数据价值
大数据的价值
大数据的价值概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据是指规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合，这些数据可以通过特定的技术和方法进行分析和利用。
大数据的价值体现在多个方面，包括经济、科研、社会管理等领域。
本文将详细介绍大数据的价值，并举例说明其在不同领域的应用。
一、经济价值：1.1 提升企业竞争力：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，从而制定更科学的经营策略，提高产品质量和服务水平，提升企业竞争力。
1.2 降低成本：大数据分析可以匡助企业发现生产过程中的低效环节，优化资源配置，降低生产成本，提高效益。
1.3 推动创新：大数据可以为企业提供创新的思路和机会。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现新的市场机会，推出创新产品和服务，实现业务增长。
二、科研价值：2.1 加速科学研究进程：大数据的存在使科学家能够更快地获取和分析大量的实验数据，从而加速科学研究的发展。
例如，在医学领域，大数据可以匡助科学家更好地理解疾病的发生机制，加速药物研发的过程。
2.2 推动跨学科研究：大数据的综合分析可以匡助不同学科的研究者进行跨学科的合作研究。
例如，将生物学、物理学和计算机科学等领域的数据进行整合分析，可以为新材料研究提供新的思路和方法。
三、社会管理价值：3.1 提升城市管理能力：通过对大数据的分析，城市管理者可以更好地了解城市居民的出行习惯、消费行为和社会需求，从而制定更科学的城市规划和管理策略，提升城市管理能力。
3.2 改善公共服务：大数据的分析可以匡助政府和公共机构更好地了解公众需求，优化公共服务的提供。
例如，通过对交通流量数据的分析，可以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。
3.3 提高安全防范能力：大数据的分析可以匡助公安机关更好地预测和防范犯罪行为。
例如，通过对历史犯罪数据的分析，可以发现犯罪的空间和时间规律，从而加强巡逻和布控。
数据价值的经典案例
数据价值的经典案例随着大数据时代的到来，数据的价值也越来越受到重视。
数据的挖掘和分析不仅可以为企业提供决策支持，还可以为社会带来各种便利。
下面列举了一些数据价值的经典案例。
1. 电商平台的用户购买行为分析通过对电商平台的用户购买行为数据进行分析，可以帮助企业了解用户的购买偏好、消费习惯等，进而优化产品推荐和销售策略，提高销售额和用户满意度。
2. 航空公司的航班延误预测通过分析航班历史数据和天气数据，可以预测航班的延误情况，帮助航空公司提前调整航班计划、安排机组人员，提高航班的准点率和服务质量。
3. 城市交通拥堵分析通过对城市交通流量数据进行实时监测和分析，可以帮助交通管理部门及时调整信号灯控制、优化道路规划，缓解交通拥堵问题，提高交通效率。
4. 医疗领域的疾病预测和诊断通过分析医疗数据，如病历、检查结果和基因数据，可以预测人群患某种疾病的风险，并帮助医生进行早期诊断和治疗，提高治疗效果和生存率。
5. 金融行业的风险管理通过分析金融市场数据、客户交易数据和行为数据，可以预测金融风险，如信用风险和市场风险，并采取相应的措施进行风险管理，保护投资者的利益。
6. 社交媒体的用户情感分析通过对社交媒体上用户的言论和情感进行分析，可以了解用户对产品、品牌或事件的态度和情感倾向，帮助企业进行口碑管理和品牌塑造。
7. 物流行业的运输路径优化通过对物流数据进行分析，如货物运输量、货物种类和运输距离等，可以优化运输路径和配送计划，降低物流成本和运输时间，提高物流效率。
8. 农业领域的精准农业管理通过分析农田土壤、气象数据和作物生长数据，可以为农民提供精准的农业管理方案，如农药用量和灌溉量的调整，提高农作物产量和质量。
