8步骤拆除P2P平台数据操作系统

自2014年P2P行业启动以来，已有3年多的时间。习惯上，在过去一年的学习，工作和生活的年终和新年研究中得出一些结论。以前的总结相对分散。现在我想逐步从框架到细节做出一些结论。
我在P2P行业总共使用了3个平台，我负责从推广到运营，从运营到产品，从产品到运营。在P2P平台运行期间，发现运营数据的挖掘分析可以非常详细。现在我利用数据操作的视角从方法论上分解P2P平台的数据操作，构建完整的数据操作系统。
为什么要做数据操作
做数据操作是为了准确地分析具有某些特征的用户，甚至平台上某个用户的所有操作，研究和分析他们的操作行为，做出行为预判，并调整目标操作策略。以完善操作为目的。
数据操作的分解步骤
如下图所示，我已经按照以下步骤分解了数据操作的步骤，然后逐一执行这8个分解步骤。说明。

业务流程
P2P业务流程，这不是所谓的P2P从业者。
操作流程
基本的操作过程，即用户的操作过程，在每个平台上都是相似的。主要区别在于每个平台的用户操作设计不同，或者数据采集的来源不同。我们在此分解简短的用户操作流程。

如果用户为零接收，并且公式计算的用户存款账户余额也可能为零，那么仍然生成登录和访问行为的用户对于开发来说相对更有价值。访问频率和浏览时间越高，用户越多，开发价值越高。
然后，在从各方面获得的数据信息中，逐渐分析相对较多的具有发展价值的用户。为了调整客户服务部门，推广部门的工作针对团队和策略。

2.在不活动期间和活动期间，在消除其他外部因素影响的前提下，具有不同投资能力的用户将确定提取资金的期望值，并允许用户提取或继续投资。
如数据样本所示，如果用户连续15天退款，平均每日还款额将达到≥759.9元，还款将继续。当累计还款金额达到518.17元时，最低还款额将继续。因此，我们可以从数据中推断出用户的还款将继续做出投资决策，而决定的期望值将要求还款资金≥518.17元才能执行操作。
用户还款时有973.76元的回报资金，投资操作前一天再进行50元的操作。这是一个很奇怪的行为，这种行为就像我们许多人有一个整体的心理。心理学在一些电子商务公司的营销方法中很常见。如果有行为心理学的研究朋友，欢迎他们提供关于“综合”心态的一些信息。
接下来，我们根据数据提出以下假设性问题供您参考。

这里假设用户投资能力水平被设定为5个水平（如上所述），并且前一个例子中的用户处于小投资能力的水平。根据所有用户的数据模型分析，我们可能会发现，当不同级别的用户为持续投资作出决策时，他们的决策预期值可以粗略计算。客户服务部门的估算数据是否更准确？后续访问客户？
同样，当用户参考当前的决策过程，针对不同层次的用户，将哪种决策预期值退回给用户，用户会执行退出操作？
每个用户在平台上的总投资（通常称为仓库）可用于通过数据模型分析平台的综合功能。用户对平台建立的心理期望的范围是什么？
上述问题是由于大量的数据并具备一定的技术能力来解决数据采集平台运营商展示它。
指导效果
每个操作链接（即用户的分步指南）都从内容，交互和视觉方面进行引导，并观察引导角色。
该区域的数据大致为页面访问数据（访问次数，重复访问次数，访问次数），信息到达数据，转换数据（激活，唤醒，转换）等。基本适用于：客户服务部，推广部，运营部。详细信息适用于：活动策划帖子，复制帖子，产品帖子，设计帖子。
多维权衡
从每个调整后的运营策略中，挖掘多维深度数据以平衡数据准确性。
也许这里的数据需求更多地是活动计划工作和客户服务工作，例如活动参与，用户活动，信息到达率，激活转换率和决策行为。
可变的效果
每个运营数据变量着重于分析数据变量中涉及的多维影响值。
这部分主要内容是：用户撤资行为，用户行为异常，用户活动异常，用户决策习惯异常。主要作用是风险预警和行为预测。主要数据适用于客户服务部门，品牌部门和运营部门。 详细信息适用于：客户服务工作，负面信息监控工作，活动计划工作或事务管理工作。
那么，这是第一次分享它。 确实，大的寒冷日子不活跃，码字也很困难。 该共享的一些内容尚未详细解释。 我会在稍后逐步分享。 或者等到我对当前的数据建模有更多争论，然后将其分享出去。 我目前正在整理一个数据模型，大概有100个左右。

