数据可视化在金融风控中的应用与实践-数据分析师角色.pptx

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数据分析师角色
Presenter name
Agenda
金融风控的数据可视化
介绍
金融风控的数据可视化
总结和建议
数据可视化分析风险
数据可视化的优势

数据可视化在金融风控中的应用部分
风险监测
监测风险数据变化
欺诈检测
识别潜在欺诈行为
信用评估
评估个体或企业的信用风险
数据可视化金融风控
风险监测
数据可视化金融风控
数据清洗和整理
数据准备
1
定义欺诈特征
特征提取
2
建立欺诈检测模型
模型训练
3
欺诈检测
收集信用评估数据
获取客户的信用评估相关信息
01
数据清洗和处理
对信用评估数据进行清洗和处理
02
构建信用评估模型
使用信用评估数据构建模型
03
数据可视化金融风控
信用评估

金融风控数据可视化介绍
数据可视化更好分析
数据通过图形化展示，易于理解。
数据转化为图形
数据可视化工具可以帮助分析师更好地处理和展示数据。
数据可视化工具
数据可视化需要结合统计学和视觉设计，以确保结果的准确性和可读性。
统计学和视觉设计
数据可视化原理与方法
金融风控的挑战
风险数据的海量性
金融数据处理
多样性的风险类型
金融风险类型
实时风险监测需求
及时风险监测
金融风控概念与挑战
风险管理专员的需求
精确把握金融风险
快速识别风险
获取完整的风险数据和相关信息
全面了解风险情况
01
02
探索风险数据背后的关联和影响因素
深入分析风险因素
03
风险管理专员需求分析