大数据金融行业大数据变现__明略实战分享案例
大数据分析师的数据分析案例和实践经验分享
大数据分析师的数据分析案例和实践经验分享在当今信息爆炸的时代，大数据成为了不可或缺的资源。
大数据分析师作为通晓数据分析技术、具备良好业务理解能力的专业人才，担负着翻译数据背后价值的重要使命。
本文将分享一些大数据分析师的数据分析案例和实践经验，希望能够为读者提供实用的参考。
一、客户需求分析案例作为一名大数据分析师，理解并满足客户需求是一项基本技能。
以下是一个关于营销策略的案例：某电商平台希望优化其个性化推荐算法，提高用户转化率。
为此，大数据分析师需要分析用户的浏览和购买行为，并根据不同用户的特征进行个性化推荐。
首先，分析用户在平台上的活跃时间和行为轨迹，以了解用户对不同商品的偏好。
通过利用关联规则挖掘用户购买行为与商品特征之间的关系，大数据分析师能够准确判断用户可能感兴趣的商品。
其次，通过构建用户画像，对用户进行细分，以便为每个用户提供个性化的商品推荐和优惠活动。
此外，大数据分析师还能通过A/B测试等手段验证个性化推荐策略的有效性，不断优化算法，提高用户转化率。
二、数据清洗与预处理经验大数据分析师在进行数据分析之前，需要对原始数据进行清洗与预处理，以保证数据的准确性和完整性。
以下是一些数据清洗与预处理的经验分享：1. 异常值处理：在实际数据中，常常存在一些异常的观测值，例如错误记录、空值或超出正常范围的数值。
大数据分析师需要采用合适的方法来处理这些异常值，如删除、替换或插值处理。
2. 缺失值处理：缺失值是一个常见的问题，影响数据分析的结果。
大数据分析师可以使用插补方法来处理缺失值，如均值、中位数、众数、回归模型等。
同时，还可以考虑是否收集更多数据以填补缺失值。
3. 数据标准化：不同变量的单位和量纲不同，会影响到数据分析的结果。
因此，大数据分析师需要对数据进行标准化处理，使得不同变量之间具有可比性，以便进行综合分析。
三、数据可视化与报告编制大数据分析师需要将复杂的数据信息用清晰的图表和报告展现出来，以便于业务部门和决策者理解和利用。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
大数据分析的实用案例分享
大数据分析的实用案例分享随着数字化时代的到来，无论是企业还是政府机构，都面临着海量数据的管理和利用问题。
如何从这些海量数据中发掘有用信息，做出精准决策，成为了当前各行各业都面临的难题。
而大数据分析就是解决这一问题的有效手段。
一、电商行业电商行业是大数据分析的典型应用场景。
根据用户在搜索、点击、购买等操作中所产生的海量数据，电商企业可以精准分析用户的需求和行为，并通过对比不同用户的数据，得出市场趋势和商机。
例如，在搜索排名方面，通过对用户的搜索记录进行分析，可以发现哪些关键词最能吸引用户，并针对性地进行优化。
而在商品推销方面，通过对用户的购买历史和浏览记录进行分析，可以向用户推荐更符合其兴趣和需求的商品，提高销售量。
二、金融行业金融行业也是大数据分析的重要应用场景之一。
各类金融机构均拥有庞大的客户群体和交易数据，通过大数据分析技术，可以提高风险控制和营销效率。
例如，在信用评估方面，通过对客户的历史信用记录、交易金额、还款情况等多维度数据进行分析，可以准确预测客户的信用风险。
而在营销方面，通过对客户的交易记录和兴趣偏好进行分析，可以向客户精准推荐适合其的理财产品和服务，提高销售效率。
三、医疗行业随着医疗技术的不断提升，医疗行业也逐渐利用大数据分析技术来提高诊疗效率和精准治疗水平。
例如，通过对大量患者的病历记录进行分析，可以发现不同治疗方案的效果和优劣，帮助医生更好地选择治疗方式。
而在疾病预测方面，通过对不同患者的遗传信息、症状表现和医疗历史等数据进行分析，可以预测患者的疾病风险和可能患病类型，为早期预防和精准治疗提供技术支持。
四、制造业制造业也是大数据分析技术的应用领域之一。
通过对生产过程中的数据进行分析，可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
例如，在质量控制方面，通过对生产过程中的传感器数据和工艺参数进行分析，可以实时监测产品质量，并根据预测模型及时做出调整和优化。
而在生产计划方面，通过对历史生产数据和市场需求趋势进行分析，可以提前预测产品需求，优化生产计划和采购方案，减少浪费和库存积压。
大数据分析在金融科技中的应用案例
06 总 结 与 展 望
Part One
大数据分析在金融 科技中的重要性
大数据分析的定义和特点
添加标题
大数据分析的定义：大数据分析是指对海量数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘的过程，以发 现数据间的关联和规律，为决策提供支持。
