互联网金融运营需要关注的数据
互联网金融平台用户数据保护实践
互联网金融平台用户数据保护实践一、互联网金融平台用户数据保护的背景与重要性随着互联网技术的飞速发展，互联网金融行业呈现出爆发式增长态势。
各类互联网金融平台如网络借贷、第三方支付、互联网保险、基金销售平台等应运而生，为广大用户提供了便捷、高效的金融服务。
然而，在享受这些便利的同时，用户数据的安全与保护面临着前所未有的挑战。
互联网金融平台涉及大量用户的敏感信息，包括个人身份信息（如姓名、身份证号、手机号等）、财务信息（如银行账号、交易记录、资产状况等）以及信用信息等。
这些数据一旦泄露，可能导致用户遭受严重的经济损失，如资金被盗取、身份被冒用进行欺诈活动等。
同时，也会对互联网金融平台自身的声誉造成极大损害，引发用户信任危机，进而影响平台的生存与发展。
此外，从宏观层面来看，用户数据的大规模泄露还可能对整个金融体系的稳定产生负面影响，甚至引发社会动荡。
因此，加强互联网金融平台用户数据保护已成为当务之急，是平台运营者必须承担的重要社会责任，也是保障行业健康可持续发展的关键环节。
二、互联网金融平台用户数据保护的实践措施（一）数据安全技术防护体系建设1. 数据加密技术应用数据加密是保护用户数据机密性的核心手段之一。
在数据传输过程中，采用 SSL/TLS 等加密协议，确保用户数据在网络中传输时不被窃取或篡改。
例如，当用户在互联网金融平台进行登录操作，输入账号密码以及后续的交易数据传输时，加密技术可将这些信息转化为密文形式，只有接收方使用相应的解密密钥才能还原为原始数据。
对于存储在平台服务器上的数据，如用户数据库中的信息，也应采用高强度的加密算法进行加密存储，如 AES 加密算法等。
即使数据存储介质被非法获取，攻击者也难以获取明文数据，从而有效保护用户数据的安全。
2. 访问控制机制构建严格的访问控制是防止数据被非法访问的重要防线。
互联网金融平台应建立多层次的访问控制体系，包括基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）。
互联网金融的风险和防范措施
互联网金融的风险和防范措施
互联网金融是通过互联网技术为消费者和企业提供金融服务、资金结算、金融信息交流、网络金融交易等，是将传统金融向网络世界转变的金融模式及服务新形式。
因其技术
运用视野宽阔、投资风险极低和参与数量大等特点，广受欢迎。
然而，互联网金融的安全、运营、风险等也带来了许多风险，应当进行有效的防范和控制。
首先，互联网金融的网络安全问题是极大的，因为一旦黑客入侵网站或信息泄露，便
可窃取客户的财产或数据。
因此，应当采取有效的安全措施，包括强化互联网络基础设施
来抵御攻击，建立合理的数据安全管理制度，建立网络安全防护技术体系，拓展网络监控
技术，以及提升员工的安全意识等。
其次，在运营安全方面，要提高管理层的专业技能，完善监管体系，对互联网金融业
务开展定期的检查和维护，以确保金融机构正确运作。
另外，要加大监管力度，加大客户
保护力度，落实客户权益、立法保护和严格执行有关规定，以保护网络金融的发展和实施
的安全性。
最后，在风险控制方面，要强化对网络金融客户的信息安全管理，健全客户信息安全
管理和风险控制流程，建立风险应急处置机制和技术体系，不断改进风险测评模型和评分
标准，定期对企业工作人员的业务水平进行培训，以提高互联网金融环境的安全程度。
总之，上述措施有助于减少互联网金融的风险和防范措施，但是仍有许多问题需要时
刻高度关注，开展专项研究，提高相关技术实施程度，使其更好地为投资人或客户提供安
