【快讯】用户行为数据的价值挖掘讲座成功举办

2017年5月16日晚，清华大数据“技术·前沿”系列讲座之“用户行为数据的价值挖掘”于清华大学FIT楼多功能厅成功举办。

本次讲座邀请到【友盟+】首席数据官李丹枫博士，为我们揭开基于用户行为数据的最新成果，以及在广告、金融行业的应用实践案例。【友盟+】是一家三方全域数据服务商，数据来源覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备。同时【友盟+】也正在积极建立与高校合作的机制，正在洽谈为清华大数据能力提升项目的学生教育提供数据支持。

讲座现场共有150多位听众前来聆听，现场座无虚席，还有约500位听众通过直播观看了本次讲座。本次讲座由清华-青岛数据科学研究院主办，大数据产业联合会、中国计算机学会北京林业大学学生分会、THU数据派协办。

现场观众认真聆听讲座

讲座伊始，李丹枫博士回溯了自己在清华大学和美国伊利诺伊大学的求学以及其工作历程，并与现场的听众分享了工作经历中数据挖掘和机器学习的实战经验。特别是关于信用卡反欺诈行为，以及广告的定点投放展示等几个案例。随后，李丹枫博士梳理了用户行为数据价值挖掘的整个业务流程，首先是数据的来源，其次是数据的基础分析，最后是数据业务的应用。并以用户行为数据的价值挖掘在金融领域以及营销领域的应用作为结尾。

在用户行为数据的来源和内容中，李丹枫博士提到可以通过嵌入到手机App中的SDK来采集移动互联网(APP)数据，以及可以通过在网页中嵌入网站统计的JS SDK来采集手机用户浏览互联网（PC-Web）数据，并展示了相应的代码。

在得到了用户数据（诸如PC浏览数据、APP使用数据、线下行为数据、社交行为数据、营销反馈数据等）后，李丹枫博士分享了对初始数据进行相应的特征提取方法，并结合知识库系统和标准数据库对消费者进行标签预测。李丹枫博士同时分享了关于内容分类和标签生成的几种常用的方法。同时提到了如何将不同平台搜集到的数据进行相应的整合。有了处理后的数据，根据数据服务的对象，就可以应用到如数据运营、内容推荐、精准投放、金融风控等业务上面。

讲座尾声，李丹枫博士详细分析了用户行为数据在金融行业的应用。他提到，在行为数据风控中，行为数据、社交数据、运行商数据、消费数据、征信数据对风控的权重越来越大，但是数据的获取难度也是逐步升级的。随后，李丹枫博士详细介绍了个人贷款互联网金融机构和手机贷款两个应用案例。

观众提问

最后李丹枫博士总结到，在人口红利逐渐消失、个性化理念崛起的今天，对客户的精细化运行成为企业成功的关键。用户行为数据在精细化运营中起到了决定性作用。

在互动交流环节中，李丹枫博士就现场观众关于行为数据在刑侦、信贷行业对于小公司以及行为数据在医学方面的提问进行了详细解答，会后还有一些热情的听众继续与嘉宾进行交流，迟迟不肯离去。

嘉宾与听众继续交流探讨

文：步允千