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高效挖掘数据 提升商业效益
8月28日，在2024中国国际大数据产业博览会“大数据统计”交流活动上，华东师范大学统计学院院长周勇以“复杂商务场景下的统计学习与管理决策”为主题发表演讲。
周勇提到，在当下大规模复杂商务场景下，电子商务、互联网金融和移动支付等商业活动，产生了大量有价值的复杂数据。要用更高效的方法去统计挖掘数据信息、预测未来走势，可以极大地提升商业效益，帮助进行商务决策。
“复杂商务场景下对数据复杂处理的需求，为统计学习与管理决策带来了机遇和挑战。”周勇说，在电子商务方面，可以通过搜索记录、消费记录、购物频率等数据进行统计计算，实现购买力、购买需求的精准预测。在大数据统计的支持下，将线上和线下营销渠道相结合，从而可以精确判断，在更合适的时间和地点向更正确的群体去推荐合适的产品。
“目前，在互联网金融、移动支付等方面，同样对数据统计有着极高的需求。”周勇表示，可以通过对消费数据、资产数据、借贷数据以及企业的资产结构、借贷行为数据等进行统计，融合多平台多来源的数据，完善个人与中小企业的信用评估系统。同时，还可以通过统计企业多维度运营数据和销售数据，实现供应链上下游实时数据共享和业务的协同。在移动支付方面，可以通过对多源数据的整理与管理、资金流动监控、异常交易识别等进行统计，实现对风险的精准预判。
“随着全球数据量的极速增长，多源数据也越来越普遍，统计学习与管理决策也更加重要。我们现在正在推动大数据的分布式计算，就是将大数据拆分成若干小数据集，再根据小数据集所获得的统计推断，进行聚合处理后，就能获得所要的结果。”周勇说。
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快照生成时间：2024-08-29 08:45:06
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