肖小美,于志強(qiáng)

(成都師范學(xué)院 物理與工程技術(shù)學(xué)院,四川 成都 611130)

0 引言

在現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)快速普及與發(fā)展的過(guò)程中,社會(huì)信息化建設(shè)逐漸改變者社會(huì)大眾的工作、生活、交往及思維方式,也使我國(guó)傳統(tǒng)的金融產(chǎn)業(yè)獲得了全新的發(fā)展媒介和渠道,衍生出全新的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展平臺(tái)——互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)平臺(tái)。在投資理財(cái)平臺(tái)建設(shè)的過(guò)程中,企業(yè)應(yīng)以我國(guó)金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的真實(shí)情況為抓手,以信息公開(kāi)、用戶服務(wù)為抓手,提供信息發(fā)布、公眾咨詢等平臺(tái)服務(wù),從而在加大科學(xué)投入,提高自主創(chuàng)新效率的社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)下,推動(dòng)我國(guó)金融市場(chǎng)的提升素質(zhì)、擴(kuò)張規(guī)模、快速發(fā)展,切實(shí)滿足新時(shí)代對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)與發(fā)展所提出的要求。而將消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘與心理量化納入理財(cái)平臺(tái)建設(shè)的過(guò)程,能夠切實(shí)地提高理財(cái)平臺(tái)的應(yīng)用價(jià)值,使其更適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本訴求。

1 消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘與心理量化的概念界定

廣義層面的數(shù)據(jù)額挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的、內(nèi)在的、隱藏的信息或知識(shí)的過(guò)程[1]。狹義層面的數(shù)據(jù)挖掘是指“信息發(fā)現(xiàn)”的具體過(guò)程或步驟,是模型構(gòu)建的重要環(huán)節(jié)。而消費(fèi)行為主要指消費(fèi)者在購(gòu)買商品過(guò)程中的消費(fèi)意愿、購(gòu)買動(dòng)機(jī)、需求心理的綜合,具體表現(xiàn)為“購(gòu)買行為”。在技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的過(guò)程中,消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘主要涉及的領(lǐng)域包括云計(jì)算、遺傳方法、粗糙集理論、數(shù)學(xué)規(guī)劃、人工智能、模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)械學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、信息科學(xué)等學(xué)科。其數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、模式發(fā)現(xiàn)及知識(shí)表示等過(guò)程。特別在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下,賣方市場(chǎng)不斷轉(zhuǎn)變?yōu)橘u方市場(chǎng),使得投資理財(cái)平臺(tái)在平臺(tái)建設(shè)的過(guò)程中,不得不關(guān)注用戶的體驗(yàn)和需求,唯有如此,才能切實(shí)提高平臺(tái)建設(shè)與發(fā)展的質(zhì)量。

2 基于消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘的投資理財(cái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

要想構(gòu)建出基于消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘及心理量化的投資理財(cái)平臺(tái),企業(yè)需要根據(jù)傳統(tǒng)的平臺(tái)設(shè)計(jì)方法和體系對(duì)其進(jìn)行設(shè)計(jì)。首先,設(shè)計(jì)目標(biāo)。系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)滿足層次清晰、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔、易拓展、數(shù)據(jù)安全等要求。然而,在系統(tǒng)設(shè)計(jì)的初始階段,設(shè)計(jì)人員應(yīng)考慮平臺(tái)的安全問(wèn)題,確保系統(tǒng)擁有較為科學(xué)的驗(yàn)證機(jī)制與授權(quán)機(jī)制,以此確保數(shù)據(jù)信息的安全可靠,降低數(shù)據(jù)泄露對(duì)用戶合法權(quán)益的影響。其次,應(yīng)保障特定資源能夠被授權(quán)的用戶所獲取、共享和訪問(wèn)[2]。然而,在權(quán)限管理中,企業(yè)需要在克服傳統(tǒng)權(quán)限管理問(wèn)題的基礎(chǔ)上,減少授權(quán)的復(fù)雜性與煩瑣性,以此降低權(quán)限管理的成本投入。最后,功能架構(gòu)。在投資理財(cái)平臺(tái)設(shè)計(jì)的過(guò)程中,設(shè)計(jì)者需要將功能架構(gòu)劃分為業(yè)務(wù)模塊、管理層及平臺(tái)層等內(nèi)容。

3 投資理財(cái)平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建方法

3.1 構(gòu)建分析模型

用戶的消費(fèi)行為能夠影響到企業(yè)戰(zhàn)略制定、生產(chǎn)發(fā)展及營(yíng)銷活動(dòng)的質(zhì)量,因此在系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,企業(yè)應(yīng)注重對(duì)用戶消費(fèi)行為的分析和研究,構(gòu)建出科學(xué)合理的分析模型。(1)明確影響消費(fèi)行為的基本因素,如經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、心理因素等。(2)消費(fèi)心理分析。在心理因素分析中,企業(yè)需要對(duì)消費(fèi)者的價(jià)值心理、情感心理、身份、習(xí)俗及規(guī)范等心理進(jìn)行深入地探究,并以數(shù)據(jù)處理的方式,將相關(guān)影響因素作為模型建設(shè)的抓手。

