壹诺信用：大数据风控怎样分析用户行为数据?

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大数据风控可以参考的数据往往要比传统风控丰富得多，它们会引入借款人的社交数据：如微信，微博的活跃状态，关注的相关话题等等;支付数据：如购买力，消费习惯，消费金额等;以及其他一些生活服务类数据：如交通数据，饮食习惯等。那么，大数据风控运营中，会主要分析用户的哪些行为数据，怎么分析?下面壹诺信用为大家简单讲解。
1、行为数据的采集和分析用户
行为数据主要包含用户在网站和移动App中的浏览/点击/发帖等行为，行为数据其实有很大的商业价值，只是很多企业不知懂如何进行应用。用户行为数据采集基本上采用SDK方式，采集用户在页面的点击行为，同时也可进行参数回传。SDK就是几行轻量级代码，采集数据的类型取决于埋点。SDK在数据采集上没有技术壁垒，行为数据应用的主要技术壁垒在于海量行为数据的处理和分析。
(1)SDK采集数据的私密性?很多企业总认为SDK采集数据会涉及个人隐私，这主要还是不了解SDK数据采集的技术原理。SDK，Software 
Development 
Kit，直译过来就是软件开发包，用N行软件代码采集数据。SDK采集的任何数据都来自用户的主观行为，企业在正常商业活动中获取的个人隐私数据并不违反法规，在没有得到用户授权的情况下，个人隐私数据被企业和第三方使用才是违法行为。
2、数据处理与分析，有多难?
用户行为数据的处理和分析具有较高的技术门槛：
SDK会采集到大量的“脏数据”，包含一些空白区域和特殊符号，甚至根本没有见过的数据类型，这些脏数据的处理和分析具有较大的技术挑战，特别是数据的实时采集和处理。通常技术人员只有经历了海量数据采集和处理，填平了大量“技术坑”之后，才能形成成熟的技术架构。数据的采集和处理是个脏活累活，需要在真实数据环境进行实战，具有较高的技术壁垒和门槛。
如果说风控是金融业务的核心，那么数据就是风控模型的核心。说到底大数据风控和传统风控的本质还是差不多的，都需要以庞大的数据作为判断依据，只是在风控模型中多加了些维度和关联性分析。壹诺信用之所以能够有效识别反欺诈，协助用户精准决策，这其中庞大的数据基础功不可没。
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