用户评估体系样本
《2024年基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》范文
《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，大数据技术被广泛应用于各个领域。
其中，个人征信评估体系的建设显得尤为重要。
它不仅关乎金融风险控制，也深刻影响着社会信用体系的构建。
芝麻信用作为国内领先的征信评估机构，其基于用户互联网行为数据的评估模型备受关注。
本文旨在分析基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设，以芝麻信用为例，探讨其建设过程、评估方法及未来发展趋势。
二、用户互联网行为数据在个人征信评估中的重要性在数字化时代，用户互联网行为数据已成为个人征信评估的重要依据。
这些数据包括但不限于网络购物、社交网络、网络服务使用等行为所产生的大量信息。
这些数据能够全面反映一个人的信用状况、消费习惯、社交关系等多方面信息，为个人征信评估提供了丰富的数据支持。
三、芝麻信用征信评估体系建设芝麻信用作为国内领先的征信评估机构，其基于用户互联网行为数据的评估模型具有很高的参考价值。
芝麻信用通过收集用户在阿里巴巴集团旗下各平台的行为数据，包括购物、支付、社交、出行等多个方面，构建了一个全面的信用评估体系。
在这个体系中，用户的每一次行为都会被记录并转化为信用分数，从而形成一个动态、实时的信用评估结果。
四、评估方法与模型芝麻信用的评估方法主要包括数据分析、机器学习、人工智能等技术手段。
通过对用户行为数据进行深度挖掘和分析，构建出多个评估模型。
这些模型能够全面反映用户的信用状况，包括但不限于消费能力、还款能力、社交关系等方面。
同时，芝麻信用还采用了实时更新的方式，确保评估结果的准确性和实时性。
五、应用场景与影响芝麻信用的征信评估体系已广泛应用于金融、电商、社交等多个领域。
在金融领域，银行、保险公司等机构纷纷采用芝麻信用评分作为贷款、保险等业务的审批依据。
在电商领域，芝麻信用评分也成为了商家评价用户信用的重要手段。
此外，芝麻信用还为政府、企业等提供了数据支持和服务，推动了社会信用体系的构建。
“以用户为中心”政府网站绩效评估指标体系研究——以郑州市政府网站为例
村 三级 管 理 体 系统 一 目标 ． 推 动 乡 镇 经 济 的发 展 。 从 而 更 好 地 利 信 息 化 推 动 国 土 资 源 管理 精 细 化 的 宗 旨 ． 规 划 发 展 目标 ． 描 绘 发 用不 同层 次 的 不 同地 区 的地 矿 、 土地等资源。
展 蓝 图 。 改 进 各 部 门 的发 展规 划 ， 提 高 国 土资 源 的科 学 化水 平 。
内容 ．是 衡 量 一 个 国 家 或 一 个 地 区 电 子 政 务 进 程 的标 志 自从 政务发展水平进行评估。② Ａ ｃ ｃ ｅ ｎ ｔ ｕ ｒ ｅ 公司从服务成熟度和客户 １ ９ ９ ９年 １ 月我 国“ 政 府 上 网工 程 ” 正式启 动以来 ． 政 府 网 站 迅 速 关 系 管 理 两个 方 面对 政府 门户 网站 进 行测 评 ７ Ｏ ％权 重 的 服 务成 普及 ， 以用 户 为 中心 ， 以用户导向为需求 ， 以 为公 众 服 务 为 宗 旨 ， 熟度和 ３ ０ ％权 重 的客 户关 系管 理 通 过 加 权 平 均 构 成 了 “ 总体 成
注 度 越 来 越 高 。基 于 “ 以评 促 建 。 以评 促 发 展 ” 的思想 。 为 了 提 高 参 考模 型包 括 对 用 户 结 果 评 估 、 对任务和业务结果评估 、 对 业 务
网站 建 设 与 服 务 水 平 ． 必须 对 政 府 网 站 进 行 绩 效 评 估 ． 绩 效 评 估 流 程及 活动 的评 估 、 对 人力资本评估 、 对 技 术 评 估 和对 其 他 固 定
１ 引 言
［ 文献标识码 ］Ａ
