某信用卡公司从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易，达到减少损失的目的。该信用卡公司运用了数据挖掘的...

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【答案解析】：孤立点表示了这一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致。孤立点分析可以对分析对象的少数的、极端的特例进行挖掘，揭示内在的原因。

在公司里，数据分析师是如何帮助公司创收的？

这两年数据分析、数据挖掘概念很流行，各路教育机构，开课的老师喜欢拿美国XX信用卡公司或者啤酒与尿布这种陈年老梗来论证数据分析有啥价值。可真正在圈子里干久了就知道，数据分析能帮助公司直接创收的途径只有一种：帮乙方公司创收！因为只有乙方公司才会把数据分析、数据挖掘、数据产品、数据咨询当作商品来卖。这样，做数据分析的就有三种方式可以帮公司创收：做产品。比如BI公司、大数据公司、舆情公司、征信公司，他们卖的是一整套数据产品。数据分析师在这些公司实际上扮演者产品生产者的角色，因此直接帮公司创收做服务。比如一些咨询公司、新媒体公司、大数据提供数据挖掘服务、提供数据采集、报告撰写服务。这些服务是针对甲方品牌、推广、营销等某个部门的需求，因此可以卖钱。在这里数据分析师实际上还是产品生产者，只是输出的不是一个具体的产品，而是由报告、excel、ppt、代码、会议等等组成的服务。做售前。相当多软件公司、咨询公司会拉一个数据分析师当售前，因为忽悠客户的时候，光空口白话说我这个方案怎么怎么好是没有竞争力的。需要一个懂数据会分析问题的人来做一个可量化的方案，让客户心服口服。在这里数据分析师实际上扮演的是销售的角色，只是这个销售卖的是知识，打动客户靠的是专业性不是送回扣。所以你会发现，招数据分析高薪的基本都是乙方，或者甲方企业中的乙方部门（比如阿里数据银行、智能客服，虽然是阿里的项目但是还是作为乙方提供服务给其他公司的）因为在这里数据分析才是直接生产力。在甲方？在创收问题上，数据分析从来都是排在队尾。比如甲方爸爸要出一个新产品增加收入，那么他需要做什么呢？设计产品生产产品销售渠道品牌推广产品促销物流跟进数据分析看看效果怎样……是滴，大家会发现没有数据分析，其他六步照样可以做；只有数据分析没有前六步，数据分析就是一张废纸，这就是数据分析在甲方的尴尬之处。有些同学会说：那数据分析可以帮企业设计正确的产品哇！但实际上产品设计师不看数据照样可以设计产品，他们已经这样做了100多年了，也因此诞生了乔老爷那句经典的：我从来不看任何市场调查！这个尴尬之处是数据分析的工作方式本身固有的局限。数据分析需要有数据才能分析，这是一种相对后置的过程。而类似产品设计，核心是创意；产品销售，核心是业务队伍的能动力。这些人的能动性是前置的动作。企业的业绩是做出来的，不是算出来的，所以在创收上数据分析其实是很无力的。
只有一种场景数据分析可能对收入有用，就是：某个业务部门+B42实在做得太差，搞不掂了。这时候如果通过分析能提升一些效益，那他们简直happy的不能行。这也是为什么很多成熟的数据挖掘项目都是做给客服外呼、短信发送、EDM的。因为在这些地方自然转化率低的令人发指，而业务部门的文案、产品、广告又起不了太大作用。同时这些渠道又都是点对点推送的方式，数据积累和建模环境相对封闭。数据模型能把自然转化率从1%提升到2%，业务部门就已经谢天谢地了。
实际上，数据分析对企业有帮助，更多体现在后置性的，比如绩效评估，结果考核，成果优化上。有意思的是，很多从业者自己都没有想明白这一点，比如这个问题，帆软也有个答案，大家可以看看，里边举的例子全部是如何砍成本，而不是加收入。
然而，帆软的回答本身是很专业的。因为砍成本比增加收入，更容易体现数据分析的功劳。大家回顾上边新产品增加收入的过程，如果数据分析说这个业绩是我做出来的，至少有6个部门会和你抢功劳。但如果数据分析说这里有一个产品很垃圾可以砍掉，那么最多得罪一个部门（设计这个产品的部门）剩下5个部门还是支持你的（因为他们不需要浪费时间了）所以，聪明的数据分析总是从内控的角度入手证明价值，而不是从外部增收的角度入手。
