1. 如何进行互联网金融运营数据的分析

做运营必须要对数据敏感，以下指标需要关注：
1、用户注册数，首先你要知道版你的注权册数据
2、注册成本，就是单个用户成功注册的成本
3、投资成本，就是注册用户到投资的成本
4、复投率，这个很重要，投资人数再多，如果没有复投意义不大，因为拉新的成本比留住老用户要大的多。
5、ROI，其实说了这么多，企业管理者就看重一个指标就是投资回报率，衡量一个推广渠道的优劣，这个是核心指标
知道了哪个渠道的ROI最高，就可以对你的推广策略做参考，这样就能形成良性循环。

2. 互联网金融大数据风控到底怎么玩

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。
由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。

首先，如何理解大数据风控
大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：
数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。
数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。

互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。
例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。

2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。
>>>>身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
>>>>交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
>>>>信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
>>>>行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
>>>>黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。

3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。

>>>>IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；
>>>>舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等

4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。

5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。


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3. 互联网金融运营需要关注的数据有哪些

如果您是做汽车金融行业的互联网金融平台，您需要关注的有三个模块大数据，有助于风控的运营管理。
1.人的大数据。借助大数据风控管理分析平台，建立大数据反欺诈系统，从贷前、贷中、贷后各个阶段进行有效的防范欺诈风险。从账号风险防护、应用风险防护、欺诈信用风险防护等方面，有效识别骗贷、黑名单欺诈等手段，减少资金损失。对客户行为从源头进行风险评估，通过客户在网络渠道留下的联系方式开始，就启动整个风控的过程，关联客户关键信息（如地址、电话号码、联系人信息等），从申请环节到授信环节借助反欺诈系统降低有效反欺诈风险。
2.车辆鉴定大数据。二手车由于其非标准化运营，涉及到车辆评估，对车辆价值进行准确判断才能在放款上不会出现“乱放”现象。通过第三方车辆评估鉴定，上传车辆信息，对车辆查档、估值、违章查询、车史报告、VIN码解析等等信息掌握。为汽车金融公司提供二手车数据内容、数据管理、二手车估值、数据挖掘等解决方案。
3.车辆监控大数据。通过行业第三方贷后云风控平台的监控，呈现车辆的日常行为轨迹，利用监控平台的大数据预警信息，密切掌握借款人的动向。通过建立风控模型，针对借款人的贷后车辆行为，通过丰富的预警机制，可以科学的预测整个周期内的风险。根据车辆停留点分析、常用地址比对、敏感区域数据库等大数据分析，对车贷行业的功能场景进行针对性设计，能有效的遏制资料欺诈、二次抵押等不良现象发生。可帮助汽车金融公司建立完整的贷后风控管理体系。

4. 互联网金融运营需要关注的数据有哪些

如果是互联网金融方面的网站，看你用了什么推广营销的方法；
1、如果你是靠SEO，那么需要关注网站的UV、PV、跳出率、平均访问深度、注册量、转化率、以及投资金额等；
2、如果是付费推广的方法，可以重点关注转化率、UV（独立访客数）、投资金额等等