全可靠的服务。
大数据分析技术在互联网金融领域的应用
大数据分析技术在互联网金融领域的应用在互联网金融领域，大数据分析技术被广泛应用，这不仅提高了数据的利用率，也为互联网金融行业的可持续发展带来了新的机会和挑战。
一、大数据分析技术大数据分析技术是一种从大规模、高度异构、动态变化的数据集中提取有用信息和知识的技术。
这项技术是互联网金融行业的基石，因为该行业需要对数据进行深入分析，以辅助业务决策、提升客户体验以及有效的风控和管理。
大数据分析技术有几种核心技术：数据挖掘、机器学习、数据可视化和数据预测等。
使用这些技术可以提高数据的利用率，发现隐藏在大量数据中的商业价值，增强企业的竞争力和市场所占率。
二、大数据分析技术在互联网金融领域的应用1、风控在互联网金融领域，风控是不可忽视的一环。
通过大数据分析技术，可以对客户授信及还款行为进行实时风险评估和预测，以及对借款人的信用和还款能力等进行监测，从而减小风险。
此外，通过大数据分析技术可以较为全面、迅速的识别出欺诈行为，从而有效提高风控水平。
2、营销互联网金融行业离不开营销，大数据分析技术可以对客户行为进行挖掘，为营销提供更精准的目标人群。
例如，根据客户的浏览记录及产品需求分析，可以制定合适的产品策略和运营策略，提高品牌的知名度和认知度。
3、客户体验大数据分析技术可以更好地帮助互联网金融企业了解客户需求，以及对客户的服务进行盲点识别和效果评估，进而以客户需求为导向，优化产品的用户体验，提高客户粘性。
4、投资决策数据挖掘和机器学习算法可以有效的从大量数据中发现隐含的关系和规律，为投资决策提供可靠的支持。
例如，根据大数据分析结果可以较为精准的预测市场趋势及行业走向，从而进行更加明智的投资决策。
三、大数据分析技术应用带来的机遇和挑战1、机遇大数据分析技术应用带来的机遇主要体现在四个方面：风险识别和管理、产品创新和提升、精准营销和科学风险管理。
利用大数据分析技术，互联网金融企业可以实现更加精准、多元化的风险管理，同时，大数据分析技术还可以帮助企业加强产品研发，发掘优质产品，提高交易体验及自动化服务；运用大数据分析技术，可以更加深入地了解客户需求，为企业的运营和营销提供全方位的支撑。
互联网金融产品运营策略
互联网金融产品运营策略在当今数字化时代，互联网金融产品如雨后春笋般涌现，竞争愈发激烈。
要在这个充满挑战的市场中脱颖而出，有效的运营策略至关重要。
首先，我们要明确目标用户群体。
不同的互联网金融产品可能针对不同年龄段、收入水平、风险偏好的用户。
例如，对于年轻的上班族，他们可能更关注便捷的移动支付和短期理财产品；而对于高净值人群，可能更倾向于个性化的资产配置和高端理财服务。
通过市场调研和数据分析，深入了解目标用户的需求、习惯和痛点，为后续的产品设计和推广打下基础。
产品设计是关键一环。
一个好的互联网金融产品应当具备简洁易用的界面、清晰明了的操作流程和安全可靠的保障机制。
比如，在设计理财产品时，要明确投资门槛、预期收益、投资期限等关键信息，并以直观的方式呈现给用户。
同时，要注重用户体验，提供快速响应的客服服务，解决用户在使用过程中遇到的问题。
定价策略也不能忽视。
合理的定价既能保证产品的盈利能力，又能在市场中具有竞争力。
对于一些低风险、低收益的产品，可以采用低价策略吸引大量用户；而对于高风险、高收益的产品，则需要根据风险溢价进行定价。
此外，还可以通过灵活的定价方式，如限时优惠、新用户专享等，吸引更多用户尝试。
推广渠道的选择至关重要。
社交媒体平台是一个重要的推广途径，通过发布有价值的内容、举办互动活动，吸引用户关注。
