『壹』 基于互联网金融的中小企业融资问题研究，应该找哪些数据分析
摘 要：随着互联网技术的不断提升，网络信息化已经成为不可避免的趋势。而对于企业融资来说，则正逐步进入互联网金融时代。这种新的趋势推动，也为中小企业提供了一种全新的融资渠道。基于互联网金融的发展现状及其在中小企业融资中所发挥的作用，对黑龙江省中小企业融资所面临的问题进行阐述，分析问题的成因，并提出相应的对策建议。
关键词：互联网金融；中小企业融资；政策建议
中图分类号：f83 文献标志码：a 文章编号：1673-291x（2016）17-0101-02
互联网金融（itfin，即internet finance）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网和信息通用技术实现资金支付、融通、投资和中介服务的新型金融模式。随着互联网的成长以及向金融行业的延伸，互联网金融已经在我国蓬勃发展。目前，我国互联网金融发展过程中先后出现了大数据金融、货币基金、p2p网贷、众筹、第三方支付以及第三方金融服务等多种模式。其中，货币基金就是利用互联网的特性研发出来的一种高效的理财产品，如现在较为流行的余额宝、理财通等；网络信贷在我国起步相对较早，证监会在2000年颁布的《网上证券委托暂行管理办法》中进一步完善了网上证券业务，现在该项业务也正逐步延伸到手机网上交易、网上开户甚至推广电子券商；p2p网贷又可以称之为对等联网，是指有多余资金并有理财投资想法的个人，通过第三方网络平台相连接，采用信贷的方式将资金贷给有需求的他人。目前，在国内出现的p2p模式有2种：第一种是线上模式（online），第二种是线上到线下模式（online to offline）。众筹则是有门槛低、种类多、依靠大众、注重创新等特性，是一种面向群众募资，以支持发起人或组织的行为。
黑龙江省经济快速发展中存在的最突出问题就是中小企业融资难问题。而此前发布的哈尔滨市总商会民营企业投融资平台，也恰恰是为了解决中小企业融资渠道单一、信用担保体制不健全等问题而提出的一个大胆尝试。
作为一个新兴行业，互联网金融对黑龙江省的经济发展起到了巨大的作用。当前黑龙江省的经济发展正在面临一个新常态，在这种新的发展需求下，过去陈旧的发展模式已经不再适用。企业需要转型升级，需要资金，需要扩大自身的发展。在新的局势面前，我们要寻找创新型的管理模式，这就需要金融的支持。尽管黑龙江的经济发展相对于全国其他地区较为落后，但后发展地区也有其独特发展优势，如资源优势。我们可以先了解其他地区的发展模式，然后将其优秀的发展模式引入黑龙江省，并结合本省的省情进一步将优势扩大，从而降低黑龙江省的资源成本。同时，结合互联网的优势，通过互联网金融、投融资联盟，为企业和金融服务机构提供平台，推动黑龙江省互联网金融的发展。互联网金融不只是一个网络平台的革命，而且未来还会带来“客户革命”。简单来说，政府认为互联网金融属于服务性的辅助功能，是处理大金融机构暂且处理不了的问题。当客户了解、熟悉并认可互联网金融能够解决交易成本及便利性问题时，那么就会产生蝴蝶效应，使更多的客户通过互联网金融来获得资金。
互联网金融能够有效解决信息不对等的问题，能够对中小企业融资起到快速的推动作用。同时它还能解决买卖双方的信息不对等和借款方融资条件等问题。互联网金融正逐步向我们靠近，甚至在我们生活中的部分领域已经起到了主导作用。
中小企业利用自身的经营优势保证了其在经济上的快速成长，为社会发展创造了巨大的经济效益和社会效益。尽管在发展的过程中中小企业也面临着传统金融的约束，存在融资难、融资贵等问题，但目前我国的中小企业正不断壮大，正日益成为我国经济发展的主力军，互联网金融的产生也恰好能够适当解决这些问题。
1.抵御外来风险的能力较差
黑龙江省中小企业起步相对较晚，企业原始积累时间短、资金少，经常会出现营运能力
较低、偿债能力不足、资金周转困难等问题，一些企业甚至面临破产；还有一些企业还未完成原始资本积累，更不具备对外融资资格。因此，当外部市场产生一些不可预测的影响时，对这些企业的经营能力就直接构成了致命的威胁。
2.中小企业融资渠道过于单一
