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DF消费者人群画像—信用智能评分方案分享(top5)

此次比赛是中国移动福建公司提供2018年某月份的样本数据,包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据,参赛者通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户消费信用分值。我们知道通讯运营商作为社会企业中不可缺少的部分,同样需要打造企业信用评分体系,助推整个社会的信用体系升级。可是“传统的信用评分主要以客户消费能力等少数的维度来衡量,难以全面、客观、及时的反映客户的信用。中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据,如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。运营商信用智能评分体系的建立不仅能完善社会信用体系,同时也中国移动内部提供了丰富的应用价值,包括全球通客户服务品质的提升、客户欠费额度的信用控制、根据信用等级享受各类业务优惠等。有了赛题的初步了解,我们接着考虑赛题的意义,主要为四个方面,(1)可直面真实场景数据,可以接触到企业内部真实脱敏的数据,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(2)可以交流多种想法,可以接触到企业内部真实脱敏的数据,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(3)进一步提升信用评估方法技能,通过此次参赛可进一步提升参赛选手的对用户信用评分的技能,可以用在用户画像和黑产识别上;(4)加强机器学习应用技能,通过此次参赛可加强如何将算法知识应用在用户给评分的业务场景中。有了这些基本的了解,接下来将具体展示详细工作。

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住五星酒店也要排队开发票?这个小程序要让你真正做贵宾

作者:尹非凡 无论是餐馆、景区、会场,排队开发票已经变成了一个日常的社会现象。 甚至很多高端五星级酒店也不能幸免,似乎在排队等发票这件事上,每个人的时间都可以轻易浪费。 而且,某种意义上来说,开发票这件小事几乎称得上是真正的「社会效率黑洞」了。 一方面,商旅人士们视自己的时间管理如金科玉律,然而不幸的是,却总被排队开票轻易摧毁;另一方面,酒店拥挤的前台用于办理入住、退房等服务已经十分饱和,这时,再加入排队开票和等待出票的客人,无疑让服务更加紧张,也无形中影响了酒店形象。 让开发票不再变得匆忙与无措,其实并没

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领域建模之数据模型设计方法论

开发人员在日常工作中,参与PRD评审、听产品经理讲述用户故事、提出各种需求。评审结束,一般会一股脑投入到设计开发,而数据库表设计就是其中不可或缺的一个过程。对于熟悉的业务模块,通过对需求分析,可以轻而易举的完成数据表设计,但对于非熟悉业务领域,可能会经过多轮PRD分析,整理一套数据表结构基础,然后对其追加字段,就完成了基础的数据模型设计。而在这个过程中,往往会感觉没有可以参考的理论,有时候甚至对设计的数据库表产生怀疑,不断考虑此设计是否符合业务、表结构设计后期是否具有通用性、表之间关系是否恰当可扩展等等。今天来谈些在实际业务开发中,针对数据建模的一些思考。

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Weka数据挖掘Apriori关联规则算法分析用户网购数据

随着大数据时代的来临,如何从海量的存储数据中发现有价值的信息或知识帮助用户更好决策是一项非常艰巨的任务。数据挖掘正是为了满足此种需求而迅速发展起来的,它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。由于大数据技术的发展,零售企业可以利用互联网收集大量的销售数据,这些数据是一条条的购买事务信息,每条信息存储了销售事务的处理时间,顾客所购买的商品、各种商品的数量以及价格等。如果对这些历史数据进行分析,则可以对理解分析顾客的购买行为提供有价值的信息。

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领券