京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
阿里大数据揭秘 谁在疯抢余额宝_数据分析师
余额宝规模逼近2000亿元,那么,到底是谁在使用余额宝?借助支付宝的大数据资源,我们可以知道使用余额宝的4000多万用户的特征。数据显示,浙江、江苏使用人数最多,用户平均年龄28岁,天蝎座使用人数最多
浙江江苏宝粉最给力
天弘基金发布的数据显示,截至2013年年末,使用余额宝最多的宝粉,其所在地省市前三名为江苏、广东、浙江;余额宝持有金额最高的前三甲省市是浙江、江苏、湖北;从人均持有量看,最土豪的前三甲省市为上海、浙江、江苏。
虽然4303万宝粉的足迹遍布大江南北,但最支持余额宝的地方还属江苏、浙江两省。从宝粉人数来看,江苏以330万的宝粉数成为余额宝用户最多的省份,其次是广东320万人、浙江311万人。
从人均持有量来看,余额宝人均持有金额为4307元,不愧为屌丝用户的最爱。上海宝粉客单量最高,截至2013年年底,上海人均持有余额宝10563元,比第二名浙江高出六成。其次是浙江6477元、江苏4858元。凭借简单便捷的用户体验,余额宝培养了一批年轻的少米小白用户,帮助他们养成了零花钱理财的好习惯。传统金融由于运作成本较高,没有很好的服务与80%的人群对接,而余额宝的横空出世,成为宝粉们的福音,宝粉队伍也随之不断发展壮大。
宝粉平均年龄仅28岁
北京宝粉最成熟
余额宝用户大多非常年轻,尤其是85、90是绝对的主力军,他们体验零花钱理财的乐趣已经是天弘基金最大的幸福。排名的逆袭并不是天弘最大的成就,培养了一大批年轻用户,给世界带来了一点美好而微小的改变才是其长久的财富。
天弘基金数据显示,4303万余额宝用户平均年龄仅28岁,(年满18周岁的实名注册用户方才购买余额宝)18-35岁是最为活跃的余额宝用户,他们占总用户数的82.8%。其中,23岁宝粉的数量最为庞大,达到205万人,其次是24岁、25岁、26岁、22岁。18-22岁宝粉数量占总宝粉的25%。分省份来看,仅有北京、上海、天津用户的平均年龄超过而立之年,其中,北京宝粉最成熟,以32岁居首。
宝粉中50岁(含)以上人数仅占宝粉总数的2.3%,60岁(含)以上的宝粉人数占比仅0.5%。而这些恰恰是传统金融产品的主力,余额宝的用户特征则完全不一样。他们年轻热情、热爱网购、喜欢分享、善于尝试新事物。典型的情景是,他们一早通过手机或PC看完当天到账的收益,带着好心情吃顿改善了的早餐,然后开始一天的生活和工作。他们会在发工资的当天记得有件事情要办,他们会去寻找旁落在某个角落的活期或无息款项随时转入余额宝;他们在自媒体上晒账户、谈攻略、分享赚钱的快乐;他们会关心余额宝每天收益几分钱的涨跌;他们时不时在淘宝天猫上拍下宝贝,然后盘算直接用余额宝支付还是用关联信用卡支付,欣喜于因余额宝带来的折上折;他们在月末集中用余额宝还信用卡、交水电煤气费、手机话费或宽带固话费等,把余额宝交易量推向新高这是一个活跃的生态,又是一个小而微的生态,更是一个快乐向上的生态,所以它是一个小而美的微生态。
属相星座最善理财榜
有意思的是,天弘基金还针对投资者的生肖、属相进行了数据分析。天弘基金统计数据显示,截至2013年12月31日,在余额宝持有者中,最热衷于持有余额宝的前三甲分别是马、狗、蛇,分别占宝粉人数的9.92%、9.66、9.48%。传统属相故事中认为最善理财的牛排名倒数第二,人数占比5.81%,仅高于鼠,远低于其他10个属相。属马的排名第一可是给2014年迎来本命年的宝粉们一些惊喜,果然一马当先。淘宝理财《2013年淘宝基金互联网理财趋势报告》则显示,属相狗是淘宝基金成交总金额和人均理财金额最高,蛇则是淘宝基金购买人群中,第二大购买人群。看来狗狗旺财,所言非虚,小蛇理财,不落人后,在余额宝里也有同样的特征。
星座理财排名也出炉了,天蝎座、狮子座、金牛座成为12星座中最青睐余额宝理财的群体,人数占比10.22%、9.36%、9.04%,白羊座、双子座、天秤座、巨蟹座人数占比也超过了8%。相对于十二属相,十二星座的分布相对均匀。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12