房地產(chǎn)銷售經(jīng)理在公司的職責非常重要，重點是團隊管理、客戶管理、銷售業(yè)績和數(shù)據(jù)分析。1.團隊管理:管理整個銷售團隊，對置業(yè)顧問進行績效考核；2、客戶管理:統(tǒng)計客戶數(shù)據(jù)，個案管理，做好日?？蛻艄ぷ鳎?.銷

房地產(chǎn)銷售經(jīng)理在公司的職責非常重要，重點是團隊管理、客戶管理、銷售業(yè)績和數(shù)據(jù)分析。

1.團隊管理:管理整個銷售團隊，對置業(yè)顧問進行績效考核；

2、客戶管理:統(tǒng)計客戶數(shù)據(jù)，個案管理，做好日?？蛻艄ぷ?；

3.銷售業(yè)績:設(shè)定銷售目標，激勵團隊完成銷售任務(wù)；

4.數(shù)據(jù)分析:分析客戶畫像，尋找意向客戶，輔助營銷。

客戶畫像的四個維度分別是用戶標簽(基礎(chǔ)屬性)、消費標簽(資產(chǎn)屬性)、行為標簽(風險偏好屬性)和其他屬性。

交互設(shè)計之父艾蘭·庫伯首先提出了人物角色的概念，認為 "用戶畫像是真實用戶的虛擬表示，是基于一系列真實數(shù)據(jù)的目標用戶模型。同理，客戶畫像是真實客戶的虛擬代表，是基于一系列真實數(shù)據(jù)的目標客戶模型；

謝謝你邀請我。就在之前，我收錄了一篇關(guān)于銀行欺詐風險預(yù)測模型的研究?，F(xiàn)在分享一些摘錄，供參考。內(nèi)容如下:

機器學習是金融科技創(chuàng)新的重要手段，近年來國內(nèi)外金融機構(gòu)和金融科技企業(yè)都在嘗試將其應(yīng)用于風險防范、反欺詐等領(lǐng)域。在信用卡申請審批的典型業(yè)務(wù)場景中，可以使用機器學習技術(shù)來管理欺詐風險，并設(shè)計數(shù)據(jù)產(chǎn)品來監(jiān)控和警告異常客戶。不同于將機器學習技術(shù)應(yīng)用于單一反欺詐規(guī)則制定的典型做法，本文試圖從全局角度評估欺詐風險，實現(xiàn)準確的量化預(yù)測，作為應(yīng)對欺詐風險的有力手段。

整個智能模型由三部分組成:客戶畫像、數(shù)據(jù)挖掘模型和決策引擎。數(shù)據(jù)挖掘模型是智能的核心，客戶畫像為建模過程提供持續(xù)的特征輸入，決策引擎將模型輸出轉(zhuǎn)化為實際的業(yè)務(wù)動作。通過結(jié)合傳統(tǒng)風險管理和社會網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，由基本維度信息和社會維度信息特征指標組成反欺詐客戶畫像，利用隨機森林等分布式機器學習算法建立欺詐風險預(yù)測模型。

1.構(gòu)建客戶特征信息

通過分析信用卡導入審批數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)中有四個角色，即申請人、申請人 的親屬、聯(lián)系人和發(fā)起人。在建模實施過程中，申請人 角色被視為社會網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點，申請人、申請人 的親屬、聯(lián)系人和發(fā)起人被視為關(guān)系類型。在建模過程中建立的社交網(wǎng)絡(luò)包括780萬個節(jié)點和2.33億個關(guān)系。

構(gòu)建好社會網(wǎng)絡(luò)后，設(shè)計計算第一和第二度、第一和第二欺詐次數(shù)、第一和第二欺詐比例、最短路徑等網(wǎng)絡(luò)指標。從網(wǎng)絡(luò)的角度衡量欺詐風險的擴散，并反映截面朋友的數(shù)量與點相關(guān)聯(lián)，最短路徑反映了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的親密度。此外，建模中的基本客戶信息包括申請人 年齡、手機號碼、公司、電子郵件、教育程度、年收入、職位等。根據(jù)這些信息，需要進行結(jié)構(gòu)分解、離散化和頻率計算等數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，共同構(gòu)建特征，用于后續(xù)模型的訓練和驗證。

2.建模方案設(shè)計

選擇邏輯回歸和隨機森林作為算法。Logistic回歸是銀行風險控制領(lǐng)域的經(jīng)典算法，是模型結(jié)果的基準。隨機森林是一種集成的學習算法，它使用多個決策樹來訓練和預(yù)測樣本。通常單棵樹的性能較弱，但組合后可以提供更好的分類性能，算法穩(wěn)定。

3.建模結(jié)果分析

這三組數(shù)據(jù)基于應(yīng)用于綜合數(shù)據(jù)集的三種不同算法。邏輯回歸算法整體性能較弱，深度學習居中，隨機森林性能最好。結(jié)果表明，當前模型的輸入特征與預(yù)測目標具有較好的相關(guān)性，特征總數(shù)為幾十個數(shù)量級，不足以充分發(fā)揮深度學習中海量特征的無監(jiān)督優(yōu)選作用。相比之下，集成學習算法如隨機森林和GBDT更為突出。

4.構(gòu)建欺詐監(jiān)控數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

針對信用卡應(yīng)用的反欺詐場景，設(shè)計了專門的數(shù)據(jù)產(chǎn)品對接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供全國進口審批中涉嫌欺詐的分布圖，實時獲取欺詐進口分布、欺詐發(fā)展趨勢、欺詐占比等趨勢。此外，提供區(qū)域信息匯總、來電明細、明細檢索、社交網(wǎng)絡(luò)檢索等功能，可在系統(tǒng)頁面查詢基本指標統(tǒng)計(手機和特征分布)、不同模型輸出的欺詐風險概率值、來電基本信息、來電網(wǎng)絡(luò)特征、社交指標統(tǒng)計(第一度、第二度、最短路徑)等內(nèi)容。

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