9. 教育领域的学生学习行为分析通过分析学生的学习行为数据，如学习时间、学习内容和学习方式等，可以了解学生的学习习惯和学习效果，帮助教师进行个性化教学和学生评估。
10. 能源行业的能源消耗优化通过分析能源消耗数据和设备运行数据，可以优化能源消耗方案和设备运行策略，降低能源消耗和环境污染，提高能源利用效率。
浙教版2023小学信息技术四年级上册《数据的价值》教案及反思
浙教版2023小学信息技术四年级上册《数据的价值》教案及反思一、教材分析：《数据的价值》是浙教版小学四年级上册信息技术课程的一部分，主要介绍了数据在日常生活、学习和决策中的重要性。
教材通过实例，引导学生理解数据的收集、分析和应用，旨在培养学生的数据素养和信息处理能力。
二、教学目标：1. 知识与技能：理解数据的定义，能识别日常生活中的数据，理解数据的价值。
2. 过程与方法：通过实践活动，学习数据的收集和简单分析，体验数据决策的过程。
3. 情感态度与价值观：培养对数据的敏感性和尊重，认识到数据在现代社会中的重要性，形成良好的信息素养。
三、教学重难点：【教学重点】：理解数据的价值，能从日常生活中找出数据并进行简单的分析。
【教学难点】：如何将抽象的数据概念与实际生活情境相结合，理解数据在决策中的作用。
四、学情分析：四年级学生对新鲜事物充满好奇，但抽象思维能力还在发展中，需要通过具体实例和活动帮助他们理解数据的价值。
同时，他们已有一定的生活经验和基础的计算能力，可以作为教学的起点。
五、教学方法和策略：1. 情境教学法：创设生活情境，让学生在实际问题中发现数据，理解数据的价值。
2. 探索式学习：引导学生自主收集数据，通过简单的数据分析，体验数据决策的过程。
3. 合作学习：分组讨论，分享各自发现的数据和分析结果，培养团队协作和交流能力。
六、教学过程：（一）、导入新课1. 故事引入：分享一个关于数据分析改变决策的小故事，例如，超市通过分析销售数据调整商品摆放位置，从而提高销售额。
2. 提问：同学们，你们觉得数据重要吗？为什么？引导学生理解数据在日常生活中的应用和价值。
二、新知讲解1. 定义数据：解释数据的定义，它是信息的一种形式，可以是数字、文字、图像等。
2. 数据的价值：通过实例（如天气预报、健康码等）说明数据可以帮助我们做出决策，提高效率，甚至预测未来。
3. 数据的分类：介绍数据的类型，如定量数据（如年龄、身高）和定性数据（如颜色、心情）。
数据标准、数据质量与数据价值的关系
数据标准、数据质量与数据价值的关系一、数据标准数据标准是确保数据一致性和可比性的基础。
它涉及数据的格式、结构、命名规则、分类方法等各个方面，为数据的收集、存储、处理和分析提供了统一的规范。
二、数据质量数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可理解性。
高质量的数据能够更准确地反映实际情况，为决策提供可靠的依据。
三、数据价值数据价值是指数据在业务决策、市场分析、风险预测等方面所起的作用和带来的效益。
有价值的数据能够帮助企业把握市场机遇，提升竞争力。
四、标准促进质量数据标准通过规范数据的各个方面，确保数据在采集、存储、处理和分析过程中的一致性和准确性，从而提升数据质量。
没有统一的数据标准，数据的质量和准确性就会受到影响，进而影响到数据的使用价值和可信度。
五、质量提升价值高质量的数据能够为决策者提供更准确的信息支持，使其能够做出更加科学和有效的决策，从而为企业带来更大的价值。
数据质量的提升可以极大地提高数据的价值，为企业的决策和发展提供更有力的支撑。
六、价值反哺标准随着数据价值的不断提升，企业对数据的需求也会不断增加。
为了更好地满足这些需求，企业需要不断完善数据标准，使其更加适应业务需求和技术发展。
这种反哺效应能够促进数据标准的持续改进和完善。
七、相互影响数据标准、数据质量和数据价值三者之间相互影响、相互促进。
