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互金工作总结范文 工作总结自本年5月中旬入职以来，对互金数据运营工作较先前有了更为深刻的了解，具体反馈为如下一互金投资消费群体具有与电商消费群体不同的周期性消费习性。 电商消费群体的日常消费行为，周期性消费特性较弱；受金融消费品特性的制约，互金投资消费者具有明显的周期性行为，具体表现在回款方面，即是否有大量回款会影响用户的是否具有周期性投资行为。 互金消费群体受投资偏好的影响，往往会对某一期限类产品具有较高的投资偏好，可能是3月期限，可能为12月期限。 产品到期后，投资用户会考虑是否利用回款金额进行后续投资，回款金额高的用户其复投可能性会更高，因此表现在数据层面即形成明显的周期性；xx金融用户消费也具有明显的周期性投资特点，定期产品以1年期、6月期为主要投资产品；网贷则以1年期、3年期为主要投资产品。 其结果除受公司各政策影响外，投资者的周期性投资偏好亦有较明显的影响。 二受周期性投资偏好的影响，可以对投资群体进行量化分群精细化运营是目前运营工作的方向，精细化运营可以有效提高对目标群体的关注，有效提高各类运营费用的精细化投放，提高投资用户的复投率。 受周期性投资偏好的影响，对平台用户的量化分群成为可能。 由于投资用户在进行资本投资时，具有非常高的理性成分，结合周期性投资的因素，用户在平台上可以留下大量的、有分析价值的数据。 具体表现在用户在投资前会频繁登录公司产品、会频繁浏览意向产品，会频繁对比不同类型产品；投资后的投资行为会出现弱化表现。 因此根据这些信息可以建立模型将人群量化分群。 如可以得出如下数据信息1.活跃用户&非活跃用户2.活跃用户中潜在投资用户&非潜在投资用户3.潜在投资用户中不同产品投资偏好用户4.不同产品投资偏好用户的质量评估三需要针对不同业务研究目的建立不同数学模型建立模型需要综合多方面的因素，主要考虑因素为业务因素并需要对主要因素进行量化处理。 故而在建立模型中，需要对业务具有深刻的理解。 在每日各客群投资预测模型中，主要因素为回款，即回款多少决定了当日投资金额的多少。 在被邀请人与邀请人投资差异研究中，主要因素两方面，为投资金额和投资次数的量化与统一，为此我们提出了投资偏好指数这一概念。 通过比较用户投资偏好指数，来衡量投资偏好差异及差异大小。 另外，模型的优化也是日常中重要的工作内容。 随着业务发展方向的拓展，xx金融在2月增加了网贷投资产品，业务的变更需要对模型进行优化，因此日常工作也需要持久不断的进行优化，将模型中不合理的字段进行优化处理，确
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