［ 文章编号］１ ６ ７ ３ — ０ １ ９ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ １ － ０ ０ ７ ６ － ０ ５
用户体验评估
用户体验评估
用户体验评估是一个非常重要且常见的过程，在产品开发的不同阶段都会涉及
到用户体验评估。
用户体验评估的目的是为了确保产品能够提供令用户满意的体验，从而增加用户的满意度和忠诚度，进而提升产品的市场竞争力。
首先，用户体验评估需要从用户需求出发，了解用户的需求和期望，从而设计
出能够满足用户需求的产品。
通过用户调研、用户访谈、用户旅程地图等方法，可以深入了解用户的行为、态度和情感，帮助设计团队更好地理解用户，从而设计出更具有吸引力和易用性的产品。
其次，在产品设计的过程中，用户体验评估可以通过原型设计、用户测试等方
法来评估产品的可用性和用户体验。
通过原型设计，设计团队可以快速验证设计方案的可行性和用户友好性，从而在产品开发的早期发现和解决问题。
而用户测试则可以帮助设计团队更好地了解用户对产品的反馩，从而及时调整设计方案，提升产品的用户体验。
最后，在产品上线后，用户体验评估仍然需要持续进行。
通过用户数据分析、
用户反馈收集等方法，可以了解用户在产品使用过程中的体验和需求，从而进一步优化产品设计和用户体验。
不断地进行用户体验评估，可以帮助产品团队及时发现和解决问题，提升产品的竞争力和用户满意度。
总的来说，用户体验评估是一个持续的过程，在产品设计的各个阶段都需要重
视用户体验，从用户需求出发，不断优化产品设计，提升用户满意度和产品竞争力。
只有不断地进行用户体验评估，才能设计出更符合用户需求和期望的产品，实现产品和用户的双赢。
移动用户感知评估系统的建立与应用
移动用户感知评估系统的建立与应用这里谈的用户感知，主要指用户业务使用感知。
传统的网络性能评估手段主要采用如下二种评估方式无法做到对于用户感知的准确评估：1) 话务统计的评估方式，评估的对象是小区、基站、核心网等模块，无法与用户对应；2 ）路测和拨打测试的评估方式，虽然可以在一定程度上模拟用户的感知，但是这种采样式的评估方式无法全面体现用户的感知情况。
因此，需要采用新的手段，准确地评估手机用户对于网络质量的感知情况，在此基础上进行综合分析，可以提高问题定位的准确度，缩短问题的解决时间。
一、用户感知评估指标体系简述针对影响用户感知的指标体系，1X语音业务如用户话务量、平均通话时长、掉话率、拥塞率、寻呼失败率、起呼失败率等；对于3G、4G业务，如用户连接成功率、上网速率、4G下切3G、3G下切2G比率等等。
1）针对客户群用户，如客户群用户掉话率、高掉话用户比例、客户群用户拥塞率、高拥塞用户比例、客户群用户寻呼失败率、高寻呼失败用户比例；2）按手机集群来分（通过IMED 分类），发现不同终端类型用户感知比例，数据用户下切比例差异等相应指标体系；此外，还可以按照网元维度来分，通过各种信息相互关联，对网络性能、客户群业务特征、终端评估，发现感知偏差的用户个体或者集合，及时进行改进。
二、用户感知评估系统系统架构下图是基于现有网络的用户感知评估体系的系统架构图。
通过网络的基础设施、信令监测系统，将信令监测数据、C网PCMD原始数据、DPI分析数据采集、核心网话务统计数据和告警信息到统一的平台上，再通过对数据的预处理，生成基于用户感知评估体系的报表，先于用户发现问题，针对发现的问题及时解决问题，提高工作效率，提高用户感知的满意度。
前期网络维护中心已经基于C 网的PCMD系统，完成了C网业务监控系统的开发。
但是由于受限于软件开发能力、系统硬件处理能力、PCMD话单自身的局限性，还不能做到对移动业务的全面业务感知监控。
银行客户画像应用
客户标 签体系 个人兴趣偏好：
娱乐偏好：游戏、音乐、电影等 生活偏好：家局、宠物、饮食等； 文化偏好：阅读、摄影、写作； 情绪特征：忠诚、爱心、暴躁。
电信业务特征：
