加强大数据分析 提升反欺诈能力

数据分析能力对商业银行的重要性 (2)

数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数

据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得

六西格玛管理方法的特点

六西格玛管理方法的特点 六西格玛管理方法之所以能被诸多国际一流企业所追捧和使用，是因为其在众多实践过的企业中得到证明，这种先进的管理方法有显著优越性，而且经证明是行之有效的。 六西格玛管理方法，简单的说，它的基本思路就是：以数据为基础，以顾客为中心，以流程为核心，采用DMAIC方法，运用统计工具找出过程中影响结果的关键因素，又称关键质量特性，然后通过测量评估目前的质量水平，分析出与标杆间的差距，采取措施改进流程，从而消灭问题，并保持质量改进绩效。它的主要特点是： 一、以数据为基础，注重量化管理 六西格玛管理注重量化，强调用数据说话。从项目的第一个阶段,定义阶段开始，就要求必须充分收集数据，分析清楚目前现状水平，同时找出标杆水平，明确定义顾客的需求，确定合理改善幅度，从而准确定义出项目的目标。不仅定义阶段如此，测量、分析、改进、控制，每个阶段都注重“以事实为依据”，对相关数据的进行收集、测量和分析，利用因果矩阵找出关键因素，从而进行有针对性实施改进和控制，以达到对过程和产品的改进。 二、以顾客为中心，充分关注顾客 六西格玛管理所进行的质量改进，都是从顾客的需要出发，强调关注顾客呼声，顾客既包括内部顾客，也包括外部顾客。顾客需求不是静态的，而是动态的，因此应该动态地定义顾客需求，对当前感到不满的顾客、满意的顾客、竞争对手的顾客、潜在的顾客进行调查和访谈，并通过顾客投诉及市场反馈，了解顾客的需求是什么，针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效；对需要改进的质量特性所进行的测量和分析也必须站在顾客的角度去思考；做出的改进设计也是以向顾客提供严格的质量保证为目标；对改进的成果保证也是为了提高顾客满意度，扩大市场占有率。所有这一切，都是为了满足顾客的需求，充分体现了“以顾客为中心”的管理原则。 三、以流程为核心，注重持续改进

解读银联大数据对信用卡额度管理,反欺诈等的解决方案

解读银联智惠大数据对信用卡额度管理、反欺诈等的解决方案 信用卡在国内的发展已逾30年，現在大部分人都持有信用卡，方便日常出行和消费，给生活带来极大的便利。在提供便利的同时，银联智惠发现银行业存在这样一个严峻的问题，即人们利用信用卡套现的违规行为逐日增加，逾期欠款也随之上升，如何规避信用卡的使用欺诈，合理管控信用卡消费额度，成了各大银行急需解决的难题。 成立于2012年的银联智惠，凭借其专业的大数据智慧商业科技服务，通过数据整合、用户链接、人工智能为核心的技术驱动力，针对信用卡的信贷管理难题，对信用卡产业中的贷后额度管理、套现卡风险识别等业务，提供关键数据维度补全及高效的反欺诈解決方案。 银联智惠针对信用卡产业中常发生的一些风险行为构建了如下模型： 养卡模型 针对养卡人群主要是模仿高净值人群消费行为这一特征，无法单纯通过该持卡人用卡行为来判定其养卡可能性，于是银联智惠基于银联全量交易数据，不仅从持卡人消费特征出发，同时结合其常消费商户的存续天数、消费频次、消费时间间隔、信用卡交易占比等变量，通过决策树分析和机器学习等手段赋予这些变量一定的权重值，计算得出该卡养卡的概率系数。 套现概率评分模型

