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网上有关“淘宝平台广告点击数据分析报告”话题很是火热,小编也是针对淘宝平台广告点击数据分析报告寻找了一些与之相关的一些信息进行分析,如果能碰巧解决你现在面临的问题,希望能够帮助到您。
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本篇数据分析报告全文约3900字,阅读大约需要10分钟
数据源: Ad Display/Click Data on Taobao.com
这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据,本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常,进而给运营团队提出建议
评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数,可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容,只有广告被点击,后续转化为购买行为才会发生。
把广告的点击人数指标拆分:
广告点击人数=广告展示数 x 点击率
而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响;不同人群对不同类别商品有着不同的喜好,从而影响广告的点击率。
在广告展示数一定的条件下,点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。
因此本次分析就针对 点击率 这一因素进行分析
从“广告”和“用户”两个角度进行分析:
原始的数据集中包括三类数据,具体数据对应属性如下:
为了方便分析,抽取其中的部分字段作为分析。
从raw_sample数据集中抽取:用户ID、广告ID、是否点击
从ad_feature数据集中抽取:广告ID、类目ID、广告商品价格
从user_profile数据集中抽取:用户ID、年龄层、性别、购物层次
将三张数据表,组合到一张表中
得到一张记录了用户-广告信息表
1、源数据中还有许多的缺失值,将性别和年龄层字段中为空值的记录删去
2、查看数据中的异常值,并将异常值删去
查看广告商品价格字段的属性值范围:
还是存在数据值过大的异常值
为了方便分析对价格字段进行切分,选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析
切片之后仍保留了751570条记录
对于广告商品价格字段,每个广告的商品都有各自的价格,根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。
(0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元...)
将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类,并计算不同价格区间中广告的点击率情况。
从图中发现,所有价格区间商品的点击率都在5%左右,其中广告商品价格在100元以下的广告点击率最高,为5.92%;
看到价格较低的广告商品点击率更高,我们一般认为是对价格敏感的浅层用户(免费用户)在这方面的点击率更高,而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户(付费用户)则更在意购物时的体验以及商品的质量。
为了验证以上说法,我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户,再通过数据验证。
查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成
从用户分布可以看出,在点击了100元以内广告商品的用户中,深度用户的比例更高,占比81.6%,而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。
由于广告的类别数量众多,大部分类别的广告只有1-2次的展示,数据样本太小,因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。
可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高,而类别4385广告的展示数虽然有10000+,但是点击数、点击率却是最低的。
计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格
而点击了类别4385广告的商品的平均价格为:
两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析(1),价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在5.29%,而类别4385则只有3.61%。
这说明:广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素
先来看看类别4385被哪些用户看到了
可以看出,类别4385的广告,主要是被推荐给了男性用户,而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。
并且女性对这类商品的广告兴趣不高,点击率只有2.75%,是造成类别4385广告点击率低的主要原因。
来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异
(年龄字段含义:0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4:40-50岁、5:50-60岁、6:60岁以上)
从统计的数据可以看出,类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户,尤其是60岁以上男性兴趣最高,而女性用户对这类广告商品兴趣低。
结合a、b的分析,受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品,推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品