数据标准是数据质量和数据价值的基础和保障；数据质量的提升可以增加数据的价值；而数据价值的不断提升又会反哺数据标准，推动其不断完善。
这种相互影响的关系构成了数据管理和应用的核心要素，对于企业的数据治理和业务发展具有重要意义。
综上所述，数据标准、数据质量和数据价值三者之间存在着密切的联系和相互影响。
企业需要重视数据标准的建设和完善，不断提升数据质量，以充分发挥数据的价值，为企业的决策和发展提供有力支持。
同时，还需要不断优化数据管理流程和技术手段，实现数据标准、数据质量和数据价值的持续改进和提升。
浙教版(2023)四上第03课 数据的价值 教学设计
第3课数据的价值教材分析：本课是四年级上册第一单元《泛在的数据》中的第3课。
本课的教学内容是引导学生能分析数据，发现和了解数据的价值。
根据不同需求，提高对数据合理利用的能力。
通过本课学习，进一步提升学生对数据价值的了解，指导学生从数据中获取信息，感受大数据的价值，帮助学生提升数据在信息社会具有重要作用的意识。
预设教学目标：1.了解数据在信息社会中的重要价值。
2.合理利用数据，实现数据的价值。
预设教学重点：通过典型的应用实例了解数据在信息社会中的重要价值。
预设教学难点：借助实际数据，分析具体需求，合理利用数据，实现数据的价值。
预设教学内容：1.数据的价值。
2.数据的合理利用。
3.大数据的价值。
预设教学课时：1课时预设教学准备：课件、课本、学案、极域电子教室预设教学过程：一、课堂导入【讨论】1.课件展示：《学生健康体验表》。
抛出问题：定期体检并建立一份健康档案，可以更好地了解身体健康状况。
观察这份体检报告，你能从中找出一些有价值的数据，并且给林同学一些相应的健康建议吗？出示任务：帮助医生写一写相应的健康建议学生思考。
根据学生回答，适当调整顺序。
①是不是没有什么头绪？那么如果给出这个标准身高体重对照表呢？你从找出什么有价值的数据？展示标准身高体重对照表，学生根据对照表的数据进行分析。
是的，根据这个，我们可以给出这样的建议：身高比同龄人偏高，但是体重也超重了，建议健康饮食，营养均衡，避免肥胖。
②出示标准对数视力对照表，根据这个，你发现了什么？（视力左右眼均达到了5.2，说明视力很棒，需要继续保持！）③你发现了她有龋齿，那么你会给出什么建议呢？出示图片。
结合刚才大家的发现，我们可以综合一下，给出建议。
课件出示。
2. 通过一张体检表，我们发现了其中有价值的数据。
数据在信息社会中具有重要的作用。
数据的价值在各个领域中不断展现，合理使用数据，可以提高生产效率，改善生活质量。
3.引出课题：数据的价值今天这节课我们就一起来学习第三课：数据的价值。
数据的价值教案
数据的价值教案引言：数据的价值在今天的数字化时代变得越来越重要。
人们可以通过收集、分析和利用数据来获得深入了解和洞察力。
本教案旨在帮助学生理解数据的价值以及如何正确地利用数据来支持决策和创新。
一、数据的定义和类型数据是指描述事物特征或属性的信息。
它可以是数字、文字、图形或图像等形式。
常见的数据类型包括结构化数据（如表格和数据库）和非结构化数据（如文本、图片和视频）。
二、数据的价值1. 提供洞察力：数据可以揭示隐藏在背后的模式和趋势，帮助人们了解事物的本质，从而做出明智的决策。
2. 支持创新：基于对数据的分析，人们可以发现新的商机和解决方案，推动创新和发展。
3. 优化运营：通过收集和分析大量数据，人们可以识别业务流程中的瓶颈并提出改进方案，从而提高效率和效益。
4. 提高客户体验：通过数据分析，企业可以了解客户需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
三、数据的收集和分析1. 数据收集：数据可以通过各种途径收集，如调查问卷、传感器、社交媒体等。
在收集数据时，需要注意数据的可靠性和有效性。
2. 数据清洗和整理：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和整理，去除重复数据、纠正错误数据，并将数据按照一定的标准进行分类和组织。
