数据分析，旨在通过统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。运用探索性的数据分析，可以帮助各级人员及时了解市场动态，发现各种市场问题；使用实验设计，可以帮助用户更好的识别产品收益和风险之间的关系，更好的进行产品设计和销售；通过SCP监控，帮助用户更好对于流程和产品销售的过程进行监控，及时识别和处理市场异常；而探索性的数据挖掘，则帮助我们更好的识别客户，降低高风险客户销售带来的风险。

运用数据分析的各种手段，将帮助我们更好的认识产品、客户和业务流程，更好的做好风险管控。但就数据分析本身来说，数据分析是一项严肃认真的专业性工作，工作对于参与的人员和环境都有着较高的要求，而互联网金融行业本身正处于快速发展的事情，也增加了数据分析工作的难度。因此，如果能够借助使用便捷、安全准确的分析工具将对数据分析产生极大的帮助，对风险管控起到重要的作用，而这些又对数据分析工具提出了更高的要求：

1)准确快速的数据分析能力，准确是数据分析的根本要求，只有准确分析的结果，才能为后续的工作提供正确的参考。

2)开放的大数据处理能力，很多时候我们将面临的是大数据，对于开放环境下的大数据处理能力，也是数据分析能正常工作的重要保证。

3)快速便捷的模型构建能力，数据建模本身是一件计算量繁琐的专业工作，对于专业要求高，而大部分风险管控人员往往并不具备较强的专业知识背景，这就需要分析工具能够提供便捷的模型构建能力，帮助用户实现快速准确的模型构建。

4)操作友好的交互能力，数据分析本身是一个充满无知的探索性工作，很多结果结论都是在探索的过程中被发现的，所以操作友好的交互能力，也会为我们的数据探索提供更多的便利。

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