男女比例约为:1:1.6
男女广告点击数的比例约为:1:1.7
因此,总体上女性的点击数要多于男性,但两者的点击率基本一致。
可以看出,大部分类别中,女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。
只有类别4385、类别4505,这两个类别的广告,男性的点击人数要超过女性的点击人数。
男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的,女性的点击数大约是男性的4倍。
不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异,对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系,来制定不同的投放策略。
这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类,并基于RFM模型来对用户价值进行划分。
这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格,这3个指标来作为判断用户价值的标准
这里将所有用户分成5类,来代表用户价值的高低。
注:三个特征在聚类时都进行了特征的标准化
因此,我们可以出:群体5对广告的接受程度最高,非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品,对购买高价商品抱有极大兴趣。
根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现,将用户划分为5类客户。
(1)重要保持用户
(2)重要发展用户
(3)重要挽留用户
(4)一般用户
(5)低价值用户
根据聚类结果,对应上述五类客户类型,进行匹配,得到客户群体的价值排名:
根据结果,我们可以发现5类用户的分布如图所示:
把上述的分析过程中的小结正例出来,得到分析结论,并综合所有的结论提出建议:
拍拍贷业务数据分析
所提供数据来拍贷真实业务数据,从2015-01-01到2017-01-30的所有信用标的10%sample样本。数据集包含LC.csv(标的特征表数据)。
1.用户分析
2.借贷相关业务分析
1.导入数据
2.数据清洗
2.1完整性处理
本数据无重复值,但是在gender/age/province/tags/commentsKeyWords这几列中有部分缺失值,其中年龄的缺失值较多,数据不太具有代表性。
2.2全面性处理
在4个表中,actionTime、oerderTime都是以时间戳形式存储,先将时间戳改为日期格式。
2.3唯一性处理
1.用户分析
1.1用户性别分析
从借款用户群体看,男性居多,无论是用户数量还是借款金额都是是女性用户两倍,但在逾期数量上女性稍高于男性群体。
1.2用户年龄分析
判断年龄区间值
对年龄进行细化分组,观察
25-32岁用户数量最多,高达50.24%,为主要用户,另外也表明25-32岁这个年龄段经济压力最大
1.3用户借款区间维度分析
判断借款金额区间值
观察金额分布情况
拍拍贷借款人借款金额主要集中在100-10000元区间,超过10万元的大额借款不足1%。拍拍贷是,针对的目标人群应该是一般白领以下人群。
进一步分析100-10000的借款区间各类分布情况
在100-10000借款区间内,49%是借款2000-5000,借款5000元及以下是72%,大部分人群借款在5000元及以下
1.4用户初始信用等级分析
初始评级主要集中在C、D评级,初始评级不高,可能是由于渠道认证信息不完善导致。
1.5用户借款期限分析
绝大多数用户借款期限在5-12月,可以看一看5-12月每个月的具体情况:
借款期限为6个月和12个月较多,一方面这可能跟拍拍贷的借贷产品有关,另一方面也跟用户的习惯有关系
1.6用户借款利率分析
96%用户借贷利率都在16%年利息上,50%的用户通过拍拍贷获得贷款的利息都在20%以上,小贷贷款只要还款金额能覆盖逾期坏账就是暴利
2借贷相关业务分析
2.1时间维度下的客户数量、放款金额、逾期率等
随着用户量增长,总借款金额也随着上升,但是在16年11月后,借款金额增长放缓。
平均借贷金额从15年8000-10000到16年3月逐渐稳定在4000元上下,在16年11月平均借贷金额缓慢下降。
月度逾期率在15年12月后维持在15%,但在16年10月开始攀升,到17年1月份约为19%。
2.2逾期率分析
2.2.1逾期类型分析
电商借款类型逾期率相对较高,应引起足够重视,关注电商客户经营状况以及造成逾期的具体原因。
借款类型为APP闪电和普通,这两类占据逾期用户群体87%,应关注这两类客户使用资金的用途及资金去向。
其他类型是一个特殊的群体,该类客户逾期量跟逾期率都是较高的,应关注该类用户群体深挖原因
2.2.2 初始评级逾期率分析
用户主要初始评级集中在CD两种类型,逾期率相对较高,应重点关注评级CD的客群,需要加以辅助手段,降低逾期率水平
(一)用户维度分析
1、贷款客户男性居多,维护并抓住好男性客户群体
2、平台客户贷款年龄主要集中在25-32岁,可以针对该群体特征,有选择性的进行渠道推广,与此同时,应关注该类群体逾期率较高问题
3、借款金额范围应该5000元以下为主要产品,5000-10000为次要产品推广
4、应该重点关注初始信用等级为C和D的用户群体,降低这类客户的逾期率
5、用户偏好的借款期限在6个月和12个月,但是逾期率较高,9个月的借款量较少,但是逾期率偏低,可以推广三个季度的借贷产品。
6、拍拍贷借款利率多说超过20%,利率超过16%在96%以上
(二)业务分析
1、随着用户量增长,总借款金额也随着上升,但是在16年11月后,借款金额增长放缓,逾期率却在上升,应加大了风控措施。
2、平均借贷金额从15年8000-10000到16年3月逐渐稳定在4000元上下,在16年11月平均借贷金额缓慢下降,应收缩借贷金额规模,提高甄别等级。
3、借款类型应可重点推广APP闪电和普通类型的借款,但是要提高风控水平。电商借款类型,要关注用户经营状况。
4、对初始信用评级在C、D的,应多拆出几个更新维度的信用评级,用于有针对性进行风控,降低逾期率。
微粒贷有多可怕?
