银河证券营业部客户分类与活跃度预测
证 券公司客户细分统计指标说明书
1.说明2.客户基本资料3.客户行为特征3.1.股票资产规模定义：股票资产规模指年日均股票资产（股票、债券、权证总市值）的规模股票资产中包含受限流通股资产。
资产指年初至上月末的日均资产。
周期：每个月末依据客户的股票年日均资产，重新计算出该客户的股票资产规模3.2.基金资产规模定义：基金资产规模指年日均基金资产（基金市值）的规模资产指年初至上月末的日均资产。
周期：每个月末依据客户的基金年日均资产，重新计算出该客户的基金资产规模3.3.股票交易习性3.4.基金交易习性3.5.活跃度周期：每月末统计分析一次月交易金额指客户在上月的全月交易金额合计，日均资产是指客户上月内的日均资产3.6.周转率周转率=当月各周的交易次数汇总周期：每个月末进行统计3.7.交易频次交易频次=当月交易次数汇总周期：每个月末进行统计3.8.风险偏好分值风险偏好是指客户对风险的追求和承受能力，用风险评分分值来表示；客户的风险偏好基于所持有产品的风险程度判定。
采用评分方式，基于客户持仓产品综合评分方式。
计算公式为：客户风险偏好评分＝∑客户各类产品资产比例×各类产品的风险评分。
客户各类产品资产比例=客户产品当月交易买入成本/客户当月交易买入成本在OCRM中，分别设定“股票、债券、权证、基金、受托理财”产品大类的风险分值。
周期：每个月末进行统计3.9.客户年帐户盈利率账户盈利率=【∑（年交易盈利）＋帐面赢利】/∑日均资产周期：年初至上月末，每个月末进行统计3.10.客户参与除权比例客户参与除权比例=参与除权的次数/历史持有股票种类数周期：历史至上月末，每个月末进行统计3.11.认沽交易频次认沽交易频次=认沽产品的月交易次数周期：每个月末进行统计3.12.衍生品资金占比衍生品资金占比=月衍生产品买入成本/月总买入成本目前没有衍生品周期：每个月末进行统计3.13.衍生品交易量占比衍生品交易量占比=月衍生产品交易量/月总交易量目前没有衍生品周期：每个月末进行统计3.14.客户产品收益率客户产品收益率=【∑（月交易盈利）+帐面赢利】/∑本月成本周期：每个月末进行统计3.15.平均持股天数平均持股天数=所有股票产品的平均持股天数周期：历史至上月末，每个月末进行统计3.16.持股平均金额平均持股金额=∑（数量×成交价）/∑（数量）周期：历史至上月末，每个月末进行统计3.17.T+0交易次数T+0交易次数=月T+0交易次数汇总周期：每个月末进行统计3.18.基金产品忠诚度评分3.19.受托产品忠诚度评分周期：历史至当前，每日统计3.20.年累计交易金额当年累计交易金额周期：年初至当前，每日统计3.21.年累计交易盈利率当年累计交易盈利周期：年初至当前，每日统计3.22.当前账面盈利额当前账面盈利周期：每日统计3.23.累计盈利累计盈利=累计交易盈利周期：历史至当前，每日统计3.24.年净佣金指标年净佣金指标=年累计净佣金额周期：年初至当前，每日统计3.25.新股申购次数周期：历史至当前，每日统计3.26.平均申购资金规模平均申购资金规模=累积申购金额/申购总次数周期：历史至当前，每日统计4.客户响应历史5.当前持有产品6.服务产品订购实例7.产品盈利。
银河证券 分类评价
银河证券分类评价
银河证券的分类评价
银河证券是中国领先的综合型证券公司之一，成立于1996年，总部位于北京。
它在中国股票市场拥有丰富的经验和广泛的分部网络，提供全方位的金融服务。
首先，从服务质量方面来评价银河证券，可以说其服务水平属于行业中的佼佼者。
银河证券以客户至上的理念，致力于为投资者提供专业、高效、贴心的服务。
无论是在线交易还是电话委托，银河证券的客户服务团队总能及时响应并提供专业建议。
同时，银河证券还积极开展投资者教育活动，帮助客户更好地理解金融市场，提升投资能力。