同时，与金融类自媒体合作，进行产品评测和推荐，也能提高产品的知名度。
搜索引擎优化（SEO）和搜索引擎营销（SEM）也是常用的手段，让用户在搜索相关金融产品时，能够更容易找到我们的产品。
另外，线下活动如金融讲座、理财沙龙等，也能增加与用户的面对面交流，提升用户信任度。
用户获取后，留存和活跃用户就成为重点。
建立用户积分体系，用户通过投资、签到等行为获得积分，积分可以兑换礼品或享受特定服务，提高用户的参与度。
推出个性化的推荐服务，根据用户的投资历史和偏好，为其推荐合适的产品。
定期举办投资比赛、抽奖等活动，增加用户的趣味性和参与感。
互联网金融行业的金融数据分析
互联网金融行业的金融数据分析随着中国金融市场的不断发展和互联网技术的不断进步，互联网金融正在成为金融业的新风口。
互联网金融的发展带来了大量的金融数据，分析这些数据可以帮助金融机构更好地了解市场趋势和客户需求，为其业务决策提供支持和依据。
本文将系统探讨互联网金融行业的金融数据分析方法及应用。
一、数据采集互联网金融作为一种新兴的金融业态，其业务范围和渠道十分广泛。
数据采集是金融数据分析的第一步，采集到的数据数量、质量和来源对分析结果的影响至关重要。
互联网金融数据的采集主要从以下几个方面入手：1. 用户注册及操作行为数据：主要包括用户基本信息、账户余额、投资产品情况、充提现记录、投资行为、借贷行为等数据。
2. 网贷平台运营数据：主要包括平台用户数量、贷款金额、放款量、逾期情况、人均贷款量、用户转化率等数据。
3. 行业信息：主要从各大金融信息网站、报纸杂志、政府官网等处获取行业动态、政策及新闻。
二、数据清洗及整合采集到的互联网金融数据大多分散在各个不同的平台和渠道上，数据格式、质量、准确性也参差不齐。
数据清洗和整合是数据分析的关键步骤，其有效性和正确性很大程度上影响到数据分析的结果。
互联网金融数据清洗步骤主要包括：1. 数据规范化：梳理并规范各个平台的数据结构和格式，使得数据具备良好的一致性和可用性。
2. 去重复：由于数据的来源和采集渠道的多样性，数据中可能存在重复值。
对于重复的数据需要进行去重、合并或标记处理。
3. 缺失值处理：在数据采集和输入过程中可能出现数据缺失值问题，需要针对性补充和处理。
三、数据分析拥有了清洗并整合好的互联网金融数据，进行数据分析就可以得到更加准确的结论。
数据分析方法多种多样，根据分析问题及数据特征可以采用不同的数据分析方法。
这里列举几种典型的分析方法：1. 数据可视化分析：通过图表的方式将数据进行可视化呈现，方便直观地展现数据分布规律和趋势特征。
2. 统计分析：利用统计学原理对数据进行分析，提取数据间的相关性和差异性等信息。
大数据对金融行业的影响
大数据对金融行业的影响随着互联网和信息技术的快速发展，大数据逐渐成为各行业关注的热点。
在金融行业，大数据的应用不仅为企业带来了巨大的商业机会，也对金融行业带来了颠覆性的影响。
本文将论述大数据对金融行业的影响，并探讨其带来的潜在机遇和挑战。
一、大数据在金融业的应用1. 风险管理与预测大数据分析可帮助金融机构更准确地识别和量化风险。
通过对海量数据的深入分析，银行和保险公司能够识别潜在的风险因素，并在风险事件发生之前进行预警。
同时，大数据还可以帮助金融机构构建更加精确的风险模型，从而提高风险管理的效果。
2. 个性化金融服务大数据可以帮助金融机构更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
通过分析客户的交易记录、消费习惯和社交媒体活动等数据，金融机构可以为不同客户制定量身定制的金融方案，提高客户满意度和忠诚度。
