业还是‘挂了’”。一位大行华南分行人士坦言,出于隐私原因,税务数据抓取目前只是抓总数,税务局开放端口不会允许抓取明细。
但大数据风控确实有作用,增加了企业造假成本。例如,几年些中小微企业通过虚假材料“骗贷”,银税直连等大数据手段,原来可能需要半年才知道发生了不良,现在可以更短时间甄别风险。
其中,大数据颗粒度的粗细,反应其信用表现。一位大行人士表示,从经验看,企业违约风险,先体现在拖欠供应商货款,其次拖欠员工薪酬,较后才是刚性负债出现违约。大数据风控不能只抓一个总数,而是要让更为细致和下沉。
对于后者,有大行人士表示,“比如一些大行已经实践了纯线上审批贷款,但风控模型还是强规则类的经验模型,不是纯粹的算法类模型。”。
“在本次疫情影响下,用户还款决策的外部环境和自身因素短期巨变,历史模型抽象和拟合的规律存在不再适用的可能性。”顶象CEO陈树华认为,很多金融机构的消费信贷业务展业时间有限,未经历过完整的经济周期的考验。金融机构需要根据其资产和客群的结构特点,以自身业务在疫情冲击下的表现,审慎评估现有风控体系的有效性、按需调整风控手段。
陈树华举例称,“异常”数据既可能是信贷产品申请环节的团伙、信用卡交易场景的套现或盗刷、洗钱的资金归集、亲戚好友集体拿消费贷归集凑购房首付,也可能为某类客群对某信用卡或理财产品有高于平均值的兴趣和响应度,或某类客群能够接受App推送而对短信非常反感,这些客群偏好的挖掘也可以帮助注重用户体验的银行提供高品质服务。
再如,一些自营信贷产品刚刚起步的金融机构,是所谓“大数据风控厂商”或“外包风控厂商”眼中的肥肉,也是“买数据0元赠送冷启动策略和黑盒模型”、“资金方做甩手掌柜拿固定收益、风险由流量平台兜底”等被监管逐步规避的业务模式泛滥的重灾区。对于这些机构来说,在日趋规范的监管环境下,找到合理的发展节奏和务实的业务目标,逐步实现自主风控、实现业务闭环是当务之急。
其中,对于一些区域性银行,利用其对当地消费市场、居民消费习惯的把握和了解,可以考虑跟区域性消费场景合作,小步尝试开展有区域特色的消费信贷业务。在业务开展过程中,及时监测业务数据、复盘和调整策略,还是能够逐步形成有特色、有壁垒的区域性业务。
“替代数据”需要纳入征信监管
随着“双十一”等网上购物增长迅速,与贷款分期有关的个人和企业征信查询也随之大增。
12月28日,《21世纪经济报道》记者获悉,央行有关人士近期在一次讨论会上透露,截至2020年11月末,央行征信系统收录有信贷记录的自然人6.1亿人,有信贷记录的企业及其他组织712万户(不含个体工商户),规模已位居世界前列。其中,个人和企业征信系统累计查询量分别为28亿次、0.6亿次,日均查询量分别为855万次、20万次;个人和企业征信系统单日较高查询次数分别为1445万次、117万次。
与之同时,央行2020年上线二代征信系统,并在百行征信之后,批复第二张个人征信牌照——朴道征信。
今年1月,《21世纪经济报道》报道,央行拟上线“二代”个人征信查询功能,但二代征信报送功能或将延迟至5月上线。征信系统与个人买房申请房贷、消费贷款等密切相关。与“一代”相比,二代征信解决循环贷、信用卡大额专项分期、共同借款人、企业为个人担保、个人为企业担保、逾期后还款信息等一代征信无法覆盖的信息。
此外,将完整展示个人学历信息、就业情况、电子邮箱信息、通讯地址、户籍地址、所有个人手机号,配偶信息也会较完整体现。新版征信报告还将纳入更多公共机构信息,比如除传统的借贷信息之外,电信业务、自来水业务缴费情况,欠税、民事裁决、强制执行、行政处罚、低保救助、执业资格和行政奖励等信息等。为他人提供担保也会上征信报告。
央行并未指明替代数据具体内容。不过,“替代数据”需要纳入征信监管。
业内人士表示,目前企业征信领域已经使用的替代数据主要是缴税数据,此外包括工商登记信息、企业涉税信息、企业用电数据、企业用水数据、海关数据、环保数据、用工数据奖惩数据、司法诉讼数据等。
有接近监管人士指出,企业征信机构即主要采集非借贷数据,向银行推送信用报告、信用评分、反、风险预警等信息,是银行解决小微企业不对称信息的较优选择。
从企业信息集合来看,工商登记信息和企业缴税信息覆盖面较广,其余信息均为涉及企业经营行为具体领域(如用水、用电、出口贸易等)的子集数据。
12月15日,中国人民银行发布信息,央行近日召开“长三角征信一体化”工作推进现场交流会。会议指出,替代数据在现代化征信体系中发挥重要作用,是借贷信息的有益补充。市场化的替代数据征信信息互联互通是当前构建全覆盖社会征信体系的重要步骤。利用替代数据为金融和经济活动提供信用管理服务,在本质上属于征信活动,需要纳入征信监管。
其中,在涉税数据方面,今年4月,税务总局、银保监会两部门发布《关于发挥“银税互动”作用助力小微企业复工复产的通知》,要求在2020年9月底前实现“银税互动”数据直连工作模式。
此外,企业付款及时性信息等替代数据也是对传统财务数据的补充。华夏邓白氏发布的“企业付款及时性季度指数”数据显示,2020年三季度,各行业的对外付款及时性程度环比有所上升,工业设备行业产值提升等因素,信息技术与通信行业环比增幅较大,医药与健康行业、汽车及零部件行业和工业设备行业也有所上升。但化工行业付款及时程度明显恶化,逾期90天、120天以上账款较上年同期明显大幅提高,能源加工行业延迟支付略有好转,长期延迟账款占比依然不容乐观。
工商登记信息、司法诉讼信息为公开数据。根据市场监管总局透露,截至今年7月末,工商登记公示系统共归集公示了1.3亿市场主体的12.5亿条信用信息,包括企业登记备案、年度报告、行政许可、行政处罚等,累计访问量1342.08亿次,日均访问量超1亿次,累计查询量118.35亿次,日均查询量870.8万次。另据较高人民法院今年12月披露,目前,中国裁判文书网公开的文书总量已经超过1.07亿篇,访问总量超524亿人次,日均新增裁判文书8万多篇。
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