其次，银河证券在产品创新方面也做得很出色。
公司不断推出适应市场需求的
金融产品，让投资者有更多的选择。
无论是股票交易、基金投资还是金融衍生品，银河证券都能提供多样化的产品，以满足不同客户的投资需求。
另外，银河证券的风险控制能力也值得称赞。
作为一家综合型证券公司，风险
管理是其业务运营的重要一环。
银河证券建立了一套完善的风控体系，通过严格的风险评估和监控，保证客户的投资安全。
同时，银河证券具有雄厚的资本实力和良好的声誉，这为其提供了强大的风险应对能力。
综合来看，银河证券在服务质量、产品创新和风险控制方面表现出色。
作为中
国证券市场的重要参与者之一，银河证券不断努力提升自身的综合实力，以满足客户的需求并为其创造更多的投资机会。
证券营业部分类管理实施细则
证券营业部分类管理实施细则根据公司《关于进一步完善证券营业部绩效考核政策的意见》（银河证券[2011]202号）中关于证券营业部分类管理相关要求，制定本实施细则。
一、总体思路实事求是，因地制宜，根据营业部发展阶段、竞争力、市场结构等方面的差异进行分类管理，消除或减少绩效考核指标在上述方面的不可比性。
二、分类依据和标准证券营业部发展一般经历追求市场份额增长、追求收入增长、追求利润增长三个阶段，具体体现为三个关键绩效指标，即市场（交易）份额增长率、收入份额增长率、利润增长率。
结合市场结构、经营策略等因素，将营业部划分为以下四大类、八小类：（一）B型营业部（Brilliant，收入份额导向型）是指位于在全国证券市场具有影响力的大中城市，且通过公司资源整合或自身快速发展可以在3年内实现在当地有绝对影响力且能进入全国前100名的营业部。
决定是否建立B型营业部的关键因素在于所在城市在全国证券市场的影响力和我司在当地资源集中整合投放的弹性空间。
公司将在资源集中投放等方面给予大力倾斜和支持，该类营业部必须成为公司在行业树立品牌影响力的市场龙头营业部。
收入市占率为该类营业部的关键绩效指标。
（二）E型营业部（Excellent，收入份额导向型）是指基本已经达到公司设定的市场位次目标（即：成立满3年进入同城前50%分位或达到部均水平，成立5年进入同城前1/3分位），需通过稳健发展实现收入的持续增长和争先进位的营业部。
收入市占率为该类营业部的关键绩效指标。
分为三种类型：1. E1（综合龙头型）：是指所在城市为地级市及以上城市且城区内营业部数量多于2家，我司营业部已达到或目标为同城前10%分位或在同城市场占比超过60%，具有绝对市场优势地位，但受到地域限制无法通过自身发展或资源整合等方式进入全国前100名的营业部。
该类型营业部的发展策略为：巩固提升现有市场优势地位和品牌优势，进一步夯实综合竞争力，确保收入稳步增长。
2. E2（综合垄断型）：所在城市仅有我司1家营业部的适用此种类型。
证券营业部存量客户分配及维护分析
证券营业部存量客户分配及维护分析一、背景介绍证券营业部是指证券公司为发行和销售证券、进行证券交易和结算等业务而设立的营业机构。
证券营业部的客户是公司的重要资源，客户的存量、分配和维护对于营业部的经营和发展至关重要。
在当今资本市场高速发展的背景下，证券营业部需要不断优化客户分配和维护策略，提高客户满意度和投资回报率，保持市场竞争力。
二、存量客户分配分析1. 存量客户概述在证券营业部的客户中，存量客户是已经有过交易或者合作经历的客户，是营业部的重要资源。
存量客户包括常规客户、重要客户和战略客户。
常规客户是指普通的交易客户；重要客户是与营业部合作较深、成交量较大或者满足一定条件的客户；战略客户是指可以为营业部带来较大业务量或者资源支持的重要客户。
2. 存量客户分配原则在证券营业部中，存量客户的分配原则通常包括综合性、服务性和效益性三个方面。