生命周期、消费行为、产品偏好、服务偏 好等；
标签属性类型：实时类标签、挖掘模型类标签、预测类标签
客户基本属性：人口统计信息、生活信息、位置信息、自定义信息 客户关联关系：生活关联信息、金融关联信息、社交网络信息
画像案列
消费者类型 心不在焉 高要求 深思熟虑 消费者标签 常常下单，但因为各种原因没有完成购买 只买最潮款式、顶尖牌子，最新技术产品等 货比三家，看看价格是否有下降空间 行为本质 购物时往往手头上有别的事情在忙 这类消费者只买最好的，敢亍炫耀也丌介 意让朊友嫉妒 这类消费者总是三思而后行 针对方法 通过优惠承诺来刺激TA完成这一单的订购，通过广告提醒TA再次查 看以前没有买下的东西 投其所好，让TA一眼就看到最新产品，幵有“总订单达到XXX金额 后优惠”的承诺来提高TA的消费金额 在其购物过程中给予正面的强化，比如通过展示客户评价来说朋TA 们这是值得一买的产品 要让TA们下定决心，可以试试丌同的促销手段，比如：秘密降价、 每日特价、限时抢购等，也可以根据TA已经买的东西推荐相关产品 免运费能让TA们的消费转化率大大提高 让TA们更容易看到那些使用过再次出手的便宜商品，以及清仓甩卖 的优惠信息等
营销策略
推荐产品：半年期二级风险 银行理财 建议购买渠道：网上银行 营销方式：短信+电话 营销切入：理财到期 话术：......
四
客户画像开发案例
01.
客户画像开发案例
案例一：刷卡摘要挖掘
•项目：有孩客户的标签开发 •需求：非金融服务（亲子活动）推广，圈定目标客群，精准营销投放； •模型： 1、样本：问卷调查 2、特征处理：词袋、词向量、TF，TF-IDF 3、模型：LR、SVM 文本挖掘 •效果：营销响应：9% ROC:83%
《2024年基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》范文
《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的快速发展，大数据技术已逐渐渗透到社会生活的各个领域。
在此背景下，基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系显得尤为重要。
芝麻信用作为我国征信领域的先行者，通过挖掘并有效利用用户的互联网行为数据，实现了个人信用评估体系的构建与优化。
本文将围绕芝麻信用的实践案例，对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析。
二、用户互联网行为数据概述用户互联网行为数据主要包括用户在互联网上产生的各类行为记录，如网络购物、社交互动、网络服务使用等。
这些数据具有海量性、实时性、多样性等特点，为个人征信评估提供了丰富的信息来源。
通过对这些数据的挖掘和分析，可以更全面地了解用户的信用状况，为信用评估提供有力支持。
三、芝麻信用及其征信评估体系芝麻信用是蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构，通过分析用户在阿里巴巴集团及蚂蚁金服旗下的购物、转账、理财、还款等行为数据，对个人信用进行评估。
其征信评估体系主要包括数据采集、数据处理、模型评估、结果应用等环节。
其中，数据采集和数据处理是基础，模型评估是核心，结果应用是目的。
四、基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设（一）数据采集与处理在数据采集方面，征信机构需要与各类互联网企业合作，获取用户的各类行为数据。
在数据处理方面，需要对数据进行清洗、去重、转换等操作，以便后续的模型评估。
此外，还需要对数据进行隐私保护处理，确保用户信息安全。
（二）模型评估模型评估是个人征信评估体系的核心环节。
通过建立合适的信用评估模型，将用户的互联网行为数据转化为信用评分。
常见的模型包括逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