银联智惠通过与某国有大行信用卡中心合作，选取百万级别真实套现交易样本，运用逻辑回归和随机森林模型对样本进行训练，对银联交易数据进行清洗、去噪，最终选取了置信度高的50余个特征值，如该卡整数大额交易金额占比、整数大额交易时间间隔、在高危套现商户的交易次数及该笔交易的具体金额，来标记每一笔交易流水是否存在套现可能，从而统计得出该卡近一年的疑似套现交易总金额和总笔数。，计算输出套现概率系数，对卡片进行0%~100%的套现概率评分。协助信用卡中心管理已发行信用卡，防范信用卡被用于套现等风险用途。 基于银联智惠的套现概率评分模型，对信用卡反欺诈起到了过筛作用，为银行筑起了一道反欺诈的防火墙。 多数据融合产品：风险名单 1. 千万级银行风险名单库：包括银联风险共享联盟中的合作银行的逾期、欺诈黑名单，以及银联线上支付风险模型黑名单。 2. 5000万+高质量互金风险名单库：融合多家头部互金机构自营业务欺诈、逾期、高危社会关系网络等风险名单，并提供欺诈风险评分。 3. 风险数据维度：包括银行不良持卡人、经济犯罪信息、失信人信息、被执行人信息、逾期欺诈信息、欺诈概率评分、社会关系网风险信息等七大数据模块。 以上粗略介绍了银联智惠针对于信用卡额度管理及反欺诈等的解决方案，借助银联智惠布下的天罗地网，以前很多人轻易使用信用卡套现的现象，以后可不是易事咯！

如何培养学生的数据分析能力

如何培养学生的数据分析能力通过“如何培养学生的数据分析能力”的学习，使我对如何培养学生的数据分析能力以及在培养学生的数据分析的过程中应注意些什么有了更进一步了解。要培养学生的数据分析能力，我们在平时的科学课教学中，应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会，学生只有经常参与数据分析的实践，数据分析能力才会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在我们教学中，孩子们的科学探究过程，主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实，观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧，直接影响着测量结果及其分析 学习后我知道分析数据为主的小学科学课的教学设计。所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义，其一是数据的来源，科学实验、检验、统计等活动获取的可以说，数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面，没有对数据足够的认识和把握，很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是，我们教师应站在这样的高度认识数据，应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力，必须

渗透到我们的教学实践中，而不是喊口号 在科学课中，从表现形式上，使用数据主要是测量数据。性质上是定量的数据，即长度、面积、体积、重量、速度等。归纳起来，小学科学课重点指导学生获取、分析诸如长度、面积、体积、重量、速度等支持探究活动的测量数据。 现代社会是一个数据化的时代，工农业生产、科学技术发展的背后都会演绎成大量的数据信息，数据的分析与处理已经成为一个专门的产业，随着处理数据信息的计算机技术的发展，各行各业都汇集了各自急需的数据分析人才，如证券分析师、会计、资产评估师等，因此从小培养学生正确的数据分析观念与能力，成为当前初中数学教学的一个重点 首先，我们的学生其实本身就时时处在数据的海洋中，像平时的各门课程的测试成绩、周围商品的价格、身体生长发育的各个部分各个阶段的记录数据等等，但学生并没有有意识的去分析这些数据，只是教师在总结学生成绩时，才会给学生分析一下这些数据体现出来的问题。基于这种现状，在平时的教学中，我注重依据学生现时遇到的事态，有意识的让学生计算分析处理这些数据，并让他们根据数据看看能得到什么信息，以利于指导自己行为。其次，帮助学生根据问题的背景掌握数据分析的正确方法 如何发展学生的“数据分析观念”我认为可以通过以下几点来体现：统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计

数据分析能力的八个等级

数据分析能力的8个等级 并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表 回答: 发生了什么？什么时候发生的？ 示例：月度或季度财务报表 我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？ 示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？ 示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。 通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。 4. 警报 回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？ 示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。 警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。

5. 统计分析 回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？ 示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？ 示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。 7. 预测型建模 回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出解答。 8. 优化 回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？ 示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您来给出IT 平台优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。 优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。

数据分析必备的三大能力体系

数据分析必备的三大能力体系 这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出： 1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体 的、系统的思维框架； 2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领 域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。 如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。

做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。 当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。

18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍 六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习： 1、帕累托图（Pareto图） 帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。 帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。 2、直方图

直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。 3、Gage R&R 准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。 4、属性一致性分析 另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。 5、过程能力分析

几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。 6、检验 我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。 7、方差分析 t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。

