京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网金融新革命 大数据将成关键词_数据分析师考试
大数据正在扮演互联网金融的发展“助手”,很多重大事件,比如央行[微博]降息,股市暴跌,在此前发生的搜索数据中,已经可以捕捉到热词变化。
百度[微博]日前发布的一份《新一代理财消费者搜索大数据报告》,为当前消费者对互联网金融的庞大需求进行了解析。报告显示,过去一年金融相关搜索以月均16%的速度增长,到2015年6月已达到近3亿次,同比增长328%。更多关于金融的消费需求通过搜索完成,消费者金融行为对于搜索的依赖性明显增强。
这样的数据能够能够揭示互联网金融怎样的发展趋势?传统金融机构与互联网的关系将发生什么样的变化?如此丰富庞大的搜索数据能为金融产品的投放与营销产生怎样的影响?
对此,互联网金融千人会秘书长易欢欢认为,高净值客户和大数据挖掘将成为影响未来互联网金融发展的关键点,一方面,高净值客户挖掘将让互联网金融带来新的发展深度,另一方面,互联网的大数据挖掘技术无疑将对金融领域客户在互联网端的产品设计、投放、营销产生重要影响。 理财用户行为影响互联网金融发展
在百度公布的这份大数据报告中显示,北上广和沿海发达城市中25—29岁,拥有大学学历的男性群体成为互联网金融投资消费群体的主体。他们更青睐于线上投资、碎片化、高风险的小额投资。在易欢欢看来,互联网的碎片化和产品化特点正在影响新一代理财消费者的投资行为特点,反过来,理财用户特点也让互联网金融行业产品化和碎片化程度进一步加深。这或许能对当下银行开发和投放金融产品一定借鉴价值。他认为,当前传统金融机构现有投资渠道不通畅,业务模式落后,便利性不高。互联网由于更好的客户服务体验,加之用户的年龄机构、层次、收入水平的综合因素,特别在普通用户中拥有更多市场,这也恰恰和报告中圈定的互联网金融消费人群主体吻合。
高净值人群——互联网和银行合作的下一个关键点
但互联网与传统银行合作以“宝宝类”产品为主要模式的现状正在被打破。在这份大数据报告中显示:2015年以来,理财者对各种宝宝类产品的热情正在下降,与2014年相比,对于宝宝类产品的搜索量下降了75%,反应出人们不再满足于3%—5%这样的低收益,间接印证了对高风险高收益和传统理财方式的回归。
该数据报告中也显示,2万以下的小额投资成最受互联网新一代“财民”青睐,占比61%。可见小额投资的“长尾客户”是这一领域的绝对主力人群。而100万以上的高净值客户仅仅占比2%。
在易欢欢看来,这恰恰反应出银行与互联网的合作还远远不够,一些产品的方向和类型设计需要创新。他认为,更多高净值客户的互联网金融需求正在提升,则这些互联网上的深度人群,恰恰是互联网和银行合作的下一个关键点。“这些高净值客户基本目前还没有成为互联网理财的主力人群,但恰恰具有巨大开发潜力,互联网和金融机构的合作未来将带给他们更多选择。”
大数据将成为未来互联网金融的关键词
此外,互联网对金融领域的影响还不仅仅是提供渠道和“入口”这么简单。大数据正在扮演互联网金融的发展“助手”,在这份《新一代理财消费者行为大数据报告》中显示,很多重大事件,比如央行降息,股市暴跌,在此前发生的搜索数据中,已经可以捕捉到热词变化。
在易欢欢看来,随着互联网对各个领域的深层渗透,大数据技术在金融领域的使用显然会成为主流。当前,大数据被炒成了一个噱头,很多消费者感受不到它的实际功能。但随着互联网和传统金融融合程度的加深,大数据对传统金融的影响也会慢慢告别当前噱头多,实际功能少的现状,能够让大数据产生实际价值的互联网企业将会赢得市场。易欢欢认为,互联网金融绝对不是互联网平台和金融产品的简单结合,很多现状已经显示,大数据等互联网技术已经开始深入到金融产业上游,参与到金融产品的设计、营销策略制定,风险评估等,这正是互联网和金融深度融合的方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24