这些模型可以根据用户的消费习惯、社交关系、网络服务使用情况等因素，综合评估用户的信用状况。
（三）结果应用信用评分结果可以广泛应用于金融、电商、交通、医疗等领域。
例如，在金融领域，银行可以根据用户的信用评分决定是否发放贷款以及贷款额度；在电商领域，电商平台可以根据用户的信用评分提供相应的优惠政策。
中国移动集团新六维度管控评估体系指标说明
集团新六维度管指标名称网元范围指标数据源时间粒度空间维度4G占网时长占比(%)全网经分系统天/月省+地市城区MR覆盖率(%)城区MR天/月省+地市室分弱覆盖小区占比(%)全网MR天/月省+地市覆盖劣于竞对小区占比-电信全网导入月省+地市(%)覆盖劣于竞对小区占比-联通全网导入月省+地市(%)核心城区低CQI小区占比(%)城区北向天/月省+地市城区上行低PHR小区占比(%)城区MR天/月省+地市LTE忙时高干扰小区占比(%)全网北向天/月省+地市城区高同频重叠覆盖度小区城区北向天/月省+地市占比(%)4G小区退服时长比例(%)全网亿阳网管天/月省+地市零流量小区占比(%)全网北向天/月省+地市VOLTE语音掉话率(%)全网信令天/月省+地市VOLTE端到端接通率(%)全网信令天/月省+地市VOLTE-VOLTE接续时长(s)全网信令天/月省+地市VOLTE端到端上行丢包率(%)全网信令天/月省+地市ESRVCC切换成功率(%)(SV)全网信令天/月省+地市VOLTE两高两低小区占比(%)全网北向/MR天/月省+地市无线接通率(%)全网北向天/月省+地市无线掉线率(%)全网北向天/月省+地市GSM高流量小区占比(%)全网北向天/月省+地市LTE高负荷待扩容小区占比全网北向天/月省+地市(%)高流量预警小区占比(%)全网北向天/月省+地市城区4G低流量小区占比(%)城区北向天/月省+地市LTE综合覆盖率(%)-高铁高铁测试上一次测试月省+地市语音全程呼叫成功率(%)-高高铁测试上一次测试月省+地市铁HTTP速率(Mbps)-高铁高铁测试上一次测试月省+地市流媒体速率(Mbps)-高铁高铁测试上一次测试月省+地市RRC连接最大数-高铁高铁北向天/月省+地市LTE综合覆盖率(%)-地铁地铁测试上一次测试月省+地市CSFB全程呼叫成功率(%)-地地铁测试上一次测试月省+地市铁MR覆盖率(%)-高校高校MR天/月省+地市4G容量受限小区占比(%)-高北向天/月省+地市校LTE综合覆盖率(%)-高速高速测试上一次测试月省+地市语音全程呼叫成功率(%)-高高速测试上一次测试月省+地市速MR覆盖率(%)-风景区风景区MR天/月省+地市4G容量受限小区占比(%)-风北向天/月省+地市景区弱覆盖小区占比(%)-居民区居民区MR天/月省+地市高负荷待扩容小区占比(%)-居民区北向天/月省+地市居民区弱覆盖小区占比(%)-医院医院MR天/月省+地市高负荷待扩容小区占比(%)-医院北向天/月省+地市医院维度管控评估体系指标说明指标定义使用过4G网络的4G手机终端用户的4G网络驻留时长/使用过4G网络的4G手机终端用户的总时长（2G网络驻留时长+3G网络驻留时长+4G网络驻留时长）城区所有小区RSRP≥-110dbm的采样点总数/采样点总数RSRP<-110dbm的采样点占比高于10%的室分小区数/室分小区总数"覆盖劣于电信的本网小区总数/开启电信异频测量的本网小区总数。
普通高等学校图书馆用户参与式评估指标体系研究
的前 提 。
一
评估指标体系》 该指标体系对综合评价和提升图书 ，
馆 的建设和工作质量标准方面的意义是明显的。通 过试评和研究， 该指标体系重“ 轻“ ， 建” 用” 在评估图
书馆 的办馆 条 件方 面具 有 标尺 作 用 ， 却 没 能 有 效 但 地 反 映 出高等学 校 图书 馆 的使 用效 益 （ 馆 效 益 ） 办 。 其局 限 主要表 现 在 ：