添加标题 添加标题 添加标题
数据分析方法：该公司采用机器学习、深度学习等技术，对获取的数据进行清洗、 整合、分析，挖掘出投资者的风险偏好、投资目标等信息。
资产配置方案：根据分析结果，该公司为投资者提供了个性化的资产配置方案，包 括股票、债券、基金等多种资产类型的配置比例，以及相应的风险控制措施。
效果评估：经过一段时间的运行，该公司的智能投顾服务得到了投资者的认可，资 产配置方案也取得了较好的投资收益和风险控制效果。
精准营销策略：根据客户画像和数据分析结果， 制定个性客户的基本信息、交易数 据、社交数据等，构建客户画像
实施效果：通过精准营销策略的实施，该公司 实现了客户数量的快速增长和业务规模的扩大
数据分析方法：采用机器学习算法对客户数据 进行挖掘和分析，识别客户需求和行为特征
某反欺诈公司利用大数据进行风险控制的案例分 析
添加标题
案例背景：介绍反欺诈公司的背景和业务范围，以及为何 选择大数据分析进行风险控制。
添加标题 添加标题 添加标题 添加标题
数据来源：详细说明该反欺诈公司从哪些来源获取数据， 包括公开数据、内部数据、第三方数据等。
数据分析方法：阐述该公司如何利用大数据技术对获取的 数据进行分析，包括数据清洗、特征提取、模型训练等步 骤。
添加标题
作用：控制风险、防止不良贷款发生的重要一环。
Spark在金融行业中的大数据分析与应用案例研究
Spark在金融行业中的大数据分析与应用案例研究随着信息技术的快速发展，金融行业日积月累地产生着大量的数据。
这些数据对于金融机构而言，包含着重要的业务信息和价值。
如何高效地对这些大数据进行分析和应用成为了金融机构迫切需要解决的问题。
Apache Spark作为一种快速而强大的大数据处理平台，已经被广泛用于金融行业中的大数据分析与应用。
Spark的快速处理能力使得金融机构能够更加及时地从庞大的数据中提取有用的信息。
例如，在金融行业中，交易处理速度至关重要。
利用Spark的并行计算能力，可以对大量的交易数据进行实时处理和分析，从而能够迅速发现异常交易行为或者市场风险。
另外，Spark的内存计算技术也极大地提高了计算速度，对于金融机构而言，能够更加准确地计算交易成本和风险。
除了交易处理，Spark还被广泛用于金融行业中的数据挖掘和风险分析。
金融行业中的数据包含着丰富的信息，如股票市场数据、交易数据、风险评估数据等。
利用Spark的机器学习库，金融机构能够基于历史数据进行模型训练，并预测未来的市场情况和风险。
例如，一家证券公司可以利用Spark对过去几年的股票数据进行分析和建模，从而预测未来股市的涨跌趋势，为投资决策提供科学依据。
另一个金融行业中常见的应用是信用风险评估。
金融机构需要判断客户的信用风险水平，以此决定是否批准贷款和制定相应的利率。
Spark的大数据处理能力使得金融机构能够更加全面地分析客户的个人信用信息、历史交易记录和行为数据。
通过对这些数据进行模型训练和分析，可以更加准确地评估客户的信用风险，从而避免风险扩大和贷款违约。
除了交易处理和风险分析，Spark还可以用于大规模数据的实时计算和分析。
金融机构需要对市场趋势、投资组合和客户需求进行实时分析，以便及时做出决策。
Spark的流处理功能使得金融机构能够实时处理和分析大量的实时数据，从而能够获得及时的市场洞察力。
例如，一家基金公司可以使用Spark实时计算股票和债券的投资组合价值，并根据市场情况动态调整投资策略。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
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金融数据聚集............................................................................................错误!未定义书签。
金融行业应用............................................................................................错误!未定义书签。
金融行业应用案例-华尔街个案..............................................................错误!未定义书签。
用户案例：FactSet .................................................................................错误!未定义书签。
Conotate功能介绍： ...................................................................................... 错误!未定义书签。