针对2014年黑龙江省中小企业资金来源的调查显示，固定资产融资情况为：内源融资占72.5%，亲友借款占9.8%，银行贷款占8.8%，商业信用占3.3%，其他占2.1%，股权占1.8%，创业基金占1.1%，融资租赁占0.6%；流动资金融资情况是：内源融资占75.3%，银行贷款占9.7%，亲友借款占6.3%，商业信用占6.4%，其他占2.3%。从上面数据可以看出，在中小企业的融资结构中，内源融资占比最高；在外源融资中，银行贷款占比较高。但由于中小企业经营规模小、资信等级低、融资成本过高等原因，难以得到银行长期资金支持，影响了企业的扩大再生产，制约了企业的成长。
3.借贷成本过高，担保能力有限
由于黑龙江省中小企业技术和经营管理水平较低、不稳定因素较多、盈利能力较低，同时，由于企业的资金补偿机制不完善、担保机构的效率低下，所以，银行做贷款风险评估时，这样的企业往往会被评为风险过大，不太愿意向其提供相应的贷款，即使提供贷款，其所负担的贷款利率也都高于央行所公布的贷款基准利率。根据黑龙江省政府金融办公室公布的数据显示，在2014年黑龙江省金融机构发放给中小企业的贷款中，其贷款利率绝大多数超过了贷款基准利率，平均超过贷款基准利率19.3%，大幅增加了中小企业的融资成本。
4.企业社会信用环境较差
目前，正是黑龙江省中小企业改革发展的快速时期，但有些企业改革只注重形式，注重短期获利行为，经常出现逃避银行债务现象。一些黑龙江省中小企业在日益激烈的市场竞争中逐步显露出了自身的缺点，有些甚至为了获得银行贷款制造虚假的交易合同，并利用一些不规范的手段来逃避银行债务。这些现象都给银行带来了巨大的损失，严重破坏了社会信用环境，导致各商业银行不愿轻易对中小企业发放贷款。
1.地理位置决定了企业发展缓慢
黑龙江省的地理位置决定了黑龙江省中小企业与南方企业在地理、气候等多方面所处的劣势。冬季气温较低，没有先天的海港条件，沿海贸易发展较为困难，导致中小企业的成长性变弱，许多金融机构不愿为中小企业融资提供便利。
2.由于金融的制约，对中小企业融资产生了抑制作用
长期以来，我国更注重于大中型企业的发展而忽视了中小企业，导致中小企业被边缘化。中小企业在规模、结构和管理方面都与大型企业存在着明显的不同，但商业银行所建立的信用评价和信贷管理体系更适用于大型企业，使得中小企业不能更好适应这种评价体系。政策的缺陷严重制约了黑龙江省中小企业的进一步发展。金融越不发达，融资成本就越高。由于金融长期的制约，出现了资金不流畅的现象，这就对整个社会的融资，特别是中小企业的融资产生了抑制作用。
3.由于银行激励机制不健全，导致中小企业融资难
在我国的银行改革和发展过程中，商业银行仅对信用风险约束机制进行了强化，却没有建立与之相对应的激励机制，在风险控制方面，客户经理所承担的责任与其收入出现了严重不对称，使得客户经理在向企业贷款的时候产生了“惜贷”的心理。不仅如此，银行对企业贷款之后需要持续跟踪企业情况，但由于运营成本过高，加上缺少对客户经理有效的激励来控制贷款风险，因此，一些存在高风险贷款的企业项目未能被及时的排查，导致中小企业贷款的整体违约率较高，银行在对中小企业房贷时就产生“易违约”的不良印象，再加上“柠檬市场”条件下可能出现的逆向选择与道德风险问题，使得银行会选择收紧针对中小企业融
资需求的信贷供给，这也正是造成中小企业融资难的另一个关键原因。
中小企业所遇到的融资问题严重影响着黑龙江省中小企业的可持续发展。解决目前中小企业存在的融资问题是一项复杂的工程，要坚持开拓创新的精神，完善符合黑龙江省省情的各种规章制度，全面系统地解决中小企业融资困难问题，逐步优化中小企业资本结构。
中小企业要站在战略发展、全面优化的角度，运用科学发展观，建立现代企业制度，明晰产权关系，优化产权结构，实现企业治理结构的合理化和科学化，建立规范的信用管理制度，提升信用水平；同时，促进与大型企业的积聚和融合，吸取优势，降低风险。创造高效的企业发展模式，扩大企业对社会的影响，提升企业在同行业中的竞争力，增强外部融资能力，改善企业融资环境。
利用黑龙江省长期所积累信息技术优势，促进互联网金融相关企业的合作与交流，鼓励省内p2p、众筹、第三方支付、大数据等网落平台的设立，鼓励传统中小企业和金融公司设立互联网金融部门以及相关产品开发部门，并提供相应的技术支持。
增加财政资金作为政策引导资金，并且吸引和鼓励社会资金的参与。鼓励省内满足条件的互联网金融企业在新三板上市。对于支持中小企业融资的互联网金融机构，黑龙江省应根据其对中小企业提供的融资规模给予相应的补贴。可以通过互联网金融来实现中小企业的融资，通过p2p、众筹、第三方支付、大数据金融等方式来实现融资，转变中小企业过度依赖银行的局面。
