金融行業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)

  培訓講師:傅一航

講師背景:
傅一航,華為系大數(shù)據(jù)專家。傅一航,男,計算機軟件與理論碩士研究生(研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎)。在華為工作十年,五篇國家專利,在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項,曾在英國、日本、荷蘭等國家做項目,對大數(shù)據(jù)有深入的研究。傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與 詳細>>

傅一航
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金融行業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)詳細內(nèi)容

金融行業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)

【課程大綱】

**部分:金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)

1、 大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨

2、 數(shù)據(jù)驅(qū)動成為銀行發(fā)展的新動力

3、 大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用

? 營銷支持

? 風險管控

? 精細化管理

? 決策支持

4、 銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

? 信貸風險控制

? 差異化產(chǎn)品營銷

? 客戶興趣與客戶細分

? 個人信用評估

5、 大數(shù)據(jù)在各銀行的應(yīng)用

? 中信銀行,以客戶為上帝

? 民生銀行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

? 青島銀行提升運營能力

6、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)

? 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層

? 數(shù)據(jù)模型層

? 業(yè)務(wù)模型層

? 業(yè)務(wù)應(yīng)用層


第二部分:數(shù)據(jù)分析基本過程

1、 認識數(shù)據(jù)分析

2、 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)收集—理清思路

? 明確收集數(shù)據(jù)范圍

? 確定收集來源

? 確定收集方法

5、 步驟3:數(shù)據(jù)預處理—尋找答案

? 數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)化、提取、計算

? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

6、 步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案

? 分析方法選擇

? 構(gòu)建合適的分析模型

? 分析工具選擇

7、 步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點表達

? 選擇合適的可視化工具

? 選擇恰當?shù)膱D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(jié)構(gòu)

案例:終端精準營銷項目過程討論


第三部分:數(shù)據(jù)分析方法篇

問題:數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析方法的層次

? 基本分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/…)

? 綜合分析法(交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…)

? 高級分析法(相關(guān)/方差/驗證/回歸/時序/…)

? 數(shù)據(jù)挖掘法(聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)

2、 統(tǒng)計分析常用指標

? 計數(shù)、求和、百分比(增跌幅)

? 集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)

? 離散程度:極差、方差/標準差

? 分布形態(tài):偏度、峰度

3、 基本分析方法及其適用場景

? 對比分析(查看數(shù)據(jù)差距)

演練:按性別、省份、產(chǎn)品進行分類統(tǒng)計

? 分組分析(查看數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)分析(評估事物構(gòu)成)

案例:用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析

? 趨勢分析(發(fā)現(xiàn)變化規(guī)律)

案例:破解零售店銷售規(guī)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(guān)鍵因素分析-財務(wù)數(shù)據(jù)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(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析)

案例:業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析(銀行營業(yè)廳)

5、 **合適的分析方法才是硬道理。


第四部分:數(shù)據(jù)分析思路篇

問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?

1、 數(shù)據(jù)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(yè)外部環(huán)境分析(PEST分析法)

案例:電信行業(yè)外部環(huán)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(jīng)營情況分析(4P營銷理論)

6、 業(yè)務(wù)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(xiàn)篇

問題:如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂?如何讓數(shù)據(jù)“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(tài)圖表畫法技巧

6、 圖表美化原則

7、 表格呈現(xiàn)

8、 優(yōu)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(yè)?

1、 分析報告的種類與作用

2、 報告的結(jié)構(gòu)

3、 報告命名的要求

4、 報告的目錄結(jié)構(gòu)

5、 前言

6、 正文

7、 結(jié)論與建議

8、 優(yōu)秀報告展現(xiàn)與解析


第七部分:數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)篇(中級)

影響因素分析,數(shù)值預測模型。

1、 相關(guān)分析(衡量變量間的的相關(guān)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(guān)關(guān)系

? 相關(guān)系數(shù):衡量相關(guān)程度的指標

? 相關(guān)分析的步驟與計算公式

? 相關(guān)分析應(yīng)用場景

演練:體重與腰圍的關(guān)系

演練:營銷費用與銷售額的關(guān)系

2、 方差分析

問題:哪些才是影響銷量的關(guān)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(yīng)用場景

? 如何解決方差分析結(jié)果

演練:終端擺放位置與終端銷量有關(guān)嗎?(單因素方差分析)

演練:時間、區(qū)域是否是影響終端銷量的關(guān)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(guān)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(yīng)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(jié)果解讀

? 回歸預測結(jié)果評估(如何評估預測質(zhì)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(guān)系(一元線性回歸)

演練:推廣費用、辦公費用與銷售額的關(guān)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(guān)系

討論:終端銷售預測分析(營業(yè)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(yīng)用場景(基于時間的變化規(guī)律)

? 移動平均的預測原理

? 指數(shù)平滑的預測原理

案例:銷售額的時序預測及評估

演練:產(chǎn)品銷量預測及評估


第八部分:數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇(高級)

1、 聚類分析

問題:如何實現(xiàn)客戶細分,開發(fā)符合細分市場的新產(chǎn)品?

? 聚類分析及其作用

? 聚類分析的種類

? 層次聚類:發(fā)現(xiàn)多個類別

? R型聚類與Q型聚類的區(qū)別

演練:中國省市經(jīng)濟發(fā)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(chǎn)品的試銷區(qū)域?

演練:如何評選優(yōu)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(guān)聯(lián)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(chǎn)品?

? 關(guān)聯(lián)分析解決什么樣的問題

? 如何提取關(guān)聯(lián)規(guī)則

? 關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)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(jié)合響應(yīng)模型,宜家IKE實現(xiàn)**大化營銷利潤


實戰(zhàn):客戶流失分析與預警模型


結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。


 

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