首先是综合性原则，即综合考虑客户的交易需求、合作历史、投资偏好、交易频次等方面的因素进行客户分配；其次是服务性原则，即根据客户的需求和风险承受能力，提供个性化的服务和产品；最后是效益性原则，即根据客户的交易量和市场影响力，来确定客户的分配和资源投入。
3. 存量客户分配策略针对存量客户的分配，证券营业部需要制定相应的策略。
可以采取分类分级管理的方式，将存量客户划分为不同的层级，并设计相应的服务和营销方案。
可以对不同层级的客户提供不同的佣金策略、产品推介、投资咨询等服务；还可以制定不同的客户关怀计划，定期进行客户满意度调研，了解客户需求，及时调整服务策略。
三、存量客户维护分析1. 存量客户维护重要性存量客户维护是指通过不断的服务和沟通，提高客户的忠诚度和满意度，保持客户的活跃度和忠诚度，稳定和增加客户的交易量和资金规模。
存量客户维护的重要性在于，一方面可以减少客户的流失率，提高客户的忠诚度，提高客户的交易频次和资金规模，增加公司的盈利能力；另一方面可以通过存量客户的口碑宣传和推荐，吸引新客户和增加市场份额。
证券公司活动量管理(银河证券版版)
内部运营效率优化
1 2
工作流程自动化
通过活动量管理系统实现部分工作流程的自动化 处理，减少人工干预，提高工作效率。
跨部门协同
加强内部各部门之间的沟通与协作，实现资源共 享和优势互补，提高整体运营效率。
3
数据驱动决策
利用活动量管理系统提供的数据支持，进行数据 分析和挖掘，为管理层提供决策依据，推动公司 的持续发展。
应对策略
加强与监管机构的沟通和合作，及时了解政策动态和要求，调整活动量管理策略，确保符 合监管要求。同时，加强内部合规管理，完善相关制度和流程，提高风险防范能力。
谢谢
THANKS
03 活动量分析方法与工具
CHAPTER
统计分析方法
01
02
03
描述性统计
对证券公司的活动量数据 进行整理、分类和汇总， 通过图表和数值描述活动 量的基本情况和特征。
推论性统计
利用抽样调查、假设检验 等方法，对活动量数据进 行深入分析，挖掘数据背 后的规律和趋势。
多元统计分析
运用多元线性回归、因子 分析、聚类分析等方法， 研究活动量与其他因素之 间的关联和影响。
智能投顾
通过AI技术，实现个性化投资建议和资产配置，提高客户服务质 量和效率。
智能风控
运用机器学习、深度学习等技术，构建智能风控模型，实现风险 的实时监测和预警。
智能客服
通过自然语言处理、语音识别等技术，提供智能化的客户服务， 提升客户体验。
大数据时代下的活动量管理创新方向
数据驱动决策
通过大数据分析，挖掘客户行为、市场趋势等有价值信息，为活动 量管理提供数据支持。
个性化的管理方案
针对不同业务部门和岗位特点，制定 个性化的活动量管理方案，提高管理 的针对性和有效性。
中国银河证券客户分类分级服务实施细则(试行)
中国银河证券股份有限公司经纪业务客户分类分级服务实施细则（试行）第一章总则第一条根据中国证监会《关于加强证券经纪业务管理的规定》和公司《经纪业务客户服务管理办法》的相关规定，为有效整合客户服务资源，提高客户服务水平，规范客户服务工作，建立公司服务竞争优势，特制定本细则。
第二条公司以“了解客户”为原则，以客户风险承受能力为主要依据对客户进行分类管理，并在此基础上为客户提供与其风险承受能力相适应的服务或产品。
第三条公司依据客户对公司的贡献度和潜在价值对经纪业务客户实行分级管理，并在此基础上为客户提供不同级别的服务或产品。
第四条公司对经纪业务客户实行分类分级管理，并推出统一服务产品：玖天财富账户。
玖天财富账户是公司整合研究、技术、服务于一体并根据客户需求而开发的综合性服务产品，包括三个等级的服务子产品，为分类分级后公司不同级别和类别的客户提供差异化服务。
第二章客户的分类分级第五条客户的分类公司对客户实行分类管理的目的是为了为客户提供与其风险承受能力相适应的服务或产品，引导客户从自身实际情况出发，审慎投资，合理配置金融资产。