3. 欺诈检测与防范大数据分析在欺诈检测和防范方面发挥了重要作用。
金融机构可以通过分析客户行为数据，寻找异常模式，及时发现和阻止欺诈行为。
此外，大数据还可以用于构建反欺诈模型，提高欺诈检测的准确性和效率。
4. 数据驱动的决策大数据为金融机构提供了更丰富的决策依据。
传统金融决策往往基于有限的数据样本和经验判断，存在主观性和片面性。
而大数据的应用可以从全局视角分析海量数据，帮助机构制定更科学、准确的决策，提高经营效率和竞争力。
二、大数据带来的机遇1. 业务创新和增长大数据的应用为金融机构带来了新的业务机会。
通过挖掘大数据，金融机构可以开发新的金融产品和服务，满足不同客户需求，扩大市场份额。
同时，大数据还可以帮助金融机构发现市场机会和趋势，指导业务发展战略。
2. 成本和效率优化大数据技术的应用可以帮助金融机构降低运营成本和提高效率。
传统金融业务流程往往效率低下且繁琐，但大数据的引入可以加速流程、自动化操作，提高金融业务的处理速度和效率。
3. 风险控制与精细化管理大数据的应用可以帮助金融机构更好地控制风险，提高监管能力。
互联网金融平台的运营模式与盈利模式
互联网金融平台的运营模式与盈利模式随着互联网的快速发展，互联网金融行业也日益壮大，成为金融行业的重要组成部分。
互联网金融平台作为互联网金融的主要载体，其运营模式和盈利模式备受关注。
本文将就互联网金融平台的运营模式与盈利模式展开探讨。
一、互联网金融平台的运营模式1. 信息中介模式互联网金融平台作为信息中介，通过平台将资金需求方和资金供给方进行撮合，实现资金的流动。
平台通过大数据分析和风控技术，对借款人和投资人进行评估，提供更精准的撮合服务。
信息中介模式是互联网金融平台最基本的运营模式，也是其核心竞争力之一。
2. 信贷模式在信贷模式下，互联网金融平台自身不直接参与资金的融资和投资，而是通过向借款人提供信贷服务，实现借贷双方的对接。
平台通过自身的信用评估体系和风控技术，为借款人提供个性化的信贷产品，同时吸引投资人参与借款项目，实现资金的流动。
3. 资产管理模式资产管理模式是指互联网金融平台通过资产管理产品，为投资人提供多样化的投资选择。
平台将投资人的资金集中起来，通过专业的团队进行资产配置和管理，为投资人获取稳定的收益。
资产管理模式能够有效降低投资风险，提高投资回报率，受到投资人的青睐。
4. 众筹模式众筹模式是指互联网金融平台通过向大众募集资金，支持创新项目或个人需求。
平台为创业者和项目方提供展示和推广的平台，吸引广大投资人参与项目投资。
众筹模式能够有效降低创业者的融资成本，同时为投资人提供更多元化的投资选择。
二、互联网金融平台的盈利模式1. 利息差收入利息差收入是互联网金融平台最主要的盈利来源之一。
平台通过向借款人收取较高的借款利率，向投资人支付较低的投资利率，实现利息差的收入。
利息差收入是平台运营的基础盈利模式，也是平台的主要盈利来源。
2. 技术服务费收入互联网金融平台通过提供技术服务，为借款人和投资人提供便捷的交易服务。
平台可以收取一定的技术服务费用，作为盈利的一部分。
技术服务费收入不仅可以增加平台的盈利来源，还可以提升平台的服务质量和用户体验。
互联网金融面临的风险及对策
互联网金融面临的风险及对策互联网金融面临的风险及对策一、引言互联网金融的发展给金融行业带来了巨大的机遇和挑战，同时也面临着各种风险。
本文旨在对互联网金融面临的风险进行详细分析，并提出相应的对策，以应对这些风险。
二、市场风险1：宏观经济风险经济衰退、通货膨胀等宏观经济因素可能对互联网金融市场造成不利影响。
