银行的发展主要依赖于优质的客户资源，特别是对于银行网点来说，优质客户一方面能够稳定网点的资产规模，另一方面也是利润贡献度的主要来源。
利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。可以预期，内外部经营环境的变化和大数据的应用将共同推动商业银行进入真正向“以客户为中心”的业务转型期。
随着移动互联网技术在金融行业的广泛应用，金融服务不再局限于柜台和网点，而是渗透到了人们日常生活的各个场景。以移动支付、手机转账、线上理财、线上贷款为代表，具有“随时随地、知我所需、量身定制、高效便捷”特性的线上金融服务正在改变银行业态。
大数据文摘翻译作品（法语） 翻译：吴涤 校对：宋松波 如需转载，务必留意申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 今天，大数据文摘【金融与商业专栏】成立！ 此栏目将视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融，信贷，风控，投资，理财，商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享
近年来，随着银行业务场景的不断丰富、业务规模的不断扩张，用户线上线下交易大幅上升，数据量与数据种类愈加丰富，大量创新型数据分析和应用场景出现，对分析型数据库的存储与计算能力提出了更复杂的需求，尤其在对实时数据价值的深入挖掘、数据库查询与分析性能的提高上提出了更高要求。为满足以上需求，银行纷纷开始重塑数据库体系，对已有分析型数据库进行改造，在支撑业务需求的同时简化架构。
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试
《十四五”数字经济发展规划》《银行业保险业数字化转型指导意见》等政策对银行自主可控、数据、技术发展、业务发展均做了明确指示，需要银行稳步推进数字化转型进程。信创角度看，银行正发起一场自下而上的变革，尤其是资产规模排名在前的头部银行，已完成或部分完成办公系统的国产化替代，预计未来替换进程将逐渐加快；数据角度看，在隐私计算的支撑下，银行在营销、风控等场景开展跨领域的数据合作，实现数据“可用不可见”的陆续落地；业务发展角度，对公数字化转型加速，零售、财富重点发力私域运营，业务转型进入数字化深水区。
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。
如今企业应用的重点在于云，就连2014年较为流行的移动应用、嵌入式分析以及整合营销等都与云有着千丝万缕的联系。因为云有着能让所有用户都能参与的特点，各企业开始考虑是否该更新现有应用。下面，我们来盘点2014年企业应用流行趋势： 1.云规则 SAP和甲骨文两大企业应用巨头都已将目光转向云。尽管大多数企业应用仍采用传统内部运作方式，但在近年的用户大会上，与会企业讨论焦点都集中在云技术应用和云战略部署上。较有代表性的文章有： •甲骨文首席技术官肯定云的地位 •微软“云捆绑”叫板Salesforce •Work
通常每年的一季度，都是银行的“开门红”时间，银行往往会在此时加大营销力度，做大业务量。但2020开年以来，受新冠肺炎疫情的影响，民众居家隔离，对手机、电脑等智能终端依赖极强，各大银行线下网点服务量断崖式下跌。
6年前，那年我刚刚大二，大二的暑假总觉得该做点有意义的事情，于是报名了学校的数学建模培训，很幸运地获得了派往华中农业大学交流锻炼的机会，在那里也认识了一帮志同道合之人。
标签由互联网领域逐步推广到其他领域，打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动等。
在当今高度数字化的商业世界中，数据分析技术已成为企业竞争力的关键。它们不仅能够提供深入的市场见解，还能够优化运营效率和客户体验。特别是在银行业，这些技术的应用对于理解和满足日益复杂的客户需求至关重要。
下面是未来2个月主要的分享内容： 一、数据分析和数据挖掘内容 1、梳理业务逻辑、认识行业的七步分析方法 2、分析营销/销售渠道5步方法 3、6个角度和2个体系认识目标客户 4、用数据解读营销策略的原则、体系和模式 5、通过数据挖掘企业营收的机会和不足 6、以解读银行报表为例，如何制作一张总经理需要的报表 7、以银行客户体系分析为例，如何深入挖掘企业潜在的目标客户 8、数据分析师收集分析数据的方法 二、咨询分析的方法和模型 1、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业、一家公司 2、顶级咨询公司平均分析母婴市
资料图：中国工商银行股份有限公司董事长姜建清。苏鲁张/CFP 互联网金融热闹的时代，银行透出互联网企业的味道。9月29日，工商银行互联网金融战略暨网络融资中心成立发布会上，董事长姜建清表示，互联网金融
全球金融稳定理事会将金融科技定义为：信息技术驱动下的金融业务创新，包括由此而产生的新业务模型、新应用、新业务流程或新产品。中国人民银行印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021）》采用了这个定义。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
随着经济全球化和技术革新的加速，银行业务正面临前所未有的挑战和变革。在这个数字化时代，银行业的传统运作模式受到挑战，特别是在零售贷款领域。这一领域的核心挑战在于如何在激烈的市场竞争中实现有效的营销策略，同时保持严格的风险控制。
1、根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 2、RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权
《银行业保险业数字化转型指导意见》《金融科技发展规划（2022-2025年）》等文件对银行业数字化转型做了明确要求，到2025年银行业数字化转型取得明显成效，基于数据资产和数字化技术的金融创新有序实践，个性化、差异化、定制化产品和服务开发能力明显增强，金融服务质量和效率显著提高。
数据猿导读 如今，虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构，甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件，但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及措施在推进。 记者 | 郭敏 本文长度为
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢？微软开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的
如今，广泛应用于银行业务和金融业务的大数据分析技术几乎不会让任何人充分意识到这个问题。
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数据猿导读 平台上线至今，日均分析量在300左右，参与分析人员30人次。业务人员积极利用该平台获取大量有价值的信息，提升了数据需求的响应速度，减少了手工报表工作量，增加了基层网点的精细化管理。 本篇案
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅
做一个商城小程序，产品展示是必备的，所有的商品都会在产品展示功能页面中，向用户展示，让用户进一步了解商品，方便用户查看产品信息，增加用户下单率。
