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吴桐:大数据在商业银行的应用

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 20101

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适用对象

商业银行财务及数据治理人员

课程介绍

课程背景:

随着大数据的发展,大数据治理成为商业银行运营中必不可少的重要课题。为此本课程解剖大数据在商业银行里的数据处理思维与方法,带领学员掌握用户画像技术,进行可视化报表的输出,为商业银行财务及数据治理人员在大数据治理与应用的发展上提供参考,助力数据驱动传统金融业务创新发展。

课程收益:

● 帮助学员了解大数据在商业银行里的数据处理思维与方法,提升数据分析效率和水平。

● 带领学员掌握用户画像技术,实现精准营销和推荐。

● 带领学员进行可视化报表的输出,呈现出领导和客户更需要更有分析价值的报表。

课程时间:1天,6小时/天

课程对象:商业银行财务及数据治理人员

课程方式:讲师讲授+案例分析+互动讨论+角色扮演+情景模拟+实操演练

课程大纲

第一篇 大数据在商业银行里的数据处理思维与方法

第一讲 数据搜集

1. 直接读取

2. 利用数据库导入导出

3. 实体迁移(如SQL Server将服务停止后,复制数据文件)

4. 先备份后恢复

5. 通过ODBC采集

第二讲 数据整理

1. 数据清理

案例剖析:数据清理的例子--消除冗余数据

2. 数据转换

案例剖析:数据转换的例子--字段名转换

案例剖析:数据转换的例子--金额存储方式的转换

3. 数据验证

案例剖析:数据验证的例子--通过数据自身特点和规律来验证数据的准确性

第三讲 数据分析

一、大数据分析思路

案例剖析:A航空集团公司收入分析

二、财务大数据分析方法

1. 从财务基础数据中发现线索

2. 从会计报表中发现线索

3. 从各类查询中发现线索

4. 业务循环中的分析思路

案例剖析:JET怎样实现“大海捞针”:会计分录背后的小金库

三、业务大数据分析方法

1. 统计分析

(1)一般统计

(2)分层分析

案例剖析:将现金支出明细账从0开始到最大值分为5层,选择分析重点

(3)分类分析

2. 数值分析

(1)重号分析:重号分析用来查找分析数据某个字段(或某些字段)中重复的数据。

(2)断号分析:断号分析主要是对某字段在数据记录中是否连续进行分析。

(3)负值分析

案例剖析:识别虚假的虚增收入

(4) Benford定律在统计中的应用

案例剖析:供应商发票的Benford定律分析

案例剖析:报销的秘密:Benford定律

3. 基于业务规则的数据查询

4. 数据分析新方法

(1)多维分析模型

(2)统计分析方法

(3)关键指标评价

(4)数据挖掘方法

案例剖析:中国医学学会在过去三年调研了8万多人,得出这样的结论:在写字楼工作的人员,上午休息20分钟、下午休息20分钟的人得癌症的概率高于不休息的人得癌症的概率82%。数据可信吗?

案例剖析:某商业银行数据安全治理项目

第二篇 用户画像

第一讲 用户画像产品化

一、即时查询

二、标签视图与标签查询

三、元数据管理

四、用户分群功能

五、人群分析功能

第二讲 用户画像应用

一、经营分析

1.商品分析

2.用户分析

3.渠道分析

4.漏斗分析

5.客服话术

6.人群特征分析

二、精准营销

1.短信/邮件营销

2.效果分析

三、个性化推荐与服务

第三讲 实践案例详解

一、风控反欺诈预警

1.应用背景

2.用户画像切入点

二、A/B人群效果测试

1.案例背景

2.用户画像切入点

3.效果分析

三、用户生命周期划分与营销

1.生命周期划分

2.不同阶段的用户触达策略

3.画像在生命周期中的应用

4.应用案例

四、高价值用户实时营销

1.项目应用背景

2.用户画像切入点

3.HBase应用场景小结

五、短信营销用户

1.案例背景

2.画像切入及其应用效果

六、Session行为分析应用

1.关于用户行为分析

2.案例背景

3.特征构建

4.分析方法与结论

七、人群效果监测报表搭建

1.案例背景

2.逻辑梳理

3.自动报表邮件

八、基于用户特征库筛选目标人群

1.案例背景

2.应用方式及效果

案例剖析  农业银行:基于大数据+AI体系的数据治理实践

第三篇 可视化报表

一、可视化分析图表

1.业务图表决策树

2.比较类图表

3.序列类图表

4.构成类图表

5.描述类图表

二、业务分析报表

1.业务分析报表的分类与区别

2.业务分析报表的创建方法

三、业务分析报告

1.业务分析报告的分类

2.业务分析报告撰写注意事项

3.业务分析报告案例1 

4.业务分析报告案例2 

案例剖析  大连银行:数据治理体系落地及数据管控平台建设

课程收尾:回顾课程,答疑解惑,合影道别

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