2022年9月30日下午，由中国人民大学智能数据云及全面量化开发跨学科交叉平台推出的首期统计咨询案例线上分享会顺利举行。中国人民大学统计学院副教授黄丹阳以“支付交易数据分析与小微企业数字化发展”为题作精彩分享，本期分享会由中国人民大学统计学院副教授蒋妍主持。

黄丹阳是中国人民大学统计学院副教授，博士生导师，应用统计科学研究中心研究员，中国人民大学杰出青年学者，北京大数据协会理事会副秘书长，常务理事，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会理事，公众号“狗熊会”联合创始人。主持国家自然科学基金面上项目，青年项目，北京市社会科学基金青年项目等多项省部级及以上课题，曾获北京市优秀人才培养资助。长期从事复杂网络建模、超高维数据分析、分布式计算等方向的理论研究工作，注重统计理论研究在小微企业数字化发展中的实际应用。在Journal of Econometrics, Journal of the American Statistical Association, Journal of Business & Economic Statistics,以及《统计研究》等国内外期刊发表论文近30篇，合著教材《数据科学统计基础》一本，独著专著《大规模网络数据分析与空间自回归模型》一部。

黄丹阳首先介绍了本场报告的背景。小微企业是国民经济的重要组成单位，但由于数字化发展缓慢，小微企业正面临融资难、转型难、获客难等问题。近年来移动支付的普及为小微企业数字化发展带来了机遇与挑战，本场报告着眼如何利用海量支付交易记录以建立合适的统计模型，并如何运用金融科技手段，助力小微企业征信、融资以及经营服务升级。

报告主体部分，黄丹阳首先围绕小微企业的信用与风险评估进行案例分析。她分析了小微企业金融需求的特点与难点，并从商户信息、法人信息、交易流水三方面分析了数据结构。随后，黄丹阳重点介绍了如何利用统计模型有效识别存在套现风险的商户。她先列举了原始的建模特征，指出其中存在的不足，进而给出更新化处理的方法，即对商户交易流水分别建立双模网络聚类模型和层次聚类模型，辅助提取出风险商户的特征，最终得到套现行为的准确定义。

接下来，黄丹阳进行了小微企业服务优化方面的案例分享。以小微企业中的便利店为例，黄丹阳介绍了如何利用交易数据构建便利店的顾客标签和门店标签；如何通过引入双模网络中心性指标作为衡量，帮助商户进行竞争分析；以及如何利用购物场景分析为便利店制定精准营销策略。除此以外，黄丹阳还提出了一些其他的趣味数据分析问题，如在线点餐时如何进行菜品推荐、连锁水果店如何合理分配货物等，并鼓励同学们积极思考。

最后，在交流互动环节，在线师生积极参与讨论。黄丹阳对分类标签的来源、数据的可获得性等问题进行了更加深入的讲解。

本次分享会聚焦小微企业发展这一社会热点问题，后续还将持续推出统计咨询案例分享会系列活动，敬请关注。