微粒贷平台较大,风险较小,但是对个人信用有一定影响。
根据网友的说法,微粒贷会在用户没有借款的情况下查征信记录,由此产生的征信查询记录可能影响用户申请其他贷款。
"微粒贷"是国内首家互联网银行微众银行面向微信用户和手机QQ用户推出的纯线上小额信用循环消费贷款产品,2015年5月在手机QQ上线,9月在微信上线。
“微粒贷”产品定位为互联网小额信贷产品,贷款额度在20万以下,贷款利率低于一般信用卡利率。
“微粒贷”是通过“白名单”机制筛选出首批最符合“微粒贷”客户定位用户,主要在微众和腾讯内部为主。下一步,微众银行将与QQ钱包一起,还可以在微信钱包中上线。
用户只需要绑定过银行卡,就能一键点击“借钱”,系统会在几秒钟之内判断个人信用情况,并给出一定的额度。用户无需任何抵押物,根据相应提示填写信息,就能在线完成借款。
用户只需要手机QQ、微信的“钱包”入口中一键点击“借钱”,系统就会在几秒之内判断个人信用情况,并给出500元至20万元不等的贷款额度。用户无需任何抵押物,根据相应提示填写信息,就能在3分钟内完成借款。借钱后能够随时提前结清,按日计息。
微粒贷已实现线上操作,无需面签,并实现7×24小时无间断服务。微粒贷的主要服务对象是个人和个体经营户。截至2017年末,微粒贷主动授信客户超1.3亿人,累计借款客户超过1100万人,笔均贷款仅8200元,贷款人群覆盖全国31个省区市,567座城市。
除了个人征信情况外,社交数据在我们的评分系统里占了相当重要的一部分。无论在微信还是在手Q上的‘微粒贷’,在授信时都会充分参考用户在整个腾讯体系产品内的数据,重点包括这两个平台的社交数据。不过,在不同的渠道上,额度的评判标准会有侧重。
比如,手Q上的‘微粒贷’在对用户设置授信额度时,会更多参考其手Q的活跃程度;而在微信上的‘微粒贷’,则会更多地参考其微信的活跃程度。
中国将近14亿的人口,有多少人是负债的?
中国将近14亿的人口,有多少人是负债的?