关于学生数据分析能力的培养

关于学生数据分析能力的培养与形成 摘要：数学来源于生活，生活离不开数学。学生在学习数学的过程中，知识的获取固然重要，在获取知识的过程中，培养学生生成智慧，发展学生思维能力，让学生形成数据分析观念，用数学的眼光看待解决问题，这才是根本。学生数据分析观念的培养都离不开对生活中的数学问题的探究。这就要求我们培养学生的数据分析观念，以数学的眼光解决一些实际问题。学生数据观念的培养，就是通过解决生活中的实际问题来实现的，最终以问题的解决为目的。 关键词：数据收集；数据整理；数据分析;能力培养； 随着信息化时代的到来，在五彩缤纷的世界中，到处充斥着数据，这些数据有时会让人看得眼花缭乱，使人心绪不宁，因此，数据的收集，整理，分析尤为重要。掌握正确的数据收集，数据整理，数据分析的方法，由表及里，去伪存真，是人们在学习，生活工作中必不可少的环节，是人们在解决日常生活中很多实际问题的方法，是人们发展应用意识的有效途径，是人们发现事物价值存在性的工具。 数据分析过程 一．数据的收集 “数据”在数学中的意义是一个多义词，在不同的环境中有着不同的出现形式。它可以是指一组有意义的数字，如一个班级里学生的身高：156cm、167cm、158cm、173cm……它也可以是指一组有意义的非法信息，如今天妈妈从超市买回的东西：饼干、牛奶、香蕉、薯片、西红柿、……因此在数据的收集中，当我们面对各种文章、报道、调查时我们应保持理智的心态，寻找最权威、最有效的数据，这样我们的努力才能事半功倍。 收集数据的过程：例题：我们班推荐谁当学习委员？1.明确调查问题——谁当学习委员。2.确定调查对象——全班每位同学。3.选择合适的调查方法——采用投票选举的方法。4.展开调查——每位同学将自己心目中认为最合适的一位同学的名字写在纸条上，投入推荐箱。5.记录数据——由一位同学唱票，另一位同学记票（以画“正”字的方法记录得票数），第三位同学在一旁监督。二．数据的整理 数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所收集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程。从某种意义上说，如果数据收集后确杂乱无章地乱放，那么他们和胡乱涂鸦的东西差不多，那么这样的一组数据对我们来说意义不大。因此我们需要进行数据整理，得出其中包含的意义，并把它们有类、有序、有效的排列，使观察者直观的了解某一事物，做到见数据知事件的目的。 整理数据的过程：例题：我们班推荐谁当学习委员？1.原始数据的审核——检查票数是否符合学生人数，检查票数是否有效，是否能作为事实依据。2.实施归类整理——将得票者与得票数对应，并统计出得票者的总票数。3.列表或列图。

数据分析需要掌握哪些技能

数据分析需要掌握哪些技能？ 想知道数据分析需要掌握哪些技能？我们先来了解一下数据分析过程吧。数据分析工作大致由以下六阶段组成：1、理解需求2、获取数据3、数据预处理4、统计分析5、数据建模6、数据可视化及分析报告撰写。 除了理解需求阶段不需要技术性技能外其余每个阶段都会涉及到或多或少的技能，下面我帮大家梳理一下。 1.理解需求 理解需求需要有一定的业务经验，其他技能并不会涉及太多。 2. 获取数据 理解需求之后大致可以确定需要什么样的数据了，接下来就是获取数据。 获取数据一般需要这几个技能 1、数据库（SQL）技能 一般注重数据积累的公司都有自己的数据仓库，大部分数据可以直接拿来做数据分析，所以你需要SQL技能去完成数据提取等数据库管理工作。 2、网络爬虫技能 还有一些是公司不具备的数据，需要到互联网上爬取。这用到的就是网络爬虫技术， 爬虫涉及到HTML、http、JavaScript、CSS等知识，所有可以用来开发web服务的 编程语言都可以用来开发爬虫程序，如python、Java、c/c++、JavaScript（nodejs） 等。爬虫技术比较复杂，简单工作可由数据分析师自己完成，但复杂的爬取任务一般是由分析师提需求技术部门来完成的。

