金融行業大數據分析與挖掘綜合能力提升

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【課程大綱】

第一部分：金融行業的大數據

1、 大數據時代已經來臨

2、 數據驅動成為銀行發展的新動力

3、 大數據在銀行業的應用

? 營銷支持

? 風險管控

? 精細化管理

? 決策支持

4、 銀行大數據應用案例

? 信貸風險控制

? 差異化產品營銷

? 客戶興趣與客戶細分

? 個人信用評估

5、 大數據在各銀行的應用

? 中信銀行，以客戶為上帝

? 民生銀行大數據戰略

? 青島銀行提升運營能力

6、 大數據應用系統的四層結構

? 數據基礎層

? 數據模型層

? 業務模型層

? 業務應用層
第二部分：數據分析基本過程

1、 認識數據分析

2、 數據分析的六步曲

3、 步驟1：明確目的–理清思路

? 確定分析目的

? 確定分析思路

4、 步驟2：數據收集—理清思路

? 明確收集數據范圍

? 確定收集來源

? 確定收集方法

5、 步驟3：數據預處理—尋找答案

? 數據清洗、轉化、提取、計算

? 數據質量評估

6、 步驟4：數據分析–尋找答案

? 分析方法選擇

? 構建合適的分析模型

? 分析工具選擇

7、 步驟5：數據展示–觀點表達

? 選擇合適的可視化工具

? 選擇恰當的圖表

8、 步驟6：報表撰寫–觀點表達

? 選擇報告種類

? 完整的報告結構

案例：終端精準營銷項目過程討論
第三部分：數據分析方法篇

問題：數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？

1、 數據分析方法的層次

? 基本分析法（對比/分組/結構/趨勢/…）

? 綜合分析法（交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…）

? 高級分析法（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）

? 數據挖掘法（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）

2、 統計分析常用指標

? 計數、求和、百分比（增跌幅）

? 集中程度：均值、中位數、眾數

? 離散程度：極差、方差/標準差

? 分布形態：偏度、峰度

3、 基本分析方法及其適用場景

? 對比分析（查看數據差距）

演練：按性別、省份、產品進行分類統計

? 分組分析（查看數據分布）

演練：銀行信用卡月消費分析（銀行）

演練：客服中心接聽效率及排班分析

? 結構分析（評估事物構成）

案例：用戶市場占比結構分析

? 趨勢分析（發現變化規律）

案例：破解零售店銷售規律

4、 綜合分析方法及其適用場景

? 交叉分析（兩維分析）

演練：用戶性別 地域分布分析

? 綜合評價法（多維指標歸一）

案例：南京丈母娘選女婿分析表格

? 杜邦分析法（關鍵因素分析-財務數據分析）

案例：電信市場占有率分析

案例：銷售額的影響因素分析（零售店/電商）

? 漏斗分析法（關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析）

案例：業務辦理流程優化分析（銀行營業廳）

5、 **合適的分析方法才是硬道理。
第四部分：數據分析思路篇

問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？

1、 數據分析的思路

? 從KPI指標開始

? 從營銷/管理模型開始

2、 常用分析思路模型

3、 企業外部環境分析（PEST分析法）

案例：電信行業外部環境分析

4、 用戶消費行為分析（5W2H分析法）

案例：用戶購買行為分析（5W2H）

5、 公司整體經營情況分析（4P營銷理論）

6、 業務問題專題分析（邏輯樹分析法）

案例：用戶增長緩慢分析

7、 用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）

案例：終端銷售流程分析
第五部分：圖表呈現篇

問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據“慧”說話？

1、 圖表類型與作用

2、 常用圖形及適用場景

3、 常用圖形

4、 復雜圖形

5、 動態圖表畫法技巧

6、 圖表美化原則

7、 表格呈現

8、 優秀圖表示例解析
第六部分：分析報告撰寫

問題：如何讓你的分析報告顯得更專業？

1、 分析報告的種類與作用

2、 報告的結構

3、 報告命名的要求

4、 報告的目錄結構

5、 前言

6、 正文

7、 結論與建議

8、 優秀報告展現與解析
第七部分：數據分析實戰篇（中級）

影響因素分析，數值預測模型。

1、 相關分析（衡量變量間的的相關性）

問題：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？

? 什么是相關關系

? 相關系數：衡量相關程度的指標

? 相關分析的步驟與計算公式

? 相關分析應用場景

演練：體重與腰圍的關系

演練：營銷費用與銷售額的關系

2、 方差分析

問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？

? 方差分析解決什么問題

? 方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復

? 方差分析的應用場景

? 如何解決方差分析結果

演練：終端擺放位置與終端銷量有關嗎？（單因素方差分析）

演練：時間、區域是否是影響終端銷量的關鍵因素（雙因素無重復方差分析）

演練：廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎（雙因素可重復）

3、 回歸分析（預測）

問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？

? 回歸分析的基本原理和應用場景

? 回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）

? 回歸分析的幾種常用方法

? 回歸分析的五個步驟與結果解讀

? 回歸預測結果評估（如何評估預測質量，如何選擇**回歸模型）

演練：散點圖找推廣費用與銷售額的關系（一元線性回歸）

演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系（多元線性回歸）

演練：**選擇的預測銷售額的回歸模型（一元曲線回歸）

? 回歸分析（帶分類變量）

案例：汽車銷量的季度預測

演練：工齡、性別與終端銷量的關系

討論：終端銷售預測分析（營業廳）

4、 時序分析（預測）

問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？

? 時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）

? 移動平均的預測原理

? 指數平滑的預測原理

案例：銷售額的時序預測及評估

演練：產品銷量預測及評估
第八部分：數據挖掘實戰篇（高級）

1、 聚類分析

問題：如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？

? 聚類分析及其作用

? 聚類分析的種類

? 層次聚類：發現多個類別

? R型聚類與Q型聚類的區別

演練：中國省市經濟發展情況分析（Q型聚類）

演練：裁判評分的標準衡量（R型聚類）

? K均值聚類

演練：如何選擇新產品的試銷區域？

演練：如何評選優秀員工？

2、 分類分析

案例：美國零售商（Target）如何預測少女懷孕

問題：如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征？如何預測其流失的概率？

? 分類與聚類

? 決策樹分類的原理

? 如何評估分類性能

演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貨者的特征

3、 關聯分析

案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻

問題：購買面包的人是否也會購買牛奶？他們同時購買哪些產品？

? 關聯分析解決什么樣的問題

? 如何提取關聯規則

? 關聯規則的應用場景

演練：商場購物籃分析

4、 RFM模型

問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？

? RFM模型介紹

? RFM的客戶細分框架理解

演練：淘寶客戶選擇促銷客戶的方式

演練：結合響應模型，宜家IKE實現**大化營銷利潤