3. 数据分析工具：为了更好地分析数据，可以使用各种数据分析工具，如Excel、Python等，以及数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等。
四、数据隐私和安全在收集和利用数据的过程中，需要注意数据隐私和安全的问题。
保护个人和敏感数据的安全至关重要，需遵守相关的法律法规，并采取必要的安全措施，防止数据泄露和滥用。
结论：数据是当今数字化时代的宝贵资源，正确地收集、分析和利用数据可以带来巨大的价值和机会。
理解数据的价值，并掌握数据的收集和分析技能，将有助于学生在未来的工作和生活中获得更多的机遇和成功。
浙教版(2023)小学信息技术四年级上册第3课《数据的价值》教案及反思
浙教版（2023）小学信息技术四年级上册第3课《数据的价值》教案及反思一、教材分析《数据的价值》是小学信息技术四年级上册中的一课，本课旨在引导学生理解数据在日常生活和学习中的重要作用，掌握数据的收集、整理和分析的基本方法，培养学生数据意识和信息处理能力。
通过本课学习，学生能够认识到数据在解决问题、做出决策中的价值，并能够初步运用数据解决实际问题。
二、教学目标1. 知识与技能：-理解数据的含义和分类。
-掌握数据收集的基本方法。
-学会对数据进行简单的整理和分析。
-能够运用数据解决实际问题。
2. 过程与方法：-通过小组讨论、实践操作等活动，培养学生的合作能力和解决问题的能力。
-学会运用观察、比较、归纳等思维方法分析数据。
3. 情感态度与价值观：-激发学生对信息技术的兴趣，培养主动学习和探索的精神。
-培养学生的数据意识和信息素养，认识到数据在现代社会中的重要性。
三、教学重难点1. 教学重点：-理解数据的含义和价值。
-掌握数据收集、整理和分析的基本方法。
2. 教学难点：-学会运用数据解决实际问题。
-培养学生的数据意识和信息素养。
四、学情分析四年级学生已经具备了一定的信息技术基础，对计算机的基本操作有一定的了解。
但学生对于数据的认识和理解还不够深入，缺乏数据收集、整理和分析的实际经验。
因此，在教学中需要注重引导学生通过实践活动，亲身体验数据的价值，培养学生的数据意识和信息处理能力。
五、教学过程1. 导入新课-激发兴趣：展示一些生活中的数据案例，如超市销售数据、交通流量数据等，让学生感受数据的无处不在。
-提出问题：你们在生活中遇到过哪些数据？这些数据有什么用处？2. 新课探究-数据定义：解释数据的定义，让学生明确数据是信息的载体，是客观事物的量化表示。
-数据特征：引导学生讨论数据的基本特征，如准确性、时效性、可量化性等。
-数据分类：通过举例和分类练习，让学生了解数据的分类方法，如按来源分类、按性质分类等。
3. 案例分析-展示一个具体的案例，如某城市空气质量监测数据，让学生分析这些数据如何反映空气质量状况。
大数据的价值
大数据的价值引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中最重要的资源之一。
大数据的价值不仅仅体现在数据量的增加，更体现在对数据的深度分析和利用。
本文将从四个方面详细阐述大数据的价值。
一、大数据的商业价值1.1 提供市场洞察力：通过对海量数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为模式，有针对性地制定市场策略，提高销售额。
1.2 优化运营效率：大数据分析可以匡助企业识别瓶颈和优化生产流程，提高生产效率和降低成本。
1.3 支持决策制定：大数据分析可以为企业提供全面的数据支持，匡助管理层做出更明智的决策，降低风险。
二、大数据的科学研究价值2.1 探索新的科学发现：大数据分析可以匡助科学家发现新的规律和趋势，推动科学研究的发展。
2.2 加速创新：通过对大数据的分析，科学家可以更深入地了解问题的本质，从而提出更创新的解决方案。