3.数据预处理 拿到手的数据一般是有各种各样的问题，如：缺失、异常（取值超出常识），异构等。这样是不能直接用来分析与建模的，需要进行必要的清理、修整、整合、规范化、重塑、切片切块、变形等处理以便进行分析。 因此需要掌握几种数据处理工具，常见的数据预处理工具有excel、SQL、python等语 言或工具。这几种工具的使用场景有些差异： excel可以处理数据量不大，且没有太多复杂的字符结构的数据。 SQL可以处理数据量大但是结构简单的数据。 Python 结合pandas、numpy库来使用，适合用来处理结构比较复杂的数据。当然结构简单的数据处理起来更轻松了。 如果数据量特别大，那还需要掌握在大数据平台的使用方法，如Hadoop、spark等。 4.统计分析 数据预处理完成之后就可以对数据做一些统计分析了，如根据分组变量对数据集进行聚合计算、求均值、求和、求方差标准差等度量指标计算。还可以对某些特征之间进行相关性分析、列联分析、各种假设检验，通过多种方式以探索数据间的关联。 统计分析需要具备数理统计知识并掌握统计工具SPSS、SAS或编程语言如python、R 等。 5.数据建模 在定性的理解数据之后想要量化的找出数据之间的关系，方便做出预测或者分类。这就需要通过数据结合统计算法、机器学习算法来训练出模型。 数据建模需要具备统计知识、熟悉机器学习算法并有一定的编程能力。数据建模常用的 模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（svm）、神经网络。这些模型大部分都可以在python的第三方库Scikit-learn中发现,因此python编程也是必不可少的

如何培养学生的数据分析能力

如何培养学生的数据分析能力 所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义，其一是数据的来源，科学实验、检验、统计等活动获取的数值是数据；其二是数据的应用，科学研究、技术设计、查证、决策等活动所使用的一些数值，同样也是数据。获取数据的最终目的是应用，有人将当今社会称为数字化社会，也有人称为信息化社会，都同当今对数据的需求密不可分的。举个例子，大的方面，科学研究上，宇宙飞船从研发到发射，再到回收改进再发射等等，都需要大量的数据；经济方面，炒股票，没有对股市行情的分析，对股市数据的掌握，也是不行的；生活方面同样也需要数据。可以说，数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面，没有对数据足够的认识和把握，很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是，我们教师应站在这样的高度认识数据，应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力，必须渗透到我们的教学实践中，而不是喊口号。 那么要如何培养学生的数据分析能力呢？我认为要培养学生的数据分析能力，我们在平时的科学课教学中，应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会，学生只有经常参与数据分析的实践，数据分析能力才

会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在我们教学中，孩子们的科学探究过程，主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实，观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧，直接影响着测量结果及其分析，老师要及时从数据发现信息并介入探究活动，重视每个数据，实现课堂教学中生成性的教育价值。 在教学中曾碰到实验数据与实验前的假设互相矛盾的教学，在这种情况中我们往往试图通过再次测量的方式，修正出现的偏差，以此得出需要的结论，如果再次测量的数据还是与假设不符，有时我们会弃实验数据不顾，把结论直接告诉学生。通过学习使我明白在实验数据出现偏差时，我们应冷静地与学生一起理性分析是假设出了问题，还是数据可能存在问题，这样才是以实验、数据为本，尊重事实的表现，才是科学教学的价值所在。科学课程主要强调“实验和实验数据是得出结论的唯一依据，”是否得出了科学结论并不是关键，重要的是让学生经历了一个尊重数据和事实的学习过程。