3.2 構(gòu)建“挖掘模型”

挖掘模型主要指從數(shù)據(jù)庫(kù)或大型信息倉(cāng)庫(kù)中挖掘“隱含數(shù)據(jù)”的過(guò)程[3],幫助決策者更好地了解市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì),提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的質(zhì)量。而在消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中,消費(fèi)行為數(shù)據(jù)通常擁有多態(tài)性(視頻數(shù)據(jù)、信號(hào)數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)等類型)、不完整性(消費(fèi)行為難以得到全面的體現(xiàn)和記錄)、海量性(數(shù)據(jù)規(guī)模較為龐大)、動(dòng)態(tài)性(消費(fèi)數(shù)據(jù)會(huì)不斷地刪除和增加),因此為切實(shí)提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量和效率,需要企業(yè)在架構(gòu)平臺(tái)系統(tǒng)的過(guò)程中,構(gòu)建出相應(yīng)的挖掘模型。該模型應(yīng)包括消費(fèi)數(shù)據(jù)處理、客戶屬性提取及消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘等過(guò)程。在數(shù)據(jù)挖掘中,企業(yè)應(yīng)將處理結(jié)果通過(guò)“客戶屬性提取”的方式,進(jìn)行提取,并通過(guò)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘方法,如貝葉斯挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類方法等方法,對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的挖掘和處理,使消費(fèi)行為中所擁有的“有價(jià)值數(shù)據(jù)”得到更好的挖掘和處理。而在心理量化層面,分析模型與挖掘模型的構(gòu)建,可以更好地幫助企業(yè)提高投資理財(cái)平臺(tái)建設(shè)的實(shí)效性和針對(duì)性。這種標(biāo)準(zhǔn)與依據(jù)就是“心理量化”。即企業(yè)在數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中,根據(jù)相應(yīng)的心理量化數(shù)值,明確數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,從而提煉出相關(guān)的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。如消費(fèi)動(dòng)機(jī)、消費(fèi)心理、消費(fèi)需求等。有研究者在分析校園理財(cái)平臺(tái)可行性中,曾指出通過(guò)構(gòu)建心理量表的方式,對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)行為進(jìn)行量化分析。但在表格制定的過(guò)程中,需企業(yè)要根據(jù)不同的消費(fèi)者不同的心理狀態(tài),制定相應(yīng)的等級(jí)、標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)價(jià)指標(biāo)。

4 消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘的策略和方法

結(jié)合心理量化表的應(yīng)用要求及我國(guó)投資理財(cái)平臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì),本文在數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用上,選擇了關(guān)聯(lián)分類法作為消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘的基本方法。關(guān)聯(lián)分類法是消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘的基本手段,需要企業(yè)根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的特征和特點(diǎn),制定出相應(yīng)的挖掘流程,如消費(fèi)者數(shù)據(jù)源、信息預(yù)處理、形成“頻繁集”、客戶特征分析、關(guān)聯(lián)分類、客戶行為分析等。企業(yè)在頻繁集形成的過(guò)程中,需要提高對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的重視程度,明確關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述、分析及內(nèi)涵。譬如頻繁集包括“面包、牛奶、尿布及可樂(lè)”等集合,企業(yè)需要對(duì)其對(duì)相關(guān)產(chǎn)品或商品的購(gòu)買動(dòng)機(jī)進(jìn)行“關(guān)聯(lián)性分析”,如該頻繁集用戶對(duì)母嬰用品的購(gòu)買動(dòng)機(jī)等。而在投資理財(cái)?shù)膶用嫔?則需要根據(jù)客戶當(dāng)前或以前的投資情況,對(duì)其未來(lái)可進(jìn)行的投資項(xiàng)目進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。但在關(guān)聯(lián)規(guī)則的約束下,企業(yè)需要采用無(wú)損耗和損耗壓縮兩種方法,對(duì)用戶的消費(fèi)行為進(jìn)行分析。唯有如此,才能切實(shí)提升消費(fèi)行為分析的準(zhǔn)確性和精準(zhǔn)性。而在心理量化的層面上,企業(yè)需要將關(guān)聯(lián)規(guī)則與心理量表有機(jī)地結(jié)合起來(lái),使頻繁集內(nèi)的數(shù)據(jù)集合都有相對(duì)應(yīng)的心理量值。

5 結(jié)語(yǔ)

投資理財(cái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)是平臺(tái)搭建的關(guān)鍵和抓手。做好投資理財(cái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作,擁有較為鮮明的現(xiàn)實(shí)意義。而加強(qiáng)對(duì)分析模型、挖掘模型的構(gòu)建,能夠?yàn)槠髽I(yè)更好地挖掘消費(fèi)行為數(shù)據(jù),提高平臺(tái)建設(shè)質(zhì)量。在未來(lái)的投資理財(cái)平臺(tái)建設(shè)與發(fā)展中,基于用戶消費(fèi)行為的平臺(tái)將得到更快、更好地發(fā)展,能夠切實(shí)地推動(dòng)我國(guó)社會(huì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展。