1.分类指标（1）客户年龄；（2）证券专业知识；（3）证券投资经验；（4）财务与收入状况；（5）风险偏好。
2.分类依据分类依据来源于《投资者风险承受能力评估调查问卷》（见附件1）。
3.分类标准4.分类结果依据分类标准得分，将客户分为保守型、稳健型、进取型三个类别，如下表：第六条客户分级与分类的综合根据客户的分级与分类结果，公司将所有客户分为如下四级十二第七条其它客户分类补充为进一步向客户提供具有针对性的服务，公司还将根据需要依据客户特点对客户进行多维度分类，据此为客户提供差异化和适当性服务。
第八条客户的分级对客户实行分级管理的目的是为了有效发掘客户价值并使之最大化，把公司有限的资源合理有效地配置给为公司做出贡献的客户。
1.分级指标（1）客户资产总值：是指统计日客户资金账户资产总值，包括现金余额、股票（含B股）、基金、权证、债券、集合理财产品等；（2）客户价值贡献：是指客户一段时间内为公司创造的收入，包括二级市场交易创造的净佣金收入和其它收入。
证券客户分类及开拓
三、客户的分类
• 按开发程度：以开发客户、潜在客户 • 按资金量：大户、中户、一般散户 • 按客户需求：购买产品客户、股票投资客
户 • 最实用的分类方法：已入市客户、未入市
客户
四、客户拓展地方法和技巧
• 已入市客户 • 想什么？要什么？怕什么？ • 未入市客户 • 想什么？要什么？怕什么？
客户最实惠、最想要的服务 已入市：如何在股市避开风险稳健获利
• 案例2：某银行理财经理介绍一客户张女士： 资产1500W，首先要在银行理财室与之见 面，由理财经理陪同，经过理财经理的引 荐至少不会引起客户的反感，然后拿出已 准备妥当的理财方案与之分析，看客户反 映，非常忌讳急于求成，然后与客户进行 几次沟通在进一步了解，最后促成应由理 财经理与客户经理共同完成
未入市：如何投资既安全又比银行利高 透过专业系统的学习,对开发客户维护 客户有较大作用。
未入市的客户在想什么？
•我为何要投资？ •投资有何好处？投资有何方式？ •投资有何风险？风险如何控制？ •哪些产品适合我？要投资多少？ •投资以后何时回收？何时转换产品? •算了，还是把钱放银行稳当点。
1. 打败通货膨胀，保住钱的价值
5年后100万元
=100万元 x（1 + 3.6%）5 =119万
复利效应变成
（以定存为例）
3. 投资是为了平衡一生中的收支差距
一生中赚钱的时间大约30年
30 年赚的钱，必须支付30年家庭生活支出，子女 教育费用，还需要有储蓄来支付30年退休生涯花 费
养成期间
工作期间
退休期间
0岁 20岁
50岁
80岁
保障：年收入10倍 保费：年收入10%
保险产品 insurance
证券营业部存量客户分配及维护分析
证券营业部存量客户分配及维护分析证券营业部的存量客户分配及维护是证券公司运营的核心之一，对于提升公司盈利能力和实现客户满意度提高至关重要。
从客户分配方面来看，根据客户的投资能力和潜在需求进行细致的分配，使得每个客户都能得到适合他们的产品以及专业的投资咨询和服务。
因此，如何进行有效的客户分配是证券营业部需要面对的重要问题。
首先，针对存量客户，营业部需要对客户进行分类，根据客户的资产规模、投资风格、风险偏好和投资目的等因素，将客户分为高净值客户、机构客户、散户客户等。
对于高净值客户，营业部需要搭建更完善的服务体系，包括提供更加专业的投资咨询和产品组合、优先获得最新的市场信息和交易规则变动、提供定制化的投资方案等，以满足他们的高端需求。
对于机构客户，作为行业中的重要参与者，他们的风险防范和投资额度都有较严谨的要求，因此营业部需要提供更加全面的投资咨询和服务，同样需要定期为其提供专业的市场情报。
而对于普通散户客户，营业部的任务则更加固定化，需要为其提供便捷的服务，以及基础的投资建议，以实现客户满意度提高的目标。
其次，在客户维护方面，营业部需要采取多种措施减少客户流失，增加客户黏性。