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?用户欺诈银?行行?行行业 ?支付业 电商 信贷 ?网银?行行、?手机、电商、?自助、 POS、柜?面等渠道经常遭遇钓?鱼?网站、?木?马病 毒、电信诈骗的攻击。银?行行互联?网化，银?行行在开展?网络?支付、直销理理财、电 商、供应链?金金融、消费信贷、P2P等都欺诈重灾区 ?面临着银?行行卡盗刷、洗钱、虚假交易易、套现、薅?羊?毛等问题。电商业务，境 外卡?无密?支付、欺诈问题涉及全球。 电商促销秒杀的?黄?牛、竞争对?手、退单、电信诈骗、刷评、协议?支付的银?行行 卡盗刷，商品损坏，商品周期欺诈等 互联?网?金金融欺诈，借款?人冒?用身份证、?老老赖、多平台借款、?黑中介、?里里应外 合廉政、?黑中介、企业经营异常、贷后?无法跟踪等 ?行行业欺诈问题问题 U ser

?无?用户画像画像关系图谱时代 1、?用户密码 2、身份认证 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构 ?自身数据）规则模型、 客户?行行为 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构?自身数据） 规则模型、客户?行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （?黑名单合作、?行行为数据合作） 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构?自身数据） 规则模型、客户?行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （?黑名单合作、?行行为数据合作） 5、?大数据关系图谱 （欺诈关系图谱） 6、可信环境认证 未知的欺诈时代 ？？？ 反欺诈技术发展趋势 趋势欺诈团伙 作案时代 欺诈团伙协作时代 半?用户画像 欺诈产业链 协作时代 全?用户画像

六西格玛以数据为依据的管理方法

六西格玛以数据为依据的管理方法 摘要：六西格玛是一项以数据为基础，追求完美的质量管理方法。本文从整体上介绍了6σ,并从数据的角度上详细阐明6σ实施的五个阶段，最后探讨了在6σ实施过程中对数据应注 意的事项。 关键词：数据质量管理实施阶段 进入20世纪末，以信息技术为主要特征的高新技术飞速发展，推动了经济全球化，加速了 技术、管理的创新。与此同时，六西格玛作为新时代的产物应运而生。它是一套以数理统计为基础的管理方法，强调消除错误，减少消耗，避免重复劳动，其核心是数据定义，测量，分析原因，改进优化和控制效果，使企业在生产，设计管理等方面达到最佳境界。 1、数据的内涵及6σ概述 数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录；是科学研究最重要的基础；研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称。其中统计分析，统计检验需要一些逻辑推理，才能分析影响输出的关键因素。由于数据的客观性，它被用于许多场合。六西格玛就是将数据成功运用于管理中的典范。 六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ 的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用"σ"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。它 有别于其它的质量管理方法，是依据严格的数据采集和统计分析，找出误差的根源，并寻求消除这些误差的方法，根据顾客的要求来确定的管理活动。 六西格玛实施由黑带大师，黑带，绿带组成的团队负责。黑带大师负责项目改进的方向及项目资源的规划；黑带是实施管理的中坚力量，负责绿带的培训，在其中起协调作用；绿带则侧重于六西格玛工作的具体实施。 在六西格玛实施过程中，小到单一产品和服务，中到一个项目、一个部门，大到一个企业都

从事大数据分析工作需要具备哪些技能

从事大数据分析工作需要具备哪些技能 大数据时代已经来临，对复杂凌乱的数据进行整合分析，获取有用的信息，去支撑政策的制定、决策的形成以及工作的完成，必将成为未来决策重要的手段！ 从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师，“大数据工程师”往往不是一个人，而是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换，数据分析师是其中一个重要的职位，那么，想从事该职业需要具备哪些技能呢？ 1. 精通Excel Excel处理技能是大数据分析师必备技能，并且需要十分精通，除了常规操作和函数，一些不常用的Excel功能也要具备，其中函数结合透视表以及VBA 功能，可以帮助大数据分析师快速处理报表，实现快速分析业务的功能！ 2. 需要具备数据库操作能力 数据分析师每天面对海量的数据，而数据往往存储在数据库里，而数据库分析人员要具备对数据库的操作能力，来实现数据的读取、修改、删除和更新等功能，常用的数据存储数据库为Mysql，当然，作为数据分析师也可以多学习几种数据库知识！ 3. 具备数据整理和可视化报表制作的能力 将原始数据转换成方便实用的格式，是数据分析师必备基础能力，需要使用的工具有Excel、R语言以及python编程语言等；可视化报表是对创建和研究数据的视觉表现，方便业务快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、

