第十届中国R会议(合肥)
狗熊会专场安排
时间:2017年6月18日上午8:30-12:00
地点:中国科学技术大学(西校区)学生活动中心三楼多功能厅
会议报告内容
1
主讲人:成慧敏(考拉征信)
报告题目:数据融合与信用风险评估
报告时间:8:30-9:10
主讲人简介
考拉征信联合研究组组长,中央财经大学统计与数学学院硕士,曾在电信、金融、互联网等领域从事数据分析工作。对数据分析成果在业务和产品上的应用有浓厚兴趣,擅长数据集成与治理、用户行为画像研究、信用风险建模。
报告摘要
本次主要分享考拉征信依托海量数据为银行等提供信用卡申请评分模型构建服务,介绍模型设计和数据处理的一般流程。
2
主讲人:陈昱(蓬景数字)
报告题目:移动程序化广告
报告时间:9:10-9:50
主讲人简介
北京大学光华管理学院博士生在读。研究兴趣为空间统计,深度学习等方向。狗熊会蓬景数字联合研究组组长。
报告摘要
本报告介绍移动端的程序化广告,即在移动设备上为广告主的精准营销需求提供全方位的服务。包括以多种多样的数据为基础的、建立在在传统互联网广告业务的基础上的,结合移动互联网的特点及优势 的多种面向效果的解决方案。本报告还将介绍蓬景数字以及狗熊会联合研究组在针对不同的场景以及数据的相关研究工作,包括基于数据的方法自动对广告出价、定向、投放、反馈、优化等各个环节。
3
主讲人:周扬(彩虹无线)
报告题目:基于车联网数据的商业价值探索
报告时间:10:00-10:40
主讲人简介
彩虹无线数据团队负责人,浙江大学业界导师,主要研究方向包括:UBI模型、数据产品及数据可视化。
报告摘要
当前,汽车行业整体处于数据来源一致性低、数据质量一般且可用性不强的基本状态。车联网数据作为采集频度高、数据质量好、来源稳定的数据源,成为了汽车主机厂商及周边行业的关注热点。其中包括的方向有:车险UBI、无人驾驶、汽车营销、汽车后市场、车辆的生产制造及工况研究等核心方向。此次演讲,将基于彩虹无线多年来在车联网大数据行业的深耕,围绕实际商业应用场景,结合统计模型及算法,分享基于车联网数据商业应用的实践案例。
4
主讲人:周静(对标科技)
报告题目: 证券分析师的价值分析
报告时间:10:40-11:20
主讲人简介
中国人民大学统计学院助理教授,北京大学光华管理学院管理学博士,研究上关注复杂网络数据建模、营销模型、消费者行为分析等,研究论文发表于Journal of business and economic Statistics、Science China Mathematics、营销科学学报等国内外权威杂志上。在产业实践上,对客户流失预警模型、用户欺诈模型等相关模型具有丰富的实战经验。热衷案例创作,是微信公众号狗熊会精品案例的作者之一。
报告摘要
证券分析师就是给市场提供投资建议的人,投资人听了他的建议交易股票,分析师赚取交易的佣金提成。这种人可不容易的;首先严格的准入条件,要去考试拿资格证书,其次,严格的语言用词限制,发出之前必须过内审,必须实事求是,不能引起市场恐慌,再次严格的监管个人的语言和行为,以防各种内部交易。但是国内分析师的评级可信吗?分析师有用吗?肯定有用,为什么?各大券商都花重金建立自己的分析团队,要是没用早就都开除了。那怎么知道谁有用谁没用,尤其是中小机构和个人投资者,自己没有什么判断能力,市场上有4000多位分析师,每天发出将近500份研报,平均都在千字左右,怎么看啊,看谁的啊!这是一个甄别分析师分析能力的问题,分析师分析的准不准主要是看他推的股票涨没涨,涨了多少,是不是跑赢了行业,他是最初价值的发现者,还是人云亦云的跟风者,亦或是发了报告股票就下跌的悲催者。对标科技通过汇总所有历史上的分析师行为数据进行挖掘,以收益率为核心通过统计分析,为每一位分析师建立数据模型,鉴别分析师的分析能力,并将不同行为特点的分析师归类,为中小投资者提供精准化的分析师群体行为的实时动态跟踪、关键信息的实时提醒并积累投资人行为;最终制定自己的投资策略。
5
主讲人:王菲菲(百分点)
报告题目:高校创业数据分析
报告时间:11:20-12:00
主讲人简介
北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系博士研究生,2012年毕业于中国人民大学统计学院,获经济学学士学位。感兴趣的研究领域有:文本挖掘,贝叶斯分析等。目前的研究课题集中在文本挖掘领域,尤其是主题模型在营销和社交网络方面的应用。
报告摘要
如何科学有效的挖掘增量人才是扩充国家人才战略储备的重要方面。本案例依托某全国性的高校创业大赛,采集进入复赛的参赛团队作为创新创业人才的有效信息,并设计了一套完整的创新创业人才评价体系。在该评价体系中,我们将公民道德素质作为创新创业人才的必备要求,并从性格特质、个人能力和外部资源三个维度进行综合测评,整体的评分机制采用预设分值与模型调整相结合的方式。
>>>附:中国科学技术大学西区地图
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