对于新进客户来说，营业部需要加大对其的跟进和服务力度，密切沟通，了解他们的投资需求，及时响应他们的问题和需求。
同时，还需要对活跃度低的客户进行有效的维护，包括进行关怀电话、零散或一次性产品提醒等。
对于高净值客户，客户经理的服务能力也非常关键。
从客户的风险偏好、金融需求、资产配置与监控各方面进行全方位维护，也是提高客户续存率和公司盈利能力的关键因素。
最后，要关注客户反馈和满意度。
在客户与营业部之间建立良好的沟通渠道，可以及时了解客户的投资需求和反馈，从而为其提供更加贴心的服务。
同时，建立完善的客户投诉处理机制，及时为客户解决问题，这样才能更好地提高客户满意度。
因此，证券营业部需要建立客户跟进机制，通过关键指标的监控和数据分析，提高客户的投资回报率以及存续率。
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对外经济贸易大学硕士学位论文银河证券营业部客户分类与活跃度预测姓名：陈晓霞申请学位级别：硕士专业：产业经济学指导教师：陈进;王锦炎20070401ＢＲＡＮＣＨＣＯＤＥ．ＳＵＢＢＲＡＮＣＨＣＯＤＥ、ＭＡＲＫＥＴＣＯＤＥ、ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲ、ＣＡＰｎ＝ＡＬ＿ＡＣＣＯＵＮＴ、ＳＴＯＣＫＣＯＤＥ、ＳＴＯＣＫ＿ＮＡＭＥ、ＳＴＯＣＫ＿ＱＴＹ、ＭＡＴＣＨＰＲＩＣＥ、ＭＡＴＣＨＳＵＭ、ＯＣＣＵＲＳＵＭ、ＢＵＳｎ旺洛ＳＦＬＡＧ、ＢＡＩＡＮＣＥＳＵＭＭＡＲＹ。
证券账户信息表和资金股份变动表同时以ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲ为主码，以升序排列，由于数据量庞大，本文抽取一半客户的数据作为研究对象，抽取的数据为ＳＴＯＣＫ．ＨＯＬＤＥＲ０００００００１５６到ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲＡ２１０１５７７０４，一共４９６７０个证券账户，１６０２４０条交易记录。
首先利用Ａｃｃｅｓｓ查询生成表方法把证券账户信息表和资金股份变动表整合为一张表，发现有些客户在这三个月期问没有任何交易，因为没有交易所以也没有显示出他们的资产分布状况，这类客户就没有办法进行下一步分析，所以要剔除这些没有交易的客户。
同时，检查数据项是否缺失，由于某些原因，有些交易记录中缺少一些重要的数据值，比如交易量、交易价格等，所以要再删除掉这些不符合进一步分析的数据，最后整合的数据表命名为ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ，查询生成表如图４．１所示：图４．１查询生成表ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ资料来源：本文研究整理最后通过整合和筛选得到ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ表，这就是一张有效数据表，如图４．２所示：图４．２ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ表资料来源：本文研究整理表的字段属性如图４．３所示：图４．３表的字段属性资料来源：本文研究整理４．２．