【2023BI数据分析大赛】银行支付业务商户套利风险评估

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恭喜通过大赛初审！！

1、内容清晰完整，截止8月16日20:00仍可继续修改完善；

2、如果使用本地BI制作，请确保提交的附件resources.zip内容完整（附件如有更新请微信发送苏茜）；组委会将在8月16日后统一进行作品资源迁移，将您的作品导入大赛公共平台，形成在线模板查看链接，方便评委查看。

打卡：作者的分析内容能让大家了解到商户套利的情况，能够提高大家的风险意识，很棒。

打卡：
工具运用的很多，整体的分析思路不错，UI设计的整机很舒服。整体故事化的讲解，逻辑贯穿始终

打卡：
非常详细的关于金融风险识别控制的报告，整体思路清晰，报告布局看着舒服。值得一提的本报告中的K-Means较为详细，主要体现在K的选择上，看的出来作者机器学习的功底。

打卡：“银行支付业务、商户套利”作品的标题字眼很是吸引人呢。看完此作品又学到一个金融业务小常识，嘿嘿~~作品基于企业脱敏数据，涉及到多张数据来源表，数据表之间的关联关系展示的很清楚，整体分析思路按“业务逻辑→事实背景→分析框架→行为措施”展开，风险评估部分采用了K-Means算法对商户进行了聚类分析，且详细描述了聚类结果情况。落地仪表板内容很丰富，图文结合，优秀的作品！作品介绍末尾建议放一张可视化仪表板的全览图呢。

打卡：作者采用K-Means算法对商户进行聚类分析,评估套利风险水平,并详细描绘了算法结果。作品内容丰富,数据分析过程科学严谨。可视化仪表板直观展示了分析结果,图文并茂。

客户分为个人和公司，进行客户和交易分析，利用聚类，做出了风险评估，从而制订了策略，具有学习价值。

打卡：银行风险评估，完整的数据分析过程，配色统一，图表类型选取合理，故事化表达相关的数据分析场景，值得学习。