FineBI、Qlikview！ 4. 扎实的统计学知识储备 大多数数据分析师都具有计算机、数学和统计学背景，尤其是统计学，是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索以及预测都需要用到统计学，因此，具有扎实的统计学理论知识储备也是必不可少的！ 分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时的三大任务，对于一个想有更好的发展前景的数据分析师来说，光具备以上基本技能还是不够的，还需要能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素的能力，如果你为数据着迷，大数据分析师是个不错的选择！

数据分析工作的思考与总结

数据分析工作的思考与总结 1.什么是数据分析？ 基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化。 2.数据分析需要的知识、技能及工具？ 业务知识：最重要 业务分析能力：业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用（VISIO,XMIND,MINDMANAGER） 数据分析能力：基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握SPSS,R,PYTHON等。 数据提取能力：在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力（SQL 使用能力）。 数据处理及展现能力：主要指excel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。

较强的沟通能力：能无障碍的理解业务人员（包括产品经理）及技术人员的想法并与之进行沟通交流 3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】？ 对于分析人员来说，若无实际分析经验，但经常提取数据，作为一个数据库工程师的角色开展工作时，容易形成一种惯性思维：从数据角度出发去看问题。这是很危险的，因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据，同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和ETL处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据，若不清楚业务流程，业务知识，很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往，这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了，进而任何分析，出发点都是错的，分析过程和结果可想而知。 4.对于“数据敏感”的理解? 数据敏感主要包括三方面：对异常or极值数据识别的敏感；对特定数值背后代表的业务含义的敏感；对业务数据重要、机密程度的敏感； 5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱？ 相关学历背景及工作年限；

6西格玛质量控制数据处理与分析

6西格玛质量控制数据处理与分析 院：理学院课程名称：《试验设计与质量控制》实验日期：2013年12月11日姓名XXX 组 号 1 学号XXXX 实验室统计实验室专业统计学班号2011.1 老师签名 成绩评定 实验器材三台计算机 一、实验目的 （1）熟悉6西格玛过程； （2）学会运用Statistical软件； （3）学会Statistical环境下进行数据处理与分析，绘制质量控制图。 二、预备知识 计算机操作基础，Statistical软件操作基础。 三、实验内容与操作结果 （一）描述统计： 1、均值、中位数、标准差、最小值、最大值和极差。 打开statistical软件→开启→统计→基本统计→描述统计→变量→按 住ctrl选取变量WIDTH和LENGTH→确定→进阶→选择“平均数、中位 数、标准差、最小值和最大值、极差”→摘要，得到如下结果： 2、直方图。 在1的操作步骤后：点击快速→直方图→摘要，得到如下结果：

3、箱线图。 点击统计→六西格玛→测量（M）→盒须图→变量→“1-2为”反应变量，分类变量为none→确定→确定，得到如下结果：

（二）假设检验： 1、单样本t检验。 打开statistical软件→开启例2.2数据→统计→基本统计→单一样本t检验→点击快速→设定均值为8.48→摘要→选择”耗油量”→摘要，得到如下结果： 结论：根据实验操作得到的P值为0.085808，在显著性水平α取0.05时，我们不能拒绝原假设，顾接受原假设。即认为百公里耗油仍然为8.48升，并没有显著性改进。 2、两独立样本t检验。 打开statistical软件→开启例2.3数据→统计→基本统计→独立样本