2：行业监管风险新的监管政策的出台或变化可能对互联网金融行业带来重大影响，包括风险管控要求的增加等。
3：竞争风险互联网金融行业竞争激烈，新的竞争对手进入市场可能对企业盈利能力带来挑战。
对策：- 在投资组合中适当分散风险，减少宏观经济波动对投资的影响。
- 密切关注行业监管政策的变化，及时调整业务模式以符合监管要求。
- 加强市场调研，提高产品和服务的创新能力，提前预判竞争对手的动向。
三、信用风险1：逾期风险借款人未能按时偿还贷款的风险，可能导致互联网金融平台的资金链断裂。
2：欺诈风险恶意欺诈行为可能导致投资人资金损失和平台信誉受损。
对策：- 建立科学的风险评估体系，对借款人进行准确的信用评估。
- 加强内部风控体系建设，及时发现和应对潜在欺诈行为。
- 提供多元化的产品，降低逾期风险集中度。
四、技术风险1：数据安全风险互联网金融平台面临黑客攻击、数据泄露等风险，可能导致用户隐私泄露和金融损失。
2：系统风险系统故障、运营风险等技术问题可能导致业务中断和信息丢失。
对策：- 加强数据安全保护措施，利用先进的安全技术保护用户隐私和资金安全。
- 建立健全的IT风险管理和灾备体系，及时应对系统故障和运营风险。
五、法律合规风险1：合同风险互联网金融合同涉及法律条款的解释和执行，合同风险可能导致纠纷和法律风险。
2：法律监管风险互联网金融涉及的法律法规频繁变化，可能导致监管风险和合规风险。
对策：- 加强合同起草能力，明确权益和责任。
- 配合监管部门的要求，积极参与行业自律机制，保持合规经营。
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互联网金融运营需要关注的数据有哪些呢？由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。
因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。
备注：由于互联网金融公司的金融属性，从经营风险的角度来看，风险贯穿互联网金融公司的企业日常运营、IT平台运营等过程，这与普通互联网公司的运营主要关注产品运营有极大不同，因此以下所指的运营并不单纯指普通互联网公司的运营部门的运营，而是从整个互联网公司企业运营角度来说的（其实也是运营人员需要关注的），姑且叫大运营吧。
不妨先看看一家互联网金融公司正常运营要关注的问题（其实也是核心业务模式）：1、目标用户是谁，目标用户的分级体系？2、提供什么样金融产品，金融产品的核心价值？例如收益、风险、流动性等3、通过什么渠道找到目标用户？例如搜索引擎竞价、微信、APP、朋友圈、渠道合作伙伴等等4、举办什么样的营销活动来扩大影响力，拓展新用户、提升老用户活跃度？5、合作伙伴是谁？包括担保公司、保理、信托、银行、渠道合作等6、怎样进行风险控制？包括政策法规风险、项目风险、系统风险、操作风险等7、用户通过什么渠道投融资（支付）？第三方支付、网银转账、线下汇款、移动支付、POS 等等8、怎样搭建NB的IT支撑平台？用户体验要好、系统要安全可靠稳定等等9、怎样服务好用户？客服体系、运营体系等等的搭建10、怎样从众多竞争对手中脱颖而出，建立品牌形象并维系好品牌形象？针对以上问题，可以总结出对应量化指标体系：1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。
这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等互联网金融平台的运营方式其实是和大多交互式平台有异曲同工之处，我们这里默认你要了解的数据方向为客户端的，而不是产品端的（产品端的另表）。