然而，这样又出了第二个尴尬的地方，就是为毛线我要上个数据产品做这个呢？甚至为毛线我要雇个数据分析师做这个呢？因为进销存的数据ERP里也有，理论上我想知道哪个产品效益不好只要有一个会SQL的程序员从ERP里跑个数就行了啊！所以如果只把数据分析的价值挂在内控上，那么数据分析的重要性和专业性就非常低了。各部门老板自己也会分析啊，你们跑sql的懂业务吗？不懂业务你内控个什么呢？
这时候就需要进一步的包装以体现数据分析的价值。最核心的就是上个产品！就像后宫嫔妃，年轻貌美的时候都会讨皇上一时欢心，但长久来看还是得生个孩子的。有个孩子自己的地位就稳固了。比如销售，完全可以用纸质账单，为什么要用pos系统？就是当pos系统上线，业务流跑起来以后，就没理由再让他停掉，孩子已经生出来了，就得养着。
数据分析的孩子常见的有这么几种：面向管理层的仪表盘，适用于信科学化管理这一套理论的老板面向业务部门的数据产品。可能是一个推荐系统，精准营销模型，也可以是一个业务助手，数据集市，总之是业务部门日常工作中必须用到的某个环节，把它打包，用数据包装起来，封装成一个产品面向一线的营销提醒工具，运营数据指南。让销售们每天都得看一眼，不看就不舒服。让运营们写文案前都得看看热度排行，不看心里没底。具体的就不展开了，如何引起老板关注，如何拉拢业务部门，如何让一线使用，写本书都够了。这么多年作咨询，见过大量甲乙方，凡是聪明的数据人，最终不约而同走了做内控→引起管理层重视→上产品→与业务部门合作→扩组织架构这一条路。而那些号称上个大数据系统能盈利XXX的，基本上都死无葬身之地。
这两年大数据、人工智能概念大火，数据分析岗位又像年轻貌美的嫔妃一样被各大企业老板们宠信，也有无数同学新涌进这个领域。所以特别诚恳的提醒大家：我们自己可以有很多方法、很多复杂的概念，然而最终企业是不是靠我们这个挣钱，才是我们长久安身立命的本钱。如果我们只是打辅助的，就尽早围绕一个具体业务场景，输出一个产品，和业务紧密结合起来，这样我们自己的地位才稳固。最后插一句，比如算法类岗位，大家要注意区分，因为算法即可以应用在生产系统（比如影相识别，物资调配，路线规划，过程控制），也可以应用在分析系统（比如推荐、预测、BI）如果是应用在生产系统，那地位相对稳固很多，因为生产线是不会彻底更替的，只会不断优化。但如果是应用在分析系统，那水分就大了去了，大家要认真看到底这个算法是干什么再做决断。早在2013年《大数据时代》流行的时候，就兴起了一波“大数据分析”的热潮。结果当时脑子一热向老板喊了：“我们可以利用大数据XXXX分析提升业绩的”现在估计坟头草都有我娃个子高了……作为一个前辈，有义务告诉大家这个行业的真相，数据的价值可以有很多种，不一定是直接增加收入。数据确实很有用，然而不代表老板们认可这个用处，不代表我们能从这里升官加薪。技术以外，如何创造价值，有可能需要代码和算法以外的其他东西辅助。与大家共勉。

上海汇付数据服务有限公司是上市公司吗？

上海汇付数据服务有限公司是上市公司。公司成立于2007年4月28日。注册地址上海市徐汇区宜山路700号C5栋5楼

经营范围包括许可项目：互联网支付、银行卡收单、移动电话支付、固定电话支付，第二类增值电信业务，货物进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）

一般项目：为银行卡支付、转帐业务提供技术平台，软件开发、数据处理服务和相关服务，区块链技术相关软件和服务，销售公司自产软件产品，电子产品销售，技术进出口，自有设备租赁（不得从事金融租赁）。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）

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