２统计计算银河证券客户分类与活跃度预测指标根据前面的流程图，在进行指标相关性检验前的工作就是统计计算相关指标，首先计算每个交易客户的交易次数、平均交易额、期末余额、总交易额：交易次数＝ＴＲＡＤＥＤＡＴＥ计数平均交易额－７－－交易总额／交易次数期末余额＝ＢＡＬＡＮＣＥ最后一条记录对外经济贸易大学硕士论文总交易额＝交易次数×平均交易额对ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ表进行统计计算并生ｃｌｉｅｎｔ＿ｉｎｄｅｘ表，ＳＱＬ语句如下：ＳＥＬＥＣＴ【ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲ，Ｃｏｕｎｔ（［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＴＲＡＤＥＤＡＴＥ）ＡＳ交易次数，Ａｖｇ（［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＭＡＴＣＨＳＵＭ）ＡＳ平均交易额，Ｌａｓｔ（［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＢＡＬＡＮＣＥ）ＡＳ期末余额，【交易次数】．【平均交易额】ＡＳ总交易额ＩＮＴＯｃｌｉｅｎｔ＿ｉｎｄｅｘＦＲＯＭ［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔＪＧＲＯＵＰＢＹ【ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲＯＲＤＥＲＢＹ【ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲ；生成的ｃｌｉｅｎｔｉｎｄｅｘ表如图４．４所示：图４．４ｃｌｉｅｎｔ＿ｉｎｄｅｘ表资料来源：本文研究整理接着要计算总资产和持仓比例，因为没有盘后盘点数据，银河证券并没有实现保存盘后数据，所以本文只能以交易数据估算总资产和持仓比例，首先计算出每个客户的每个股票的交易次数、股票余额、平均交易价格以及每个股票的市值：交易次数＝每只股票的ＴＲＡＤＥＤＡＴＥ计数股票余额＝每只股票最后记录的余额平均价格＝每只交易价格之和／交易次数股票市值＝股票余额×平均交易价格通过对ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ表的统计分析，可以得出以上数据，ＳＱＬ语句如下所示：ＳＥＬＥＣＴ【ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲ，ｆｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫ＿ＮＡＭＥ，Ｃｏｕｕｔ（［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＴＲＡＤＥＤＡＴＥ）ＡＳ交易次数，Ｌａｓｔ（［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫ＿ＱＴＹ）ＡＳ股票余额，Ａｖｇ（［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＭＡＴＣＨ＿ＰＲＩＣＥ）ＡＳ平均价格，【股票余额】１平均价格】ＡＳ市值ＩＮＴＯｃｌｉｅｎｔｔｒａｄｅＦＲＯＭ【ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ】ＧＲＯＵＰＢＹ［ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲ，【ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫ＿ＮＡＭＥＯＲＤＥＲＢＹ【ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫＨＯＬＤＥＲ，ｌｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ］．ＳＴＯＣＫ＿ＮＡＭＥ；整理后数据如图４．５所示：图４．５ｃｌｉｅｎｔ＿ｔｒａｄｅ表资料来源：本文研究整理为了更加进一步的了解客户活跃程度，分析客户的申购新股的频率也非常重要，为此专门对ｂｕｓｙｃｌｉｅｎｔ表统计计算每个客户的申购次数，在次不再详细说明图４．６ｃｌｉｅｎｔａｌｌｉｎｄｅｘ表资料来源：本文研究整理４．２．３银河证券客户分类与活跃度预测指标相关性检验本文在计算出所有指标之后，就进行对指标的相关分析，用以研究指标之间是否显著相关，所用的软件是ＳＰＳＳ。