直入正题：1、访问渠道（即为用户通过何种方式了解平台，此数据可为推广工作提供详细的数据支持）。
2、注册量或有效注册量（注册基数是平台发展的基础，之所以加上一个“有效注册量”是因为有羊毛党的存在）3、投资转化率（也可理解为投资注册比，有了基数，如何想办法将量转化为质就是运营要重点考虑的问题了）4、注册用户结构（此结构内容包括：年龄、行业、地区、关注度等，此数据为定向推广提供支持）5、投资用户结构（此结构内容包括：年龄、行业、地区、投资额、活跃度等，此数据可划分用户层级，筛选核心用户）6、用户活跃度（通过各种与用户交互的手段，了解用户焦虑点和痛点，那些活跃度高、骂了你还继续在你平台投资的用户，往往就是你需要跪拜的核心用户，这里不是让你对用户群区别对待，而是说核心用户所提供的信息大都是平台发展的短板所在，必补）以上数据并不详尽，但是很重要，好多运营的工作都是基于这些数据实施的。
在此需要强调的是，这些数据不是单一、独立的，而是连续、互补的，每一项数据都有其走势的趋势，你要找到导致其增减的因素是什么，然后设法破之；多项数据之间的内在联系共同构成了平台的数据结构，当单一的方法不足以解决问题时，就需要用多元、复合的方式实施，如同鸡尾酒疗法之于艾滋病。
再说一下产品端：互联网金融的产品端其实就是你平台的内容，你的核心竞争力，你的用户操作体验。
互联网金融平台的产品经理细分其实可以分为两种，一是平台架构的技术人员，一是产品规则的制定者。
规则的制定者大多是有多年金融行业从业经验的人员，他们对金融产品的理解力是没有问题的。
然而技术人员并非如此，他们在技术上的造诣可能牛逼的没边，但是他们对金融产品的理解能力有限，因此在很多情况下，他们能将一个产品展现出来，但是仅仅是使其完成了该有的功能而已，很多细节会让人崩溃，运营整天面对客户的抱怨，将这些抱怨反馈给这些“产品经理”后，很多情况下这些产品经理会觉得是用户有病、事儿逼、脑有坑，因为产品经理们是按照他们的使用习惯和设计习惯开发的这个产品。
于是，问题来了，运营直面的是客户，产品经理直面的产品，脱钩了，怎么办？其实这是很多运营都头疼的问题，运营们数据也分析了，活动也做了，问题也反馈了，但是还是有很多客户抱怨，流失率还是很大，无解了么？其实我觉得，产品经理也要做一些运营的工作，比如让他们和运营一样直面用户（他们不需要和用户交流，只听即可），让他们第一时间了解所谓的奇葩用户们都有什么需求，久而久之，问题就解决了。
上面的这么多话其实意思就是，运营不要只关注那些数据，数据是外在的，是基础，而产品和平台核心竞争力才是发展的王道，数据+产品，找到平台最优的发展平衡点，才是运营下的这盘棋的目的。
个人浅见，欢迎来喷别的也不是太熟，就对于P2P而言，借款者的户均余额，久期，现金流，期限错配度，资金错配度，内部运营成本，坏账率，P2P两端的匹配程度，拨备率。
以上更多的是从金融的属性说的。
再说互联网属性这个嘛楼上的说的专业就不冗述了。
对这个问题，个人的看法如下：对互联网金融的运营，关注的数据应该受三方面的影响：一是自身平台的细分领域和运作模式。
如互联网金融可能又分为p2p类和众筹类。
然后又细分。
不同的细分领域，模式不同，运营参考指标肯定也有细微差异。
二是自身所处的岗位和职位智能。
说白了就是自己在平台运营中充当的角色，以及处于运营的哪个环节。
比如内容运营、活动运营、新媒体运营等，肯定会不一样的吧。
三是要看平台发展阶段的运营目标。
