
金融行业的大数据该如何利用_数据分析师培训
移动互联网、大数据、金融三个热点词汇叠加在一起,将会爆发出多么大的想象力。大数据时代不是突然出现的,实际上过去的几十年间,数学家就已经涉猎金融行业了,如诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普,罗伯特,恩格尔都是数据家。他们通过数学模型对金融市场进行分析,利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型,预测金融市场产品收益同风险波动的关系。
数据分析和数据挖掘一直就存在于过去的商业活动中。大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网时代产生了海量的数据,大数据技术完美的解决了海量数据的收集、存储、计算的问题,因此大数据时代开启企业利用数据价值的另一个时代。
1、精准营销
大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点,可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选,提供现金管理产品,帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息,针对特定人群提供精准营销产品,增加新卡用户,例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。
2、社交化营销
人们的社交行为产生了巨大的数据,利用社交平台,结合大数据分析,金融行业可以开展成本较低的社交化营销,借助于开放的互联网平台,依据大量的客户需求数据,进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据,评测营销方案的阶段成果,实时调整营销能够方案,利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。
3、提升客户体验
银行可以依据大数据分析,可以对进入网点的客户提供定制服务和问候,在节假日为客户提供定制服务,预知企业客户未来资金需求,提前进行预约,提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告,帮助客户进行金融市场产品投资,赚取超额利润,形成竞争优势,提高客户体验。保险公司可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务,提高客户体验,同时增加商业机会。证券公司可以利用大数分析,快速推出行业报告和市场趋势报告,帮助投资者及时了解热点,提高客户满意度。
4、需求分析和产品创新
大数据提供了整体数据,银行可以利用整体样本数据,从中进行筛选。可以从客户职业,年龄,收入,居住地,习惯爱好,资产,信用等各个方面对客户进行分类,依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点,为企业客户提供金融产品服务。保险行业可以依据外部数据倒入,根据热点词汇来判断市场对保险产品的需要。证券公司也可以依据外部数据判读投资者喜好,来定制投资产品,进行产品创新。
5、运营效率提升
大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本,帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表,揭示内部运营管理效率,有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况,提高营销精度,降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险,同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案,提高效率,降低成本。证券行业也可以利用大数据动态提供行业报告,快速帮助投资人。
6、决策支持
大数据可以帮助金融企业,为即将实施的决策提供数据支撑,同时也可以依据大数据分析归纳出规律,进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险,为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前,可以在局部地区进行试验,大数据技术可以对采集的数据进行分析,通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。
总之,进入大数据时代,金融行业的客户信息、交易信息、资产信息、信用信息等数据经过有效采集和整理分析,将会成为具有价值的数据信息。内部数据结合外部数据将形成具有重要价值的数据资产,可以有效帮助金融企业进行精准营销,降低运营费用,提高欺诈管理水平,提高信用风险管理水评,为决策提供有效支持,同时帮助金融企业了解客户需求,开发出符合客户需要,具有创新精神的新产品。简单的讲大数据将帮助金融行业提高运转效率,降低支出成本,提高风险管理水平,基于客户需求进行产品创新。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22