数据分析师的必备五大素质

数据分析师（CPDA)的必备五大素质 作为一名优秀的项目数据分析师（CPDA）不仅仅要懂得如何实际处理、运用数据，还需要良好的沟通交流能力、团队合作精神、文字语言表达能力、较好的逻辑分析能力，甚至还应该具备独立的产品策划开发能力、项目管理及商务沟通能力等。 借用一位数据分析牛人总结过的话来说，数据分析师一定要懂点战略，才能结合商业；一定要漂亮的presentation，才能buying；一定要有global view，才能打单；一定要懂业务，才能结合市场；一定要专几种工具，才能干活；一定要学好，才能有效率；一定要有强悍的理论基础，才能入门；一定要努力，才能赚钱；最重要的：一定要务实，才有reputation。 下面让我们来谈谈一名合格的数据分析师必备的基本一些基本能力和素质： 1、严谨负责的态度 当下的数据俨然之多之大，时常让人无从下手、头昏脑胀，但不可因此就以随便忽悠的心态处理数据，只有本着严谨负责的态度，才能确保数据的客观性与准确性。对于一个专业的数据分析师来说，数据是用来尊重的，不是用来随便玩玩的。 在企业里，数据分析师无疑充当着“医生”的角色，通过对企业运营数据的分析，来为企业寻找症结及问题所在，从而使企业大大小小的弊端得到改正、改善。 如果一名数据分析师不具备严谨、负责的态度，受其他因素影响而更改或大意处理数据，隐瞒企业存在的问题，对企业的发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。因此，数据分析师必须保持中立立场，客观评价企业的发展，以数据作为事实，为决策层提供有效、正确的参考依据。 不管任何情况下，都能持守严谨负责态度的数据分析师才真正值得企业与客户的信任，才算得上一名合格的分析行业从业者。 2、持久强烈的好奇心 在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，而不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列的问题都需要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。只有在这样强烈好奇心的推动下，隐藏在数据内部的真相才能被积极主动地发现和挖掘出来。 并且，数据分析师的好奇心必须是持久的。若仅仅满足于当下的问题，没有刨根问底的精神，就会很容易、轻易地下结论，而这种结论的正确率往往并不高。进行数据研究时，只有不断抛出新的问题，对数据进行敏感而持久的研究，才能优化甚至彻底颠覆自己原建的模

数据分析能力

数据分析能力的构成 数据分析能力由以下五个方面构成． 1．数据的认识能力。 学生应该认识到现实世界里充满数据，在现实世界的线索中感知和识别数据，把数据的集合看成一个整体，看到数据中所蕴含的信息．学生应该感知和认识各种来源的数据，用度量来反映一组数据的特征．在已有经验的基础上，熟练一些数据的表述工具，认识反映一组数据集中趋势的度量，如平均数、中位数、众数等；认识反映一组数据差异的度量如全距、四分位距、极差、方差与标准差等；能够识别用统计图反映的数据的特征，如点线图、条线图、扇形图以及直图等；能够借助于图表和公式回答有关数据特征的问题． 2.数据的收集能力。 学生应该学习用多种方法收集数据，包括：设计调查问卷收集数据；根据问题的需要设计实验产生和收集数据．能够比较在同一个或不在同一个总体中的数据特征．例如，通过实验，测定所设计各种纸飞机的特征，诸如尺寸、飞机前部纸夹数以及其他因素对飞行距离的影响，诸如风力方向与放飞方向的一致性等．数学教师与物理、化学、生物科的教师合作，可能有益于实验设计的连贯性，沟通各学科间教学上的联系．例如在科学实验中收集数据，再用数学方法对数据进行分析． 3.数据的整理能力。 说明通过收集、组织和陈列数据来处理的问题。包括：阐述问题，设计研究方案，收集两个总体共同特征的数据，或一个总体有不同特征的数据；说明集中趋势度量和差异度量．根据问题的需要，对数据做进一步的整理，例如事件发生的频数分布，按照机会的大小对数据进行排序等． 4.数据的表述能力。 选择与使用合适的统计方法来分析数据，包括：能够根据问题的需要，用多种方法揭示所收集的一组数据的特征，通过度量揭示一组数据的集中趋势．用合适的度量表示一组数据的差异特征；通过适当地选择图象方法，包括直方图、盒图和散点图，形象地刻画一组数据的特征，讨论和理解数据集合及其图象之间的对应性，特别是用直方图、茎叶图、盒图以及散点图等表述一组数据的特征． 5.数据的探究能力。 发展与评价在分析数据的基础上得到的某些推论，并做出预告．包括：从总体选出两个或多个样本，观察其特征差异，根据样本的散点图及其近似直线，做出对样本中两个变量间可能关系的猜想；利用猜想阐述新问题，计划新方案，开展进一步的研究。数据分析能力的各种构成之间是紧密联系，相辅相成的，它也与其他数学能力有紧密的联系.中学阶段应对学生的这种能力进行全面而系统的培养． 数据分析能力是一种高层次的思维品质，只有在解决问题的过程中，在动手实践与探索中，才能得到充分的发展．