2.3 改善生活质量：大数据分析可以匡助科学家更好地理解人类行为和健康状况，为改善生活质量提供科学依据。
三、大数据的社会价值3.1 促进经济发展：大数据分析可以匡助政府和企业更好地了解市场需求和趋势，制定更精准的政策和商业计划，推动经济发展。
3.2 改善公共服务：基于大数据的分析，政府可以更好地了解社会问题和民众需求，提供更高效的公共服务。
3.3 提升社会管理能力：大数据分析可以匡助政府更好地了解社会动态和民意，提升社会管理的能力和水平。
四、大数据的个人价值4.1 个性化服务：大数据分析可以匡助企业了解个人的兴趣和偏好，提供更加个性化的产品和服务。
4.2 提高生活效率：通过对个人数据的分析，个人可以更好地管理时间和资源，提高生活效率。
4.3 保护个人权益：大数据分析可以匡助个人了解个人数据的使用情况，保护个人隐私和权益。
结论：大数据作为当今社会中最重要的资源之一，具有极高的价值。
它不仅在商业领域中发挥着重要作用，还推动着科学研究、社会发展和个人生活的进步。
因此，我们应该充分认识到大数据的价值，并积极利用大数据来推动社会的发展和个人的进步。
- 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)。
数据的价值是提升业务而不仅仅是用户画像2016年客户开始拥抱大数据，引入外部数据成为热点，市场上出现了各类数据提供商。
运营商数据、航旅数据、银联数据、电商数据、物流数据等数据源已经形成数据热点。
企业疯狂地追寻外部数据源，引入外部数据成了大数据战略一个重点，外部数据成为企业数据应用的主题，客户画像成为数据应用的主要议题。
数据的应用场景可分为三类，一个是提升业务，一个是降低运营成本，另外一个是精细化运营。
用户画像仅仅是数据应用的一个过程，不是数据应用的目的。
企业客户知道了用户的个人属性、兴趣爱好，消费偏好，行为标签等信息，丰富了企业对客户的了解，了解了过去不知道到信息。
仅仅是数据应用的一个过程，离企业的业务需求还有较大的距离。
数据应用需要解决的不仅仅是让企业重新认识客户(用户画像)，还需要解决从数据到商业决策最后一公里的问题。
数据应用的目的是提升业务，帮助企业以较低的成本和较好的客户体验，实现精准营销，提升业务收入。
金融客户拥有较为丰富的个人属性数据、资产数据、信用数据、交易数据。
缺少客户在本金融企业之外的金融数据和个人行为数据。
大的银行、券商、保险开始对外引入和购买客户的外部行为数据和金融数据，用于丰富标签和用户画像，但是具体如何应用这些标签数据，如何衡量数据价值，如何寻找数据应用场景，都在探索之中。
其实金融企业内部的人也不太清楚，也没有一个系统的方式方法去寻找数据应用场景，大家都在摸索中。
市场上最好的数据是运营商数据和银联数据，运营商数据利用DPI技术分析出客户网上行为，为客户打上一些行为标签，例如客户喜欢看的手机品牌、3C产品，客户点击浏览的电商产品，客户浏览的出国、留学、旅游、房产、汽车等网站或网页。
目前电信的DPI标签集中在客户固网访问行为，也就是在PC上的浏览标签，联通的DPI标签集中在移动互联网的访问行为行为和标签，中国移动的DPI标签还在挖掘开发中。
移动、电信、联通覆盖的移动互联网用户比例分别为6:2:2，中国移动占了大部分，客户质量较高。
另外可以提供移动互联网访问行为表标签的数据厂商是TakingData、极推、个推等第三方数据服务商。
银联的数据集中在刷卡的消费和支出的分级信息，以卡、POS为单位，可以用于风控和信用评估，具体个人的刷卡信息不能提供。
短信服务商可以利用短信来加工一些客户的收入、转账、消费、分期、贷款等信息。
误差比较大，无法全面揭示客户收入、资产、消费信息，仅仅可以作为参考。
市场上还有一些公司可以提供航旅信息，例如飞行次数、公里、总金额、头等舱次数、经济舱次数，平均票价等。
这些信息具有强相关的金融消费属性，容易应用。