我国开展普通高校图书馆评估始于 ２ ０世纪 ８ ０ 年代中期， 并逐步形成了高校图书馆 宏观评估的基 本理论、 方法和工作程序 。由图书馆 界专家和学者 建构了《 图书馆评估指标体 系》 并于其后的评估实 ， 践中不断完善。上世纪 ９ ０年代开展的图书馆 自动 化、 网络化评估工作极大地促进了高校图书馆 的信 息化建设， 充分体现出了高 校图书馆评估工作具有 树立标杆、 以评促建” “ 的积极意义。现阶段高校 图 书馆评估工作仍在高校 图书馆由传统的藏书楼向以 服务教学科研为宗 旨的现代信息中心的演变进程中 起到推波助澜的作用。建构具有科学性、 合理性、 前 瞻性 的高校图书馆评估指标体系成为评估工作开展
该指标体系 的五个分值 相等的一级指标 中， 直
观 反映使 用效 益 的 指标 为 “ 者 服 务 ” 该 指 标 项 包 读 ，
括基本服务、 信息咨询服务、 信息素质教育和读者评
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对用用户出错形式和性质的真实信息
1. 缺乏关于用户体验的标准
1) 关于用户体验的定义, 当前始终飘浮在理论层面, 缺乏明确的评估标准。
2) 不同产品对用户体验构成因素的侧重点也不同。
2.缺乏有效地评估方法
1) 实验存在不确定因素, 用户存在个体差异。
2) 大样本量的评估测试成本较高。
因此, 为了能够精确评估用户体验, 评估标准的创立应该注重实用性和可操作性, 遵循以下几个原则:
1) 所有评估标准均可量化, 能够提供详细的评估数据。
2) 评估标准是能够被实实在在测量和观察的, 而且可再现。
3) 评估标准能够按照周期进行复查, 验证特定期限内的改进情况。
4) 评估标准应当具备较好的结构效度。
当前对评估标准的研究能够划分为两大类: 关注内容的评估标准和关注用户的评估标准。
关注内容的指标体系
如Nielsen提出的4个新的可用性参数,
即导航、响应时间、可信度( Credibility) 和内容。
另外, Agarwal和 Venkatesh提出针对网站可用性评价的微软可用性准则( Microsoft Usability Guidelines, MUG) , 其指标体系中包含5个维度:
易用性、针对中等用户( Made for the Medium) 、情感、内容和促动性( Promotion) 。
受此影响, 很多研究者提出了相似的观点, 如Turner将可用性分为导航、网页设计、内容、可存取性、多媒体使用、互动性和一致性。
部分学者还经过各种实证研究进一步分析了各项网站可用性指标的重要性。
如Monideepa Tarafdar等人分析了现有网站可用性设计的指标对于网站的影响, 发现网站设计方面的因素,
如信息内容、导航系统的易用性、下载速度、网站可访问性等与可用性正相关, 网站安全性和定制化程度则与可用性无关。
关注用户的指标体系
就研究思想而言, 这部分研究者更多从用户行为分析的角度考察
网站可用性评估指标体系的构建问题, 一些学者从理论层面对这
一问题进行了一些探讨。
如 Venkatesh等人将技术接受模型
( Technology Acceptance Model, TAM) 引入可用性研究领域, 认为任务的重要性和系统的用户友好性决定了用户接受技术的程度。
另外, 易用性、用户友好性和客户满意度等指标也被证明对站点可用性具有决定作用。
需要指出的是, 将可用性指标研究划分为所谓关注内容和关注用
户的两种取向, 并不代表前者就不关注用户, 后者也不关注内容, 而是就这两类研究思想的出发点不同而言的。
从具体指标的构成上看, 两类研究的区别实际上并不明显。
在实际工作中, 还是需要根
据所评价的具体产品的特征, 概括出评价的指标体系, 并经过评估指标体系中所包含的各项具体指标来达到评估系统整体的目的。
如果你的设计非要做的不一样, 去重新培养用户的习惯。
那是相当愚蠢的行为。
下面这样的设计, 你会认为很个性很精彩吗?。