来自Datameer的解决方案 ............................................................................. 错误!未定义书签。
大型零售银行............................................................................................错误!未定义书签。
大数据在金融行业应用案例
大数据在金融行业应用案例引言随着互联网技术的快速发展和数据规模的不断增长，大数据已成为金融行业的重要资源。
大数据的应用为金融行业带来了许多机遇和挑战。
本文将深入探讨大数据在金融行业的应用案例，涵盖金融风控、投资决策、市场营销等方面，以展示大数据技术的巨大潜力。
金融风控基于大数据的反欺诈体系银行、保险公司等金融机构面临着大量存在欺诈嫌疑的交易，传统的反欺诈体系往往难以有效识别。
利用大数据技术，可构建起强大的反欺诈体系。
具体案例如下：1.数据收集：金融机构通过各种途径收集大量交易数据、用户信息等数据。
2.数据清洗和整合：利用大数据技术，对收集到的数据进行清洗和整合，剔除异常数据和无效信息。
3.建模和分析：通过对清洗后的数据进行建模和分析，建立反欺诈模型，利用机器学习算法自动识别潜在的欺诈交易。
4.实时监控和预警：将反欺诈模型与实时监控系统相结合，能够实时监测交易，并及时发出预警。
大数据风险评估模型金融机构需要对客户的信用风险、借贷风险等进行评估。
借助大数据技术，可以建立更为精准的风险评估模型。
具体案例如下：1.数据获取和清洗：通过各种渠道获取客户的贷款记录、消费行为等数据，并对数据进行清洗和整理。
2.特征提取和建模：利用大数据技术对清洗后的数据进行特征提取，并采用机器学习算法建立风险评估模型。
3.风险评估和预测：使用建立的模型对客户的信用风险进行评估，并预测潜在的风险事件。
4.风险管理和优化：根据风险评估结果，金融机构可以制定相应的风险管理策略，并优化风险控制流程。
投资决策基金推荐系统对于投资者而言，选取合适的基金产品是一个复杂的任务。
利用大数据技术，可以建立基金推荐系统，为投资者提供个性化的投资建议。
具体案例如下：1.数据采集和清洗：收集和清洗基金相关数据，包括历史净值、基金经理履历等信息。
2.用户画像建立：通过分析用户的个人特征、投资偏好等数据，建立用户画像，并进行个性化推荐。
3.相似基金推荐：利用大数据算法，寻找历史表现相似的基金，并推荐给用户。
大数据实战案例
大数据实战案例
随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
大数据的应用已经渗透到了各个行业，为企业决策、产品创新、效率提升等方面带来了巨大的改变。
在大数据实战案例中，我们可以看到大数据技术是如何在实际应用中发挥作用的。
首先，让我们来看一个关于电商行业的大数据实战案例。
在传统的电商模式中，企业往往难以准确把握消费者的需求，商品的定价和推广策略往往是基于主管的经验和市场调研的结果。
然而，随着大数据技术的应用，电商企业可以通过分析海量的消费数据，精准地了解消费者的偏好和购买行为，从而制定个性化的营销策略，提高销售转化率和用户满意度。
另外一个大数据实战案例是关于金融行业的应用。
传统的金融风控模式往往是
基于静态的数据和人工的风险评估，很难应对风险的动态变化。
而有了大数据技术的支持，金融机构可以通过对海量的交易数据进行实时监控和分析，及时发现异常交易和风险，提高风险控制的效率和准确性。
除此之外，大数据在医疗、物流、制造等行业中也有着丰富的应用案例。
例如，通过对患者的病历数据进行分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病；通过对物流数据的分析，可以优化配送路线，降低成本提高效率；通过对生产过程中的数据进行监控和分析，可以提高产品质量和生产效率。
总的来说，大数据实战案例展示了大数据技术在各个行业中的广泛应用和巨大
潜力。
通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，企业可以更好地了解市场和用户，提高决策的准确性和效率，实现商业模式的创新和转型。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据技术必将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业带来更多的机遇和挑战。
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理财产品也收到消费者热议，其收益率表现 是普遍关注点。