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
摘要 大数据能力特有的性质，使其正在成为大型银行真正的核心竞争力。银行大数据能力表现在多方面，但大数据思维和数据挖掘能力是最关键、也是最重要的。数据挖掘对银行竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、风险管理、流程优化、网点选址和人力资源管理等方面。大数据价值的实现，关键在于挖掘分析能力。数据挖掘可以推动商业银行战略转型、提升运营管理能力、重塑银行企业文化、促进风险经营的精细化专业化。银行数据挖掘能力建设的关键是行动，行动中需要考虑许多因素，包括挖掘分析工具和方法、数据获取和管控、业务流程、计算
3. 云计算。云计算虽然发展只有十余年，但是技术却成熟很快。大行基本上都有自己的私有云了，随着金融科技竞争的开展，部分大行也开始建设公有云，提供金融科技服务。这种建设也必然提升银行对混合云技术的关注，去融合管理公有云和私有云。由于行业性质不同，银行在云技术方面实际上对稳定性的要求更高，微博可以因为某个明星的八卦新闻而宕机，淘宝也可以在“双十一”这样的关键时点宕机一下，但是监管和公众对银行没那么高的宽容度，严重宕机会遭受监管处罚。另一方面，由于业务量的原因，对吞吐量的需求却没有互联网企业那么大，目前对吞吐量的要求二者并不在同一个数量级上。云计算有效提升了银行的资源管理能力，属于各项技术中，比较匹配银行自身情况的应用。
最近我们被客户要求撰写关于信贷风险预警的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我国经济高速发展，个人信贷业务也随着快速发展，而个人信贷业务对提高内需，促进消费也有拉动作用
数据分析在电信行业的应用 1 大数据运营已为大势所趋 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 2 采取大数据运营的原因 第一，数据资源的先天优势。电信运营商拥有多年的数据积累，在掌握用户行为方面有先天优势，主要体现在数据
信息和数据将是每个行业的一个卓越的磨刀石。这是大数据时代，每一个专业的依赖于访问数据分析，海量数据管理和变更。大数据分析发现了更大的共振在银行和金融业的大多数银行单位确定通过创建使用数据采集技术需要以
2022 年 10 月底，爱分析举办了“2022爱分析·银行数字化网络研讨会”。爱分析邀请Kyligence 副总裁周涛进行了题为《创新数据能力，驱动数字化转型：解读银行业趋势和实践》的主题演讲。
DT时代 数据就是变量 何谓“数据×”？即乘数效应。在中国经济新常态大背景下，我们以大数据应用为战略引领，实现了从“互联网+”到“大数据×”的融合效应，打通大数据成果向现实生产力转化的通道。 我国大数据产业离爆发期为期不远,目前正是大数据产业的上升发展期，国家提出的“互联网+”政策暖风又起到了一定的推动作用，无论是产业资本、企业科技投入，还是政府应用大数据服务国计民生，我认为，目前阶段应该是进入到大数据领域最好的时间。——北京明略软件系统有限公司技术副总裁，金融事业部总经理 周卫天：金融时代已经来临 与
数据猿导读 近年来，新加坡政府大力推动FinTech的发展与创新，试图连接新加坡FinTech市场中的大小企业，打造适合FinTech发展的金融创新生态环境，引领亚洲FinTech发展方向。 编译 |
大数据文摘原创作品 作者：秦时明月，Shawn 如需转载，务必留意申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 今天，大数据文摘【金融与商业专栏】成立！ 此栏目将视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融，信贷，风控，投资，理财，商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享交流。
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
本次“数据猿2024年度三大媒体策划活动——《2024中国数据智能产业图谱1.0版》”的发布，是数据猿在2023年3.0版本的基础上，迭代升级的2024开年的第一个版本。下一次版本迭代将于2024年7月底发布2024年2.0版，敬请期待，欢迎报名。
前几天，有个搞运营的小伙伴向我吐槽，熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理，都躲不开“用户画像”，但经常听到伙伴们抱怨，这个词太大了，根本不知道从哪里下手。 老李给大家归纳了一套用户画像学习方法，从理论到实践，教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像？ 简单来说，用户画像=给用户打标签。举个例子，如果你关注老李的头条，每天看的都是数据分析类的内容，那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签，下次打开头条，给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等文章
数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到，这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值，进行客户价值管理是未来的趋势，而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛，尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用，自上世纪数据分析技术在美国应用以来，现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢？在保险行业的应用又会如何呢？ 一、数据
探索式分析，主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。对于初步探索性分析而言，数据可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法，你可以使用作图、制表等方法来发现数据的分布特征，然后可以使用一些统计分析方法更深入地发现数据背后的信息。常用的探索性分析方法包括RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。
数据猿导读 大数据客户行为实时分析系统采用大数据与实时流处理平台技术，从营销、风控、客户体验等多个业务视角满足渠道业务分析决策需求，帮助银行以产品为核心的经营模式，转变为以客户为核心的经营模式，最终实现向客户提供个性化、场景化的智能金融服务。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、
一千个读者，就有一千个哈姆雷特。同样，数据中台对于企业内部不同角色的价值也不同，下面分别从董事长、CEO、 CTO/CIO、IT 架构师、数据分析师这 5 个角色的视角详细解读数据中台。
很多数据分析招聘的要求里会写“构建指标体系”，所以建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。下面从4个问题出发，系统介绍指标体系：
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