根据相关专业机构及专业人员的实际应用效果反馈，铁路数据在风控策略及助贷业务的客群资质识别都有非常明显的效果。本文详细解析覆盖8亿人的铁路数据，希望可以给到各部门伙伴一定的参考。

目录：

前言

一、覆盖8亿群体的12306历史发展

二、铁路客运用户画像系统

2.1系统总体架构设计

2.2对接系统及数据

2.3数据处理的类型

2.4铁路系统主要数据源分布

三、基于用户行为的用户画像

铁路旅客画像

四、铁路用户画像实现步骤

4.1数据源分析

4.2客票特征数据

4.3客票原始数据

4.4目标分析

4.5标签计算

4.6铁路用户特征

4.7铁路用户出行特性

五、客列车分类【主要关注GCD列车】

高速动车组列车（G字头）

城际动车组列车（C字头）

普通动车组列车（D字头）

直达特快旅客列车（Z字头）

特快旅客列车（T字头）

快速旅客列车（K字头）

普通旅客快车（普快）

普通旅客列车

临时旅客列车（L字头）

旅游列车（Y字头）

六、指标分析逻辑举例

6.1单个指标分析

6.2多指标分析

6.3通过旅客周转量及客流量做分析

6.4通过客运量做分析

6.5常住地界定

七、用户画像系统铁路公司对外应用场景

7.1核验服务

7.2精准营销

7.3业务预测

7. *** 险识别

八、用户画像系统的应用

8.1征信服务

8.2用户核验系统

九、铁路数据应用场景及价值

9.1社会价值

9.2经济价值

十、结语

前言

在个人金融风控场景，常见的数据除了基础核验外（身份证2要素、银行卡3/4要素、运营商3要素）外，运营商爬虫（现禁用）、央行征信（持牌机构使用较多、助贷机构及金科使用较少）、民间借贷记录、设备行为统计形成的用户画像等，社保、公积金、电商数据由于数据的开放性问题，其实使用的不多。

然后由于最近半年的数据行业的缓存及敏感数据的外泄或与高利贷合作的不良行为，导致主营运营商爬虫及民间借贷记录2类数据产品的机构被查，相关产品无法对外，引起了大部分包括银行在内的相关风控策略的大调整及产品调整。

很多行业的伙伴都在愁，有无什么数据来源合规安全且可以在一定程度上替换运营商爬虫及民间借贷记录数据效果的，航旅及铁路或者是相对有效的。

根据相关专业机构及专业人员的实际应用效果反馈，铁路数据在风控策略及助贷业务的客群资质识别都有非常明显的效果。

之前已经分析过航旅数据，这次详细解析覆盖8亿人的铁路数据，希望可以给到各部门伙伴一定的参考。

铁路数据部分字段维度是这样的：

一、覆盖8亿群体的12306历史发展

12306网站于2010年1月30日（2010年春运首日）开通并进行了试运行。用户在该网站可查询列车时刻、票价、余票、代售点、正晚点等信息。

2011年06月12日，京津城际铁路率先试水 *** 售票。

2011年9月30日，所有动车组线路实施网上订票。

2011年11月20日，Z字头全部直达特快列车车票实施网上订票。

2011年12月23日，铁道部最终兑现在年底前 *** 售票覆盖所有车次的承诺。

2013年11月20日，12306新增支付宝支付通道。

2013年12月6日，改版后的12306网站上线。

2013年12月8日，12306手机客户端正式开放下载。

自2015年11月26日铁路春运售票工作启动以来，截止12月15日，铁路部门共发售火车票1.7亿张，其中，通过12306网站发售车票突破1亿张，已占到售票总量60%。自2011年推出 *** 购票以来，12306网站累计发售火车票35亿张。

自2017年7月17日起，乘坐G、D字头列车的乘客可以通过12306网站或客户端提前预订动车上的饭菜以及站外的食物。同时，如果是通过 *** 、车站窗口、代售点、自动售票机等其他方式购票，也可登录12306网站或移动客户端，从首页选择“订餐服务”，输入车次和联系人信息后，同样能进行点餐，可以通过微信和支付宝实现快捷支付。

另外，已经订好的旅客，如果要进行网上退票、改签、变更到站，系统会自动提醒旅客进行退餐，在实体窗口进行了以上操作的旅客，也可在网上自行办理退餐。【意味着，铁路体系的用户餐饮消费记录最早可以溯源到2017年7月。】