六西格玛在测试数据分析过程中的应用

0 引言 六西格玛（Six Sigma，6 Sigma）是一种管理策略，这种策略主要强调制定极高的目标、收集数据以及分析结果，通过这些来减少产品和服务的缺陷。西格玛即希腊字母“σ”，在统计学中代表着“标准差”，反映了一组数据的离散程度。六西格玛( 6σ)的意思是“六倍标准差”，在质量管理上表示每百万个机会中只有 3.4 个错误或故障，合格率达 99.999 66%，由此可见，六西格玛水平是一个近乎完美的状态[1]。六西格玛已经应用于工程管理、项目管理、企业管理等多个领域，对于制定策略、提升业绩和提高客户满意度等方面起了积极的促进的作用。同理，将六西格玛的精髓应用于测试领域，对测试数据进行分析处理，是有利于提高测试设备的性能的。 1 六西格玛常用的分析工具 六西格玛常用绘制统计图表的方式进行数据分析。绘制统计图表有助于识别数据所处过程中的风险，量化所得样本的输出，并且展示被动数据收集的结果。一个好的统计图表，首先要有正确的标注，如图表名称、数据覆盖的时间范围、清楚明确的单位标注、标注好名称并且比例统一的坐标轴和明确的理想方向。其次，需要能够用正确的图形对输出进行量化，量化是对数据进行数字化处理，把不确定的模糊的一部分数据，变得确定并且可以进行判断，能够明确的反映数据的结果。最后，统计图表需要主营异常的条件和情况。 常用的统计图表，有点状图、箱形图、正态概率图和时间序列图等。点状图是用于呈现离散型变量各取值水平的分布情况，可以看见每个数据点，容易辨别不同层理。箱形图是用作显示一组数据分散情况资料的统计图，在对比不同条件下的数据样本的时候非常有用。正态概率图是用来检验一组数据是否服从正太分布的图表，通过对P值、Cp值和Cpk的值进行分析，得出数据的分布情况。时间序列图显示的是测量值随时间的变化程度。 2 应用六西格玛分析的意义 测试设备在长期使用的过程中，尤其是应用于生产线对产品进行功能检验的测试设备，需要面对使用频率高、人员操作差异性大的问题,这些对于测试设备本身的性能来说，都是提出了更高的要求的。如果测试设备的性能不够稳定，那么就会带来较多的由设备本身所引起的误测情况，误测率会升高。对于同样的产品需要进行重复测试，增加了产品的测试时间，从而降低了劳动生产率。这种情况会造成人力资源的浪费。因此提升测试设备的稳定性，是能够给公司带来切实的经济效益的。 那么，需要解决的问题就是如何提高测试设备的性能，提高其稳定性。完善测试设备的先决条件是能够发现其所存在的问题，能够找到完善的方向。采用六西格玛的分析工具，对测试数据进行分析处理，使用统计图表，量化明确的反映测设数据的分布情况，从而反映测设设备所存在的问题。以此为突破口，完善测试设备，增强其稳定性，提高测试性能。 3 六西格玛数据分析的实际应用 运用六西格玛的数据分析方法，对实际使用中的测试数据进行分析，以齿轮泵测试机为例。齿轮泵测试机，专门用于对齿轮泵进行性能测试，可以对齿轮泵的排量、液压等性能进行检验，保证通过检验的齿轮泵均可符合产品的应用需求。 Key words: Six Sigma；test equipment； data and statistical analysis；graphing

数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训

https://www.360docs.net/doc/a714727738.html, 数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出： 1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架； 2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 上面我介绍了：“道”指的是价值观，即如何看待数据分析的价值。要想真正吃透这一点，必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。 数据分析的价值观 （一）数据分析的价值认同 做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 放到一个企业里面，企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。 （二）数据分析的工作定位 做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。 在LinkedIn那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清