原则上，如果我们做生意，我们需要所有用户在平台上的操作记录。用外行人的话说，人们在什么地方做什么，在什么地方做什么，这是什么？因此，我们的第一步是遵循分解步骤来获取用户的操作记录，这是最原始和基本的数据需求。
工艺要求
除了基本的数据要求之外，整个运营流程中的相应部门和职位也产生了这些工作要求。这是我们需要考虑的。然后，在通用平台架构下，运营部门大致可分为以下7个部门，并列出涉及的基本框架需求。

对于前面的过程需求中提到的一些数据需求，这里有一些数据描述。请看下表：关于工艺要求，不再一一列举。以上仅仅是基本框架要求的列举。有太多的数据模型可以在框架中进行改进。
用户评分
操作系统中用户的不同状态的分层定义主要根据上述用户状态进行分类。
观察/注册/开立账户/重新加载/投资/再投资/还款/继续投资/撤回/恢复
当我们对用户进行分类时，会从分段状态中提取状态以进行图形统计，并且可以获得用户生命周期模型。我提取了一个数据样本并制作了一张数据图，如下所示：

从上面显示的示例数据中，我暂时将用户的生命周期设置为90天。这也是我目前对P2P平台新用户的定义（新用户在90天内注册）用于用户生命周期。分析。如图所示，我将Y / X轴分为财务轴和时间轴。自用户注册以来，已获得该数据。
从示例图的数据中我得到以下结论：
从注册时起，用户结束第一次充电时间。用户做出了约10天的决定。
从第一次补给时起，用户已经通过了第一次投资的截止日期。用户已经做出约五天的决定。
用户参照第一次付款的时间顺序开始取款操作并继续操作。这表明用户已经经历了平台撤??回的操作时间并且继续了投资操作。
用户充值和投资决策的时间间隔（时间轴）越短，相应资金越高，表示用户正逐渐进入降水期。
相应用户的决策行为受到许多外部因素的影响，如品牌事件，营销活动和客户服务访问发展。
战略调整
提取用户的评分数据，并在分析后调整操作策略。
这里有两个常见的数据应用来说明：
1.在一般流程推广渠道中，如何判断和分析哪些新用户在一定条件下具有相对较高的开发价值。
用户做出决策越困难，开发的价值越大。例如，注册的操作流程相对简单，难以实行银行存管账户的实名开户操作，用户需要填写他们的私密信息，例如他们的身份证号码和银行卡信息。做出决定有很大困难。这将是第一次收费和第一次投票。
决定注册账户的时间，决定注册或开立账户的时间，以及第一次收费的第一次。如果没有高精度的反欺诈（用户背心喇叭）功能，决策时间较短的两类用户可能会受到营销活动和面向渠道的CPS活动的指导，从而进行决策操作。相对而言，这两种决策时间越长，表明用户的真实性越高，对平台有一定的观察期，并且仔细考虑后续的决策操作。
在CPS推广渠道中，以某些奖励和回报为导向的用户，大部分转化用户的初始投资金额来源于CPS促销渠道的活动门槛。如果频道的初始投资额>频道活动门槛，则表明这些用户对开发的价值相对较高。另外，初始投资额和期限越高，其发展价值越高。
在进入降水期之前，用户有试用期。在这段时间的决策时间内，未偿还和再投资的用户比偿还资金的用户有更多的发展价值。另外，再投资和再投资的数量和持续时间越长，其发展价值越高。