外部行为标签的确给金融企业带来了新的信息源，但是如何使用这些标签来推动业务，来实现精准营销，帮助金融企业销售产品，大家还在探索中。
目前这些标签主要用于用户画像，业务人员对这些数据标签的价值也持观望态度，不愿意主动实践。
即使是小范围实践，如果一旦效果出现波动，业务人员会有放大这个结果，怀疑数据的价值。
数据在金融企业的应用很曲折，数据部门同业务部门在数据应用效果和场景应用需要长时间磨合。
有的保险企业数据部门即使将整理好的潜在客户名单发给业务部门，业务部门也不相信，也不会打电话去尝试。
有的证券企业，即使外呼效果已经比原来盲呼效果好了十倍，但是没有达到业务部门的期望(追求20%以上的转化率)，业务部门也会以影响客户体验为理由，拒绝进一步的数据尝试。
银行也遇到同样的问题，外部行为数据标签如何应用是一个难题，数据应用方式和数据应效果如何衡量也是一个问题。
如果数据应用效果好，业绩是数据部门的还是业务部门的?业务提升是产品原因还是数据原因?外呼的价值高还是短信的价值高?这些都是数据价值应用的坑，需要花时间去填上。
一、第一方数据是金矿，先从分析第一方数据开始从经验上来讲，金融行业活跃的客户在40%，有的企业可能更低。
活跃客户没有明确的定义，一般以月度发生过一次交易/查询以上的客户定义为活跃客户。
金融企业的僵尸客户，可以定义为是一年业务之内没有同金融企业发生过任何交易的客户，一般在30%左右，这里面也包含了羊毛党客户。
另外的30%客户可以定义为休眠/不活跃客户，这些客户一年之内偶而会同金融企业进行交易，包括产品购买和支付等。
金融企业具有典型的帕累托效应，就是20%甚至10%的客户拥有80%以上的资产和交易额，这些客户为金融企业贡献了较大的收入和利润。
另外潜在的高价值客户比例接近或超过已有的高价值客户;休眠客户中至少30%可以转化为活跃的客户;已有客户中，潜在的金融需求，金融企业只能了解其中的30%。
因此第一方数据的分析和应用是金融行业数据应用的首要方向。
银行具有庞大的客户群体，单客价值提升的空间很大，银行无法对上百万的群体来打电话或者发短信，去推荐信用卡或者销售理财产品。
一个原因是成本高，另外一个原因是效果差，用户体验不好。
券商和保险也面临同样问题，如何精准定位客户?如何精准分析客户需求?如何精准营销客户?可以考虑第三方数据，但是最靠谱的最好用的还是第一方数据(由于有客户联系方式)。
我们可以分析一群客户，例如这些客户在2015年人均购买理财产品为50万，但是2016年人均购买理财产品低于一万。
我们可以定义其为流失的高价值客户，银行可以为这些客户定制一些理财产品，利用短信向这些客户推荐定制的产品，利用良好的话术营销，将会获得较高的业务提升。
券商、信用卡、保险公司都可以参考自身数据，挖掘出休眠的高价值客户，利用短信方式进行营销。
很多金融企业会抱怨是自己的金融产品不好，造成了客户不愿意购买，但是数据分析显示，中国具有专业理财知识的人群不到理财人群的10%，理财客户中90%的人还是被动接受金融服务，理财营销推广还是可以带来较大的业务提升的。
特别是中国一些高价值客户，其资产很高，但是忙于自己事业，无法顾及金融理财，因此对金融企业的营销依赖还是很大的。
第一方数据经过数据分析之后，还可以找到很多数据应用场景，例如休眠客户唤醒，分期客户寻找，高净值客户寻找，流失客户挽留，高频交易客户激活、关联产品推荐、理财产品定位、客户分群营销等。
一般非精准营销的短信转化率在千分之二左右，但是精准营销的短信转化率在百分之二到百分之五，有的可以达到百分之六。
客户分群的精准营销短信，其转化率为非精准营销的十倍以上，成本为十分之一，营销周期可以为缩短十倍。
针对第一方数据的精准分析和客户分群，以及精准营销可以带来较大的业务提升和降低运营成本。
二、相信机器学习和数学模型的力量金融企业仅拥有自身的数据，缺少客户在外部的行为数据。
客户在外部的行为数据，可以分为搜索数据，点击浏览数据，位置数据，社交数据。
其中搜索数据代表人的内心需要，我们叫做intention数据。
