如何挖掘出不同数据收集之间的内在联系

数据收集挖掘数据收集挖掘就昰从大量的数据收集中挖掘出有用的信息

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数据收集挖掘教程数据收集仓库和数據收集发掘,数据收集挖掘就是从大量的数据收集中挖掘出有用的信息它是根据人 们的特定要求,从浩如烟海的数据收集中找出所需的信息来供人们的特定需求使用。

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数据收集挖掘的前提是数据收集如果业务过程并未沉淀相关的业务数据收集,那再强大的数据收集仓库、数据收集挖掘都发挥不了作用

1、银行在贷款产品设计时候已經考虑到了各种可能的风险并会有对应的风控措施,但不同产品的数据收集沉淀情况不同像金额较大的经营贷,一般要求提供上下游合哃、办公场所租赁合同/水电煤等、抵押物产权证、担保人、联系人、征信报告、 全国法院被执行人信息等资料


这些资料中实际上是有诸哆数据收集可供挖掘的。例如:上下游企业的法人、股东的信息;租赁场所的产权所有人信息;联系人/担保人信息等;贷款关联人(作为法人、股东、担保人、联系人等等)日常行内出近/入金记录等
这些关于人的信息是可以作为关联度分析的相关因子挖掘的。

而对于信用貸一般金额较小,提供的资料较少可供挖掘的数据收集也相对少。

2、不要只盯住已有的静态业务数据收集建议对相关贷款产品的流程进行梳理,只有在理解业务场景的情况下数据收集的价值才能全方位显现出来;另外形成数据收集挖掘->风控模型调整->产品设计->产品运營的闭环循环接触过几家银行的贷款产品,填写了一大堆纸质的资料要求提供的相关资料,有很多地方并不是很标准化、结构化且贷款流程基本上都是形式化,导致往返多次预计录入系统后,也不一定是以结构化的信息存储的也即意味着业务流程的数据收集很难直接做挖掘。只有在熟悉业务场景及业务流程的前提下才知道如何优化已有的表单,以沉淀出有价值的数据收集

对不合理的流程或缺少數据收集,通过梳理也能够规范整个贷款流程。

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