北京、青岛、桂林新质生产力风险防范暨首席数据官能力提升培训班-tokenim钱包官网下载

在目前的经济状况下，数据资产作为质押手段的融资模式，为企业开辟了激活数据资源并筹集资金的新途径。下面，我将从实际操作的角度，逐一阐述这一融资流程的各个环节。

数据资产识别

企业需先筛选出哪些数据资产适合作为质押。法务部门需严格审核数据收集及使用的相关协议。以2023年某地一家电商为例，法务人员经过数月审查，确保企业有权将用户购物行为等数据用于质押贷款。这一环节至关重要，只有确保合法合规，后续步骤才能顺利进行。

各类数据的价值各异，比如企业的销售数据能展示其收入情况和市场需求。一家实体零售公司整理了近三年的销售数据，为未来的评估工作奠定了基础，并揭示了这些数据在抵押贷款中的潜在价值。

数据资产评估

数据资产评估过程颇为繁琐，行业内尚无统一的标准。然而，在评估过程中，会综合考虑众多因素。比如，数据的应用价值是关键考量之一，以某在线旅游平台为例，其数据可用于实现个性化推荐等功能，从而提升运营效率和收入，充分展现了数据的高应用价值。

现有评估方式包括收益法等。以那家旅游平台为例，若运用收益法，需考虑其数据每年带来的5000万元直接收入以及对核心业务的支撑作用，从而得出3至5倍的估值倍数。然而，进行评估时需聘请专业的第三方机构，以确保评估结果客观公正，并获得金融机构的认可。

DELETE FROM user_behavior
WHERE id NOT IN (
    SELECT MIN(id)
    FROM user_behavior
    GROUP BY user_id, behavior_type, timestamp
);

融资准备工作

import pandas as pd

df = pd.read_csv('user_behavior.csv')
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)

企业需在确认数据可质押并作出初步评估后，着手进行一系列准备工作。这包括更新隐私政策，例如，2022年有一家互联网金融公司，在发现其隐私政策中未说明数据质押融资的具体用途后，便迅速进行了更新，并向用户明确说明了相关事宜，以规避可能存在的法律隐患。

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

def remove_outliers(df, column, lower_percentile=1, upper_percentile=99):
    lower = df[column].quantile(lower_percentile/100)
    upper = df[column].quantile(upper_percentile/100)
    return df[(df[column] >= lower) & (df[column] <= upper)]

df = remove_outliers(df, 'order_amount')

详尽的数据资产报告同样重要。这份报告涵盖了数据的描述和清洗步骤等内容。一家科技公司投入了一个多月的时间，对业务数据进行了系统的整理，最终编制出了全面的数据资产报告，为融资工作打下了坚实的基础。

import re

def mask_phone_number(phone):
    return re.sub(r'(\d{3})\d{4}(\d{4})', r'\1****\2', phone)

df['phone'] = df['phone'].apply(mask_phone_number)