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
热词云图
• 江苏银行与招商银行、平安银行、民生银行等共同提及率较高。 • 其房贷首付六折政策在新闻平台上传播较广。 • 消费者对信用卡和理财产品最为关注。
金融业大数据驱动 业务创新实践分享
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舆情声量概览
• 从上一周的声量表现来看，南京银行声量略高于江苏银行。 • 从声量平台分布来看，南京银行在新闻、论坛和博客上产生的声量远高于江苏银行。
一周总声量
声量平台分布
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
- 可控的 - 好用的 - 数据一致的 - 反应及时的 - 弹性可扩展的
存量客户梳理统一视图结果图
第二阶段：引入外部数据…
银行已有数据资产：客户关系CRM系统， ECIF系统中的数据….
外部数据 == 不同特征、不同维度的数据使用场景 （应景弹性变化 的数据）；
➢ 客户准入： 直接验证 （手机# 姓名 证件#） ➢ 规则： 过去的信贷历史 （增值服务平台如短信） ➢ 风险级别： 不同程度的审核审查； 客户风险的综合评价、各 种模型 进行定价； ➢ 精准获客（广告的精准投放） ➢ 贷款人预筛选、预审批 （如白名单）； ➢ 逾期管理： 催收的策略和催收的手段（催缴公司黑名单);
需求(和数据平台支撑 相关)调研并确定最优 先业务
循环调研分析和输出物讨 论,螺旋式不断完善……
数据治理和规范标准
- 目前数据质量分析 - 数据治理重点领域规划 - 数据标准和规范机制规划
和执行计划
客户统一视图
客户基本信息 客户联系信息 客户关系信息 客户服务和互动信息 客户VIP分析 …
大数据平台
• 每促销一单位的产品Z ▼ （默认金额最高的产品，此处可对其它品类进行选择）对其它产品的影响
对刷卡笔数笔数的影响
对刷卡金额金额的影响
对刷卡收入的影响
对刷卡收益的影响
美国互联网金融公司ZestFinance
• ZestFinance(原名ZestCash）新兴的互联网金融公司 使用机器学习的方式评估个人贷款的信贷风险指数。研发主要团队有数 据科学家、数学家和计算机科学家组成。
第三阶段： 建设大数据平台路线演进图
现有系统-业务体系 柜台业务
ATM/电子银行
POS/商易通
数据分析体系 业务提醒
管理、统计报表
决策分析
各业务条线 系统
财务系统
会计系统
支撑系统【如客管系统】
银行集中的数据中心
通知预警 平台
自定义查询 平台
报表生成 平台
风险控制 综合营销 绩效考核 报表统计
大数据平台
大数据在国际银行业的主要应用
大数据在国内银行业的主要应用
2运营 优化
快速(极速)放贷 产品组合优化
舆情分析 服务升级(个性化、多样化服务)
批量获客 跨界融合 整合资源与产业升级
5业务 创新
1客户 画像
个人画像；企业画像
3风险 管控
反欺诈应用(申请欺诈；交易欺诈) 小微企业贷款评估 P2P平台
4精准 营销
优质客户&不良客户特征分析
存量客户分析结果样例
优质客户&不良客户特征分析
存量客户分析结果样例
数据+平台+应用“三位一体”方法论
26
第一阶段：存量客户统一视图实施路线
业务指标摸底
- 业务部门 - 信科部 - 数据源头摸底系
统化调查、记录 、整理
数据现状调研和分析
- 总行数据库平台 - 省行数据下载平台 - 业务分析和业务发展
大数据平台的建设。首先应该规整、规范、统一和梳理行内已有数 据。对已有的客户综合视图，产品视图和账户视图进行完整和统一 的梳理；能够完全兼容并提高现有查询等。 这是基础。
大数据就在你我身边……
优衣库 线上线下打通 促进 服务提升 店面选址APP应 用舆情分析
俱乐部式高档酒店大数据分 析客户历史数据和酒店就餐 和运动及活动数据
情感表现
• 由于声量来源以新闻为主，因此带有情感倾向的消费者讨论声量非常小。其中，南京银行的口碑优于负面口碑。 • 南京银行由于股票未跌停以及没有手续费收到好评，然后消费者也对其报表持不信任态度。 • 江苏银行的正面声量主要来源于对其银行的崇拜和公益活动的称赞，负面声量较为含糊，未明确为指出原因。
声量情感表现
例举
情感表现 正面 中立 负面
南京银行 9
2,723 1
江苏银行 4
1,598 6
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京 银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
正面声量举例
✓ 而我买的 南京银行 是银行里唯一涨得还 是很欣慰的。...