相关分析是研究变量问密切程度的一种统计方法。
当分析多个事物之间的关系，而这种关系又往往是变量之问的数量关系时，可用双变量相关分析（ＢｉｖａｒｉａｔｅＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）方法，并作出统计学推断”。
ＳＰＳＳ包括三种双变量相关分析方法，分别是Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数、Ｓｐｅａｒｍａｎ等级相关系数、Ｋｅｎｄａｌｌ相关系数。
两个连续变量间呈线性相关时，使用Ｐｅａｒｓｏｎ积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数来描述。
Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，．适用范围要广些１４。
对于服从Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数的数据亦可计算Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数，但统计效能要低一些。
Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数的计算公式可以完全套用Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数计算公式，但公式中的ｘ和Ｙ用相应的秩次代替即可。
Ｋｅｎｄａｌｌ’ｓｔａｎ．ｂ等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况１５。
＂季忐辉、罗平，（ＳＰＳＳｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ统计分析教程》，电子工业出版社，２００６年１月“林杰斌、刘明德，（ＳＰＳＳｌｌ．０与统计模型构建》．清华大学出版社．２００４年２月”李，占辉、罗平，｛ＳＰＳＳｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ统计分析教程》，电子工业出版社，２００６年１月对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在．１．１之问，此检验适合于正方形表格；计算积距ｐｅａｒｓｏｎ相关系数，连续性变量才可采用。
计算Ｋｅｎｄａｌｌ秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。
计算Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据１６。
本文采用的是Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数。
