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【品课学知】《互联网金融大数据实践》

——当我们在谈论大数据时,我们在谈论什么?

发布时间:2017-07-13   浏览量:390

不知不觉中,一学期的互联网金融大数据实践课程已接近尾声。回顾这门课程,它的特色和成功之处在于它具有很强的趣味性、互动性、实践性和前瞻性。

 

首先是趣味性。将“互联网金融”和“大数据”结合,使得这两个热门话题产生了1+1>2的效果。在这样的背景下,田老师在授课过程中穿插了三个有意思的案例,让课堂内容妙趣横生。第一个案例是P2P平台的风控模型,田老师借用国际知名P2P平台案例,让同学们能身临其境地参与到一家P2P平台,同学们在过程中不断地参与到企业的起步、爆发、成熟和衰退的决策中,根据后续企业发展检验自己的决策。同时,田老师通过具体风控数据分析案例,让同学们领悟到什么叫做真正的“让数据说话”。第二个案例是蚂蚁金服的芝麻信用分,在田老师的带领下,同学们通过搜集、分析数据,“破解”芝麻信用的打分模型,从而和大数据在个人征信领域的应用有了一次亲密接触。第三个案例是在股市大数据环节,田老师让大家通过上市公司的公开数据,预测其下一年的净资产收益率。实务中数据结构的复杂性和多样性也让大家进一步是认识到大数据实践“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”。

 

其次是互动性。田老师认为,案例教学的关键在于让同学们身临其境的解决企业面对的问题。案例教学是要让大家做决策,这样同学们能够学到比看例子多得多的内容。加之,大数据是一个新鲜的领域,为了确保所有同学都跟上进度,田老师十分注重同大家的互动。田老师常常在某一个关键问题停下来,让大家先思考,然后结合自身行业背景进行交流,起到互相促进、互相学习的效果。比如说,同学们围绕着田老师抛出的“当我们在谈论大数据时,我们在谈论什么?”这一问题,纷纷表达自己的观点,随后,田老师将他的手机与投影屏幕相连,用微信里的小程序与同学们进行互动,让大家思考这一过程中哪些环节与大数据有关。随着大家讨论的深入,田老师与大家一道梳理出大数据三方面的特征。第一,数据角度,指更大范围的非传统数据。很多我们以前认为与目标问题无关的数据,其实可以对解决问题起到帮助。这些数据的量未必非常大,但由于其属于固有视野之外的非传统数据,故称之为“大”。第二,信息技术角度,指处理海量数据的信息技术方法。尤指分布式数据处理系统。第三,分析方法角度,指非传统的数据分析方法。包括统计之外的机器学习等方法。对于大数据的三个方面,田老师都引入了精彩的案例和算法讲解,同学们课后纷纷表示听得过瘾。除此之外,田老师还建立了一套课后反馈机制,同学们在每堂课结束后填写匿名课堂反馈,此举能够让老师在短时间内了解同学们的兴趣或者存在的问题,也能帮助老师及时调整授课思路,通过这样的互动能够帮助师生双方提升学习效果。

 

然后是实践性,互联网金融大数据实践最终的落脚点在实践,田老师在授课过程中也一直为同学们提供实践的机会。大数据分析用到非传统的数据分析方法,而这些方法要借助分析工具实现。田老师在授课过程中向同学们介绍了数据分析语言,并通过案例分析的形式,让同学们在课后巩固了对数据分析工具的使用。一学期下来,不少同学已经能够熟练运用数据分析工具进行数据分析处理和绘图,实践水平大大提高。

 

最后是观点的前瞻性。在今年的五月初,田老师带领大家分析了美国征信行业百年发展史、美国三大征信公司商业拓展过程、芝麻信用业务拓展战略后,让大家着重思考“数据”、“模型”和“场景”之间的关系,思考哪一个更重要。在同学们的激烈讨论之后,田老师带领大家得出了结论:场景第一,数据第二,模型第三。场景是产生数据的源头,是可以垄断的。而数据的大量积累,是模型改进的前提。模型得出的方法、策略,必须要回到场景中,才能产生效果,比如提升用户价值,比如变现。所以,场景是数据之源,场景是变现之地;场景最重要。而在三周以后的贵阳国际大数据博览会上,腾讯公司董事会主席马化腾先生着重分析了场景、数据、技术的关系。并提出场景最为重要。这让大家大为震惊,不仅仅是田老师观点的前瞻性与业界产生共鸣,但更重要的是,田老师带着大家思考的问题,恰恰是中国互联网巨头的领导者在思考的问题。这种思考问题的格局和高度,不正是商学院要把同学们带到的境界吗?

 

“大数据即资产”。对现在以互联网为载体的企业来说,大数据与高新技术的结合,将成为这些企业的核心竞争力。通过本学期的学习,同学们对大数据分析在风控、个人征信和股市领域的应用有了全面的了解,实践能力也得到了锻炼和提升。

 

 

供稿:何乐伟

编辑:MBA项目中心

 

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