基于电商消费行为金融用户的数据梳理
除了银行类这样的正规军依赖人行征信数据，互联网金融的普及也给很多互联网数据有了较好的落地方案。今天为各位读者分析下互联网电商类的数据公司如何做用户画像，和数据的梳理。之前一些大的平台，除了数据自用，也能对外输出产品，当然在目前进入强监管下，由于合规部分产品已经不能输出或者脱敏输出。
再仔细翻看这些资料，也能了解到之前从业者对这类数据的细则把控。建议大家可以根据我们之前提供给大家的人行数据、百行数据，以及今天将要互联网数据，这三个维度的数据深入思考，假如你们是一家公司的策略人员或者数据分析人员，你们接触到了这类数据都会做哪方面的数据的梳理？
一.数据详细分类情况
首先，电商类公司在梳理相关的数据维度的时候，都会将数据主要划为两类，一类是电商类数据，另一类是金融类数据，具体的内容如果:
如果进行信息汇总，能得到以下内容：
对于金融类的数据，建议各位可以参考我们提供给各位同学的详表，仔细阅读，在此就不展开分析，下面我们仔细分析下电商类数据。
二．电商类的数据分类
电商类的数据，根据相关的数据维度也能分为以下几类：
相关的汇总信息如下：
以上的品类中，都是在消费在消费分类的一级分类里得到具体的字段梳理的，如果去查看基础数据，一级分类全部清单如下:
分析相关的电商类的数据，并对其进行梳理，其实是非常考验对客户电商行为的理解的，一家公司的风控流程可能大同小异，这个异体现到哪些地方。其实还是对数据源的把控，对数据的分析与挖掘能力，这些细微的差别，处处叠加，才造成了各家风控能力的差异。
最后我们已将这份详细的数据清单，放到知识星球，各位感兴趣的同学，可以上去查收：
我们的课程已经上架了配套的视频教程并且关于之前文章里提到的代码和数据，如果有兴趣学习的同学，也可以加一下官微了解下。谢谢！
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番茄学院管理员：小番
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