把ｃｌｉｅｎｔ＿ａｌｌｉｎｄｅｘ数据导入Ｓｐｓｓ软件中，修改ｖａｒｉａｂｌｅ的属性，包括ｔｙｐｅ、ｗｉｄｔｈ、Ｄｅｃｉｍａｌ、ｌａｂｅｌ、Ｍｅａｓｕｒｅ等，其修改后的结果如图４．７所示：ＮａｍｅＩＴｙｐｅＷｉｄｔｈｌＤｅｃｉｍａｌＬａｂｅｌｌＶａｌｕｅｓＭｉｓｓ；ｎｇＣｏｌｕｍｎｓＩＡＪｉｇｎＭｅａｓｕｒｅ１ＳＴＯＣｋ３－１０ＬＤＥＲＳｔｎｎｇ’１１一‘３甜ｏｃｋｈｏｉｄｅｒ‰ｒ≈帆．ｅ１１ＬｅｆｌＮｏｍｉｎａｌ２交易次数Ｎｕｍｅｒｉｃ…一『８筘…一“ｔｒａｄｅｔｉｍｅｅＮｏｎｅ…’，Ｎｏｎｅ一８—一ＰｉｇｈｔＳｃａｌｅ一３平均交易额Ｎｕｍｅｒｉｃｌｌｏ｝ｏａｖｇａｍｏｕＮＮｏｎｅＮｏｎｅ！ＢＲｉｇｈｔＳｃａｌｅ４期末余额’Ｎｕｍｅｒｉｃ一‘：１５｝２ｂａｌａｎｃｅＮｏｎｆ…Ｎｏｎｅ；ＳＲｉｇｈｉＳｃａｌｅ５总交易顿Ｎｕｍｅｒｉｃ：１５｛０ａｌｌａｍｏｕｎｔＮｏｎｅＮｏｎｅ｛８ＲｉｇｈｔＳｃａｌｅ６总市值Ｎｕｍｅｒｉｃ５１５｜２ｅｌｌｓｔｏｃｋＮｏｎｅ：ＮｏｎｅｓＢＲｉｇｈｔＳｃａｌｅ７息资产Ｎｕｍｅｒｉｃ、１５１２；ａｓｓｅｔＮｏｎｅＮｏｎｅｉ８ＲｉｇｈｔＳｃａｌｅ８持仓比例Ｎｕｍｅｎｃ１８１２ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅＮｏｎｅＮｏｎｅ，８Ｒｌ晰Ｓｃａｌｅ９申购次数Ｎｕｍｅｒｉｃ；Ｓ１０ｒｌｅｗｔｌｍｅ￥Ｎｏｎｅ］Ｎｏｎｅ；８ＲｉｇｈｔＳｃａｌｅ１０股票种数一Ｎｕｍｅｒｉｃ｜５｜０［ｓｔｏｃｋｋｉｎｄｓ１Ｎｏｎｅ…～Ｎｏｎｅ…“１８Ｒ心ｈｔｓｃａＩｅ图４．７ｖａｒｉａｂｌｅ属性值资料来源：本文研究整理然后保存数据文件命名为ａｌｌｉｎｄｅｘ．ｓａｖ，选择ｓｐｓｓ的ａｎａｌｙｚｅ－－ｃｏｒｒｅｌａｔｅ－－ｂｉｖａｒｉａｔｅ，在弹出的对话框中选择所有数值变量，选择ｓｐｅａｒｍａｎ相关分析，如图４．８所示：图４．８ｓｐｅａｒｍａｎ相关分析对话框资料来源：本文研究整理最后得到的结果ｏｕｔｐｕｔ如图４．１２所示：¨李志辉，罗平，ｔＳＰＳＳｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ统计分析教程》，电子工业出版社．２００６年１月２９计算得出，交易次数３次以内的客户有３６９６人，最后把交易次数３次以内的定义为低度活跃客户，交易次数在４与１６之间的定义为中度活跃客户，交易次数大于１６的为高度活跃客户。
利用ｔａｂｌｅ节点查看数据表的ｎｃｗｔｈｎｃｓ变量，按ｎｃｗｔｉｍｉｅｓ降序排列．发现ｎｅｗｔｉｍｅｓ等于Ｏ的客户多达６．０００多人，总人数是１０３５９，所以过半的人是没有申购新股的。
因此定义ｎｅｗｔｉｍｅｓ为０的客户为不偏好新股，不为０的客户偏好新股。
Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ软件有一个Ｄｅｒｉｖｅ功能，也就是依据某个变量衍生新变量，在本文中一共要衍生五个新变量ｃｏｎｇｒａｔｕｌａｔｉｏｎ、ｓｉｚｅ、ｐｅｒ、ａｃｔｉｖｅ、ｎｅｗｓｔｏｃｋ，分别代表了客户的贡献度、总资产、持仓位、活跃度和新股偏好度。
所以要设置５个Ｄｅｒｉｖｅ节点，数据流如图４．２３所示：全一⑩一＠一＠ｉｄｅｔｉｍｅｓａｌｌｌｎｄｅｘ．ｓｚＨ＂ｃｏｒ，，ｇｒａｔｕｌａ＿ｏｎＳｉＺｅ图４．２３Ｄｅｒｉｖｅ节点数据流图资料来源：本文研究整理每个Ｄｅｒｉｖｅ节点的新变量设置如图４．２４、４．２５、４．２６、４．２７、４．２８所示：图４．２４ｃｏｎｇｒａｔｕｌａｔｉｏｎ变量设置资料来源：本文研究整理匐删一＠一一＠阿一图４．２５ｓｉｚｅ变量设置资料来源：本文研究整理图４．２６ｐｅｒ变量设置资料来源：本文研究整理图４．２７ａｃｔｉｖｃ变量设置资料来源：本文研究整理图４．２８ｎｅｗｓｔｏｃｋ变量设置资料来源：本文研究整理用ｔａｂｌｅ节点查看数据表，可以看到新衍生的５个变量了，如图４．２９所示：４．４．２关联规则应用图４．２９添加新变量的数据表显示资料来源：本文研究整理接下来，分析一下客户指标数据之间的关系，在第二章中介绍了关联规则，关联规则能很好的分析出数据之间的联系。
在这里笔者使用的算法是ＧＲＩ和ＷＥＢ图。
Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ在使用算法时最好都要先添加一个ｔｙｐｅ节点来定义输入输出的属性。