一个新上线的平台和一家已经运营几年的成熟平台，面对的战略目标肯定不同，那么运营时关注的数据就会也不一样的吧。
如果上面这几点因素都已经明了的话，再来看我们需要关注的运营数据，抛开差异化不谈，在这里我们可以讨论的也是一些常规的共性的参考建议。
一是平台自身的数据研究；一是对外各运营渠道的数据研究。
一、对平台自身的数据研究，楼上的伙伴们给出的回答感觉挺实用的。
也就是这几点：1.用户数据。
包括用户的访问渠道/来源；用户的访问时长/停留时间；用户的浏览时段，地域分布，注册年龄；以及总注册量，pv,uv的变化等；再细一点的话，如用户的职业，用户的兴趣爱好，用户的心理特点，用户的年龄结构，用户的性别比例，这些也是需要关注的。
但是可能这些通过单纯的工具统计会有遗漏，那么这也需要我们作为运营的或者平台能够有这样的人员来做一件事，就是用户调研，或者在每次活动策划时的及时统计，研究，分析等；2.投资数据。
包括平台总投资量的变化，投资人数的变化，每个人单笔投资金额的变化，以及每个用户投资频率的变化，用户投资偏好等（如用户偏爱哪类的标，是房产抵押，还是什么）；二、对运营推广外部渠道的数据研究可能如果作为一个运营者来说，这点是和自己工作关联非常紧密的，一方面涉及到自己运营成果的考核，另一方面是通过数据优化工作。
在具体运营时，也需要我们作为运营者能够考虑好一些问题：1.运营的推广渠道；2.运营的推广内容；3.运营的策略。
围绕这几方面我们所做的工作，比如通过论坛发布软文，百度系发布内容，那么就需要我们专门抽出很大一部分时间关注数据的变化：1.推广内容的回复、转发、支持、点赞等各种反馈数据；尤其是一些不好的评论，一定要及时记录，这样才能知道如何改进；2.不同渠道的数据总比。
比如是sem,还是百度系seo,还是专业第三方论坛，还是微博上的运营效果好，转化率高，这些也都要全面衡量，这样才能便于平台上级整体考虑未来重点宣传渠道和策略；3.转化率。
这个是最最重要的。
我们每一篇文章，每一个问答，微博每一条内容，微信每一条文章给平台带来多少转化，这直接关系我们的劳动成果以及下面的调整优化。
目前关于如何运营互联网金融平台想到这么几点。
无论哪方面的数据，其实都是在研究用户，都围绕用户体验而做。
互联网金融的本质虽然还是金融，但却也必须具备广泛的用户基数和比较高的用户粘度和口碑，平台才能走的长远。
所以个人认为，一家好的互联网金融平台，需要不断打磨平台模式和服务，另一方面，就是要围绕用户体验，而做到极致。
用户体验，在互联网时代，是永远的主题。
也是最近刚开始学习互联网金融。
若有不当之处，欢迎伙伴们拍砖，交流。
有效用户和人均资产，以及资产在平台停留的时间~我可以回答所以互联网运营的关注数据核心：客户数量，即ip。
然后是由此产生的许多数据，其实最重要的就是：ip提升率。
不论什么行业，领域，只要是互联网。
例如支付宝和微信支付，发红包，买彩票，目的不过是下载量和使用率，即ip。
然后就是使用量的改变，即ip变化。
这是考核一个产品好坏和运营的核心。
其他数据交给手下处理，做老板不需要知道。
当然，你如果不嫌累，可以研究很多数据，大约有几百项，特别是分开到每个运营渠道的反馈数据，例如支付宝在某网站的二维推广码数据，某省某市的安装量与资金比，等等等等。
实际情况就是，市场份额才是王道啊！关注的数据呈V字型，由上到下分别为：浏览量、注册量、充值金额、首次投资金额、投资期限、续投、投资者区域、年纪、投资偏好等注册，充值，投资等转化率数据，渠道来源数据，客户构成（新老客），用户质量（留存率，平均停留时间）还有就是用户等级划分数据和行为标签数据。