『贰』 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，首先你要知内道你的注册数据
2、注容册成本，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。
『叁』 软件开发 大数据分析 互联网金融哪个好
软件开发袭和互联网金融都是相对饱和的了。
而随着国家对大数据的重视，大数据分析方面的需求日益凸显。
整体就业市场，大数据分析师处于巨大的缺口，未来各行各业对于大数据的运用必然常规化。
--广东韵为大数据分析---
『肆』 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
作者：张溪梦 Simon
链接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
来源：知乎
著作权归作者所有
我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。
文 / 徐主峰
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
『伍』 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
来源于：知乎
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
『陆』 在上海大单位做会计与小微企做互联网金融数据分析,哪个职业前景好
在上海大单位做会计的职业前景好
这个还可以考一些资格证的
『柒』 互联网运营数据分析师，可以转金融投资行业分析师，或行业研究员吗，或风投公司的投资经理
难道比较大，除非有人带。完全不是一个专业嘛
『捌』 如何分析互联网金融产品的大数据
软件开发和互联网金融都是相对饱和的了。 而随着国家对大数据的重视，大数据分析方面的需求日益凸显。 整体就业市场，大数据分析师处于巨大的缺口，未来各行各业对于大数据的运用必然常规化。
『玖』 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域 的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。 互联网金融公司的金融属性，从经营风险的角度来看，风险贯穿互联网金融公司的企业日常运营、IT平台运营等过程，这与普通互联网公司的运营主要关注产品运 营有极大不同，因此以下所指的运营并不单纯指普通互联网公司的运营部门的运营，而是从整个互联网公司企业运营角度来说的。 根据互联网共性可以总结出对应量化指标体系： 1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。 2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。 3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等 4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等 5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等 6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等 7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等 8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。 9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等 10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等 运营不要只关注那些数据，数据是外在的，是基础，而产品和平台核心竞争力才是发展的王道，数据+产品，找到平台最优的发展平衡点，才是运营下的这盘棋的目的。
『拾』 互联网金融数据分析这个工作还要保密吗
当然需要保密，涉及到数据分析都应该保密