大数据分析百姓资产

简述信息一览：

• 1、进入大数据行业的公司必须了解这六个问题
• 2、大数据时代,容易被数据误导的八个问题
• 3、大数据征信与传统征信的区别?

进入大数据行业的公司必须了解这六个问题

1、需要某些安全审核 在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。这种态度与以下事实结合在一起：许多公司仍需要能够设计和实施此类安全审核的合格人员。

2、这两种参与方式我都不十分赞同，第一种明显是过度参与市场，***应该制定规则来帮助大数据产业健康发展，而不是作为运动员参与产业发展。***应该制定相关制度，对不能***集和公开的数据进行管理，保护个体利益，同时应对大数据技术公司提供研发资金支持，鼓励大数据企业利用技术研发实力来推动产业发展，帮企业解决问题。

3、大数据分析使企业所有业务都会受益。虽然平时客户行为都是被企业的市场部门很好管理中，但是大数据分析的结果依然会给其他业务带来益处，而且PR部门也不再是监督和反馈声誉问题的单一渠道。

大数据时代,容易被数据误导的八个问题

1、田忌***实际上就是在选择数据的结论。数据的匹配性是我们时刻都需要提防的，这方面是极易犯错误的，有时候我们看起来非常合理的对比也有可能是非常不合理的。数据分析的系统误差 数据分析有的时候是人为因素影响，有的时候还可能有系统误差出现。

2、案例八：航空运营效率比较。辛普森悖论现象揭示，整体数据可能掩盖细节差异。数据解释需考虑整体与部分关系。无效数据分析案例。关注幸存者偏差、相关性与因果性混淆等问题。分析需挑战假设，确保数据代表性和实用性。总结：大数据时代，信息爆炸，需谨慎评估数据真实性与有效性。

3、大数据是资讯部门的问题 大数据的收集与储存，的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么，如何收集，收集后该如何应用，绝对是业务主导部门该负责的。要求IT部门把大数据做好，就好像要求财务部门提升公司获利一样，是本末倒置的。关于大数据中存在哪些误解，青藤小编就和您分享到这里了。

4、数据源的不确定性：大数据时代的数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、在线平台等多种渠道，而这些数据源的可靠性和真实性并不总是可信的。需要进行数据源的筛选和验证，排除虚假、失实或潜在误导性的信息。数据质量的不确定性：海量的数据可能存在着错误、噪音和不完整的问题。

大数据征信与传统征信的区别?

1、大数据征信与传统征信相比，创新特点主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富和信用评估全面四个方面。首先，大数据征信通过大数据技术捕获传统征信没有覆盖的人群，利用互联网留痕协助信用的判断，满足互联网金融新业态的身份识别、反欺诈、信用评估等多方面征信需求。

2、覆盖人群广泛性不同 传统央行征信主要覆盖在持牌金融机构有信用记录的人群。大数据征信通过大数据技术捕获传统征信没有覆盖的人群，利用互联网留痕协助信用的判断，满足P2P网络借贷、第三方支付及互联网保险等互联网金融新业态身份识别、反欺诈、信用评估等多方面征信需求。

3、一方面，互联网金融的用户大多是具备“长尾特征”的网络用户，这部分用户难以被传统征信所覆盖，且由于行业机构间缺乏信息数据的沟通和交流，致使“一人多贷”重复借款现象突出，整个行业面临着巨大的信用风险。

4、从类型上看，传统征信公司***用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。

5、央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互联网金融发展起来的。央行征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等区分。央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、***额度等。

6、央行征信和大数据征信在本质上有显著区别。传统的央行征信随着互联网金融的兴起，大数据征信逐渐崭露头角。二者的主要区别可以从征信数据的来源、权威性、完整性以及应用领域等方面进行划分。央行征信的数据主要来源于银行、证券、保险和社保等体系，形成一个封闭的数据循环。

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