目前国家并没有关于这个方面的相关数据统计,但是我们可以通过一些数据来反面倒推有负债的人群有多少人。
人均贷款规模
根据中国人民银行发布的数据显示,截止2018末,我国商业银行的贷款141.75万亿,当然这个贷款中一大部分都是企事业单位的贷款,境内居民的贷款没有这么高。根据2018年度度的统计年鉴,2018年末我国居民贷款规模达到47.9万亿,其中中长期消费贷29.0万亿,占比61%。
中长期贷款29万亿,主要为房贷、装修贷款等等,房贷的规模一般金额较大,不过考虑到房贷的还款时间,有的余额高,有的余额低,在结合房贷以外的其他中长期贷款,因此我们取30万元的均值,那么大概有:29万亿/30万元=97万人。
扣除中长期贷款后,短期贷款还有18.9万亿,短期贷款包括的各类信用贷款、消费贷、信用卡透支等等,这个的金额相对较少,我们取均值5万元,那么负债的人数约为:18.9万亿/5万=3.78亿人。
也就是说以商业银行的贷款余额规模来说,目前有负债的人数大概有,4.8亿人,不要觉得少,要知道银行可贷的年龄一般是18周岁以上,60周岁以下,扣除老弱病残幼之后(单60岁以上的2015年就有2.22亿人),实际可以贷款的青壮年也就10个亿左右,接近有一半的人群负债。
我国的商品房规模
在中国目前可以实现全款买房的人少之又少,估计占不到总人口的1%,仅2005-2017年,我国商品房销售面积就已经超过120万平方米,以平均20年的房贷世间计算,那么从2000年到2019年之间商品房销售的面积估计可以超过150万平方米,按照100平/套计算,那么共计有:150万平方米/100平方米=1.5亿套,所以单就房贷而言,最少有1.5亿人负债。
信用卡及花呗、借呗
花呗没有最近数据,目前可以查到的是2016年11月,蚂蚁金服集团副总裁、网商银行行长俞胜法对记者采访时透入的数据:截止2016年11月,开通蚂蚁花呗的用户数已经过亿,实际使用的人数也已达近8000万,要知道花呗是2015年才上线的,所以估计到今年,花呗最少有两三亿的用户。
银行的信用卡呢?截至2018年第三季度末,全国银行卡在用发卡数量73.85亿张,环比增长2.75%。其中,借记卡在用发卡数量67.26亿张,环比增长2.69%;信用卡和借贷合一卡在用发卡数量共计6.59亿张,环比增长3.36%。全国人均持有银行卡5.31张,其中,人均持有信用卡0.47张。
信用卡授信总额为14.69万亿元,环比增长5.05%,卡均授信额度2.23万元,授信使用率74.53%。也就是6.59亿张的信用卡,有4.89亿张有使用,虽然不排除有的人名下有两三张的情况,但是综合起来,信用卡方面最少也有三到四亿的使用人群。
其他
其他涉及到的信贷借贷还有很多,比如P2P贷款、民间借贷、各类网贷、汽车金融公司贷款(2017年汽车金融资产规模就在7000亿左右了)、还有各类未知的714高炮等等。因为现实中并非人人都可以在银行借款的,银行的贷款要求过于严格,所以上述非银行渠道的贷款规模估计也不小,这部分人群我们保守以1个亿计算,那么我国的负债人群应该有6亿人左右,扣除老弱病残幼这些无法贷款的人群,剩余的青壮年负债率估计超过60%。
综上所述,目前在中国有负债才是正常的,没有负债反而不正常。有句老话说的好,很多人前半生都在为银行奋斗,后半生都在为医院奋斗,所以万达才会从房地产撤离转移到医疗行业。
大数据观察:网贷人群分析
大数据观察:网贷人群分析
把大数据引入P2P网贷,会产生怎样的“化学反应”?关注P2P的又是什么样的人群?他们有着什么样的投资习惯?了解这些信息,你就掌握了开启P2P网贷行业的钥匙。
大数据服务提供商GEO集奥聚合近期通过数据挖掘的方式收集了2013年12月1日到31日期间北京、上海、广东、浙江、江苏5个地区429个P2P网贷网站的用户浏览数据,样本量达11906721个,分析了P2P平台上的贷款人人群和借款人人群属性、投资习惯等。
经对比分析,GEO集奥聚合得出以下结论:
特征1:陆金所网站的页面浏览量和独立访客两个指标均排名首位;