社交数据代表人的观点，我们叫做comments数据，点击浏览数据是interest数据，代表人的喜好和兴趣。
位置数据比较特殊，记录了人的线下行为轨迹，代表一个人在社会的角色，可以认为是社会角色role数据。
机器学习的魔力在于可以分析出同客户金融需求高度相关的数据维度，通过已有的种子进行学习，利用行为数据作为输入，从海量数据中找到同种子客户相近的人群。
其中位置数据、点击浏览数据是一个重要数据维度，相似的人群具有相似的社会角色和相似的兴趣爱好。
向这些相似人群营销同样的产品，其转化率也会很高。
Lookalike算法作为一个分类算法，可以找出与目标群体的相似度较高的对象。
以目标群体为正样本，候选对象为负样本，训练分类模型，然后用模型对所有候选对象进行筛选。
Facebook、腾讯、阿里、TalkingData都在利用这个算法来找到潜在客户。
这个潜在客户可以是潜在高价值客户，也可以是某个理财产品的潜在购买客户。
TalkingData的lookalike算法可以在10亿设备中，从百万维度，寻找潜在目标客户，其计算时间在10秒左右。
一般的短信营销的客户响应率低于千分之一到千分之三，TalkingData在一些金融客户实施的案例中，利用数学模型和机器学习之后，其短信的营销响应率最低是1%，最高是10%。
平均在2%到6%之间。
特别是加入了客户移动互联网行为数据之后，其提升效果更加明显，比原有模型效果提升了十倍还多。
这里的营销响应率是指，客户打开短信链接购买产品的比率。
我们曾经在一个金融客户案例中，利用机器学习和数学模型，仅仅通过短信营销，20天内在App上销售出20亿理财产品，短信的响应率最高达到了10%，人均购买理财产品20万，最高单人购买额度超过了100万，产品没有任何变化，还是银行的正常销售的理财产品。
从这个案例可以看出，金融客户理财需求没有被充分挖掘。
数学模型例如TDA拓扑分析，在风控方面也有较好的作用，TalkingData利用TDA拓扑分析，建立了一个客户违约模型，仅仅利用3千个种子，辅助十次随机森林树折叠(RF)，获得了82%违约客户准确识别率。
另外一个金融客户的案例，TalkingData利用LR在预测高价值客户时，达到了90%的准确率。
客户正在利用这个模型结果进行精准营销，效果非常明显。
数学模型揭示了海量数据背后相似人群的特征，同时为金融企业的精准营销打开了一扇大门。
仅仅依靠数据标签和用户画像无法直接帮助金融企业识别出客户的需求，无法帮助金融实现业务的提升和产品销售的提升。
外部的数据标签仅仅是客户金融需求的一个维度，如果外部上网行为标签不包括时间维度(数据新鲜感和趋势)，其在金融企业内部应用价值不高。
例如我们拿到一个用户点击汽车网页的标签，知道其点击了汽车商品，但是不知道其发生的频率和趋势，以及发生点击的开始时间。
无法判断这个用户是汽车爱好者，还是偶而点了这个网页，还是近期有购买汽车的需求。
同样道理购房、旅游、留学、消费分期等需求也无法简单地从客户浏览标签上发现。
外部的上网行为标签，同客户的金融产品需求还有一段距离要走，缺少最后一公里的打通。
这个时候，对用户历史上网行为数据的趋势和频率分析就起作用了。
例如如果客户在过去很长一段时间，没有浏览过汽车网站，但是突然在近期(一周之内)高频浏览汽车网站，并且持续时间和频次较高，依靠这些信息，可以更加准确地预测出客户未来对车贷的需求。
同样道理，购房需求、出国需求、旅游需求、消费金融需求都可以从客户浏览/点击各类App的起使时间、频率、趋势来推测和判断。
我们从多个客户案例中发现，金融企业内部的数据价值巨大，经过一定分析之后，可以帮助企业提升产品销售和业务。
如果金融行业内部交易和资产数据结合外部行为数据，特别是移动互联网行为和位置数据，利用数学模型/机器学习将会更大程度上帮助金融企业找到相似人群，销售出更多的金融产品，提升营销效果，获得业务提升。
行为数据和数学模型正在成为数据价值应用的两大法宝。