狗熊会专场 | 第十届中国R会议（上海）暨华东地区数据科学会议

统计学博士，毕业于北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系，目前为复旦大学管理学院统计学系讲师。中国现场统计研究会计算统计分会理事。研究兴趣为：时间序列分析，计算统计，多元统计，统计学习，商务统计应用。

企业投放广告，投入了成本，自然希望对其收益进行评估。具体来说，企业想知道投放的广告有多少人会看，看了之后又有多少人购买，等等。但是在微信、微博等新媒体出现之前，相关数据是无法直接观测到的。新媒体的出现，后台程序记录了诸如阅读量等指标，这为企业进行广告评估在技术上提供了可能。

为了最大化广告的效果，企业往往会花重金在高阅读量的公众号（或大V的微博）上投放广告。但是，某些公众号为了经济利益，会使用种种手段进行刷阅读量，继而向企业索取高额广告费。在这种公众号上投放的广告的效果，大家可想而知。另有一种刷阅读量的目的，是为了提升自己的某些KPI数值，来迎合投资人的喜好，意图得到更多的资金。这两种情况不仅有违基本的商业道德与伦理，也扰乱了正常的市场秩序。与之相关的法律冲突案例，正在慢慢浮现。发生在2016年的X公司诉新榜网站案就是其中一例。

本文是作者作为专家辅助人参与X公司诉新榜网站案的数据分析，以亲身经历以及相关材料展示了如何识别数据“异常”。

毕业于北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系，目前为某互金平台风控负责人。曾供职于GE Capital全球决策科学实验室、HSBC汇丰风险分析中心、阿里金融风控部门等。作为阿里金融创始团队成员之一，主持开发阿里金融第一代风控模型；专注于信贷业务的风控政策与风险分析技术，尤其是零售信用风险管理以及相关量化策略的开发，包括信用申请、账户管理、风险分析、催帐决策、损失回追等。

LTV(life time value)，客户生命周期价值，是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和， 该指标被广泛应用于互联网企业的市场或运营策略中。  

在信贷领域， 基于LTV的策略优化一直是痛点+难点。信贷业务的独特性是风险（risk）， 风险因人群而已，且会随着时间&环境变化。痛点，痛在公司内部服务客户的流程上割裂的，既并不是每个部门都以LTV作为优化的目标函数; 难点，难在LTV的计算往往需要经过相当长的观察期（一般是几个月或几年的时间）且经受过压力的测试。  

本次分享是主讲人在一家互联网金融公司的实践，分享会涉及到当前数据、算法、技术对信贷风控的影响，以及如何（部分）解决如上LTV问题， 如何利用增强学习的理念（部分）解决如上LTV问题。

工学硕士，毕业于同济大学机械制造及其自动化专业，2008年4月加入上汽集团技术中心，历任整车性能集成工程师，整车性能集成经理，整车性能集成高级经理。

电动化、智能化、网联化、共享化是未来汽车工业发展的趋势，在实现汽车工业‘四化’的道路上，数据始终起着至关重要的作用，具体表现在：

• 数据可以缩短车辆开发的周期、降低车辆开发成本；

• 数据可以实时了解客户的用车情况，从而为客户提供更贴心的售后服务；

• 数据可以判断客户的用车行为，从而给客户提供更舒适的用车体验；

本报告将从车辆集成的角度，为大家分享从车辆开发到终端用车过程中数据能够创造的价值。

统计学硕士，毕业于北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系，目前为上海迪士尼度假区预测与规划经理。

收益管理（英语：Yield management或Revenue management），又称产出管理，是通过理解、预测消费者行为，并与之互动的过程，从而实现收益最大化。产出管理是一种通过理解，预期和影响顾客行为，在资源固定数量且不可留存的情况下（如航班座位或者酒店客房预订），实现最大化收益的过程。

在上海迪士尼度假区，对公园每日的客流量、酒店间夜、人均门票收入、商品和餐饮消费进行预测规划以及产品定价是收益管理团队的主要工作，在盛大开园前后也经历了从没有数据参考其他迪士尼乐园的范式与模型，到逐渐积累自己的历史数据修正对市场的看法。本次演讲主要介绍数据分析在主题乐园收益管理中是预测、定价和产出管理中的典型应用，并着重介绍在客流量预测方面所使用的方法和模型。

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