特征2:排名前三的P2P网站用户重合度较低,三三重合用户百分比仅为0.3%,表明目前P2P网站还未到互相争夺用户阶段;
特征3:用户主体为30-40岁中青年男性群体;其中商业人士居多,贷款用途多为淘宝经营;
特征4:最受P2P人群关注的投资类产品是股票,最受关注的贷款类产品是银行信贷,P2P人群与股票人群重合度最高;
特征5:P2P网站的交易量高峰在夜晚,浏览量则集中在上午和晚上;
特征6:用户的平均浏览时长近半小时,访问者对借出的关注明显高于借入;
特征7:P2P网站重视从搜索、财经类网站导流,贷款人引流词多为P2P网站品牌名称,借款人引流词中贷款类词汇占1/3;
特征8:贷款人最关注的商品是三星和苹果手机,借款人最关注服装鞋帽和华为手机;
特征9:贷款人最关注的奢侈品品牌是香奈儿,借款人最关注是迪奥;
特征10:微信是最受贷款人和借款人关注的社交平台。
特征数据解读:
特征1:陆金所目前是国内P2P网贷行业人气最高的平台。国资背景以及平安已有商誉为其聚集了越来越多的用户。可以说,陆金所是目前中国P2P网贷行业的标杆。
特征2:整个P2P网贷行业目前还处于增长期,行业整合尚未开始。随着近期越来越多的国资背景公司和互联网行业巨头开始进军P2P网贷,行业格局将会进一步改变。
特征3:使用贷款业务的人群的主要是个体经营户,而经营活动也主要通过线上渠道进行。可以看出目前网贷服务仍然存在一定的门槛:1)贷款者通常需要有一定的互联网使用技能;2)贷款者通常对于线上支付业务有一定程度体验和接受程度。因此,移动客户端支付的普及将会引入更多的网贷用户。
特征4:对股票的追捧说明了投资人对风险的承受能力。数据显示,使用P2P平台进行投资的人群对于风险的承受能力较高,追求收益的意愿较强。在股票收益低迷时期,P2P投资产品为投资者提供了比其它理财形式更高的收益率。但是,当股票市场回暖,P2P行业可能会出现流动性不足。
特征:6:对借出的较高关注度说明P2P平台用户投资需求高于借贷。
特征8:贷款人偏爱高端消费品说明贷款人消费能力较强劲,借款人消费能力较弱。
综述:
目前,P2P平台的用户总体中,有投资意愿的人群多于有借款需求的人群。这些用户有较强的投资意愿,也同时有较强的风险意识。因此,在对平台的关注对象选择时,他们倾向于关注公信力、声誉较高的品牌平台。P2P平台的投资者消费能力较强,对收益的追求倾向也较强。在股市回暖时,P2P行业的整体流动性及稳定性可能受到较大影响。此外,目前P2P平台对用户入口仍然存在一定门槛。移动支付方式的体验普及和认可度提升可能为P2P行业带来更多的用户。
LendingClub贷款数据分析——数据分析(一)
接上篇
针对 数据集的各个方面进行简单数据分析。
主要有
先说结论:
将逾期15天以上的贷款视为坏账,简化贷款质量
可以看出,坏账仅有不到8%,但是实际上的金额也是比较惊人的。
2011年后,贷款总额每年都在飙升
可以看出2012年后LendingClub飞速发展,客户飞速增加,虽然有波动,但总体再增加
各行各业的人都有,居然是老师最多,管理者次之。
工作年限越长越容易贷款吗,看来是了
这里将年收入大致分为三个区间
20000以下的视为低年收入,20000-60000视为中等,高于60000的就是高收入人群
大部分客户年收入都在20000以上
中等人群坏账数量最多
可以看出人们贷款主要是为了债务整合和信用卡偿还,债务整合就是借信用卡还其他信用卡,和信用卡偿还貌似没区别
一半客户按揭,四成客户租房。有房子的不足10%
看来有不良记录的人很难申请贷款
LC在2012-2015飞速发展,能发的钱越来越多
信用等级越低,贷款利率越高
DTI:每月还款占月收入的比例
大部分的贷款客户的DTI在35%以下,说明还款压力不是很大
一小部分客户DIT达到45%,存在风险
后续特征工程中将以35%为分界分为两类
在右侧看不见的地方还存在极小一部分,,基本属于风险很大的贷款
LC平台以短期贷款为主,但长期贷款比例也不低
贷款人群数据的介绍就聊到这里吧。
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