✓ 银行板块也普遍下跌，仅 南京银行 一只 股票在涨。...
识别结果
存量客户分析的一些基本算法
#1、基于经验规则标注种子
#2、K-近邻算法补充
#4、最终结果
#3、信贷经理标注验证
存量客户分析的算法和模型优化
优质客户&不良客户特征分析
共发现客户92万多个特征
其中有效区分优质不良客户的特征 9000多个
存量客户分析结果样例
优质客户&不良客户统计
存量客户分析结果样例
负面声量举例
✓ 江苏银行 是不是倒闭了啊，没有听到动静 ✓ 跑了好几站路，发现一家 江苏银行 ，结果不能办 ✓ 现在坐车去浦发银行看看……..
传统客户视图
大数据客户画像
- 数据 +模型 =用户画像 - 立体 多维度 深层次 细颗粒度 对应的不同的业务和多样的应用场景
- 快速识别白名单和黑名单；提高自动核准率， 从而提升效率
1. 银行在使用的数据
“银行内部可用信息的使用率仅仅是1/3, 仍然有大片数据荒地， 价值有待挖掘”
-信用卡交易记录 -用户交易往来记录 -用户贷款还款数据 --客户基本信息 --基本评分数据
2. 尚未有效 使用的数据
- 银行网站互动信息和使用行为信息 - 社交媒体公众号信息 - 呼叫中心录音数据 - 移动银行用户定位和行为数据 - 监控视频
逾期
y
退货
y
统计指标
短信数量 高频词
y y y y y y
高频词（多个）
频次 频次 频次 频次 频次 置信度 频次 频次 短信数量 频次（多个）
存量客户精耕细作 – 优质分析
优质客户特征分析- 模型流程
数据清洗
个人信贷数据
特征处理
基于经验 规则标注
特征降维
K-近邻算法补充
信贷经理 标注
新客户
优质/不良客 户识别模型
- 精准营销；征信评级； 反欺诈； 动态调整级别和监控 （增收和降低 坏账率）、快速放贷运营提升 和 服务提升 。
- 这里需要刻画用户， 不同特征， 不同地区…往往涉及到基本自然属性、 兴趣爱好、购物行为和爱好。 用户画像vs 打标签 （标签的组合，标 签 派生特征， 标签关联关系…)
银行的数据 + 外部数据
江苏银行热词云图
江苏银行与招商银行、平安银行、民生银行、 南京银行、汇丰银行、光大银行、交通银行、 兴业银行和宁波银行等共同提及率较高。
江苏银行实行房贷首付六折政策，相关新闻报 道较多。
信用卡和理财产品是消费者较为关注的话题。
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
职业 地域
标签取值
置信度 置信度 0表示女，100表示男 置信度 置信度 置信度 置信度 置信度 0表示无，100表示有 0表示无，100表示有 0表示无，100表示有 0表示无，100表示有 频次 频次 频次 置信度
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