银行营销活动做好数据分析

A. 如何构建商业银行数据分析能力

构建商业银行数据分析能力的步骤如下：
1、建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。
2、数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。
3、 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。
4、建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。
数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手:(1)制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。(2)数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。(3)数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。(4)应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。(5)数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。

B. 营销人员该如何搞定数据分析

【导读】随着精细化营销理念的普及，人们对营销的认识也逐渐深入，越来越多的营销人员认识到，营销不仅是一门艺术，也是一门科学。在市场快速变化的时代，基于数据进行分析，对市场需求、客户行为进行科学准确的掌控。那么，营销人员该如何搞定数据分析呢?

1、营销人员的常见问题

通过数据分析，营销人员可以找到以下问题的答案。

问题一：流量从哪里来?

互联网时代就是流量的时代，得流量者得天下，但是做了这么多营销推广，究竟哪个渠道是有效的渠道的质量又该如何比较。

问题二：吸引来的用户为什么没有转化?引流曝光率上去了，转化率却不高，苦于没有优化的方向。问题到底出在哪里?

问题三：ROI如何提升?

ROI是衡量营销效果的终极标准，也是营销人员考核的核心指标。如何提升ROI也是营销人员始终需要考虑的问题。

2、像搜索一样简单的数据分析工具

但是，如何才能更快地学会数据分析，提升自己的营销力，也成为了广大营销人员和营销团队的难题。毕竟，平时的工作时间紧任务重，想要做出好看实用的图表，又需要花费大量的时间。幸运的是，数据分析工具已经取得了很大的进步，学习成本也越来越低，只需要找到正确的工具，营销人员很快就能搞定数据分析。

而DataFocus就是这样一款为营销人员准备、学习成本低、只需10分钟就能上手做出精美图表的数据分析系统。

DataFocus和一般的数据分析工具不同，它最大的特点是可以用类自然语言来交互，只需像使用搜索引擎一样输入问题，DataFocus就能自动进行数据分析和可视化呈现。

3、数据导入到数据可视化

进入DataFocus之后，左侧有数据管理、搜索、数据看板等版块。数据管理可以上传和管理数据，搜索就是对数据进行分析和做各种图表;数据看板可以展示数据分析的结果。

关于营销人员该如何搞定数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

C. 民生银行的数据化营销的成功之处有哪些

民生银行大数据项目首先将大数据平台与巨杉的数据解决方案作深度集成，而内后期合作方如何对客户容行业应用诉求作精准把握，才是决定项目成功落地的关键。
日前，中国民生银行大数据项目正式启动。该项目由IBM和巨杉数据库公司（SequoiaDB）携手，通过IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，实现深刻的行业洞察。该平台使用IBM BigInsights与合作伙伴SequoiaDB的完整集成，全面提升民生银行作为金融业领导者在大数据时代的价值。

1. 竞争驱使应用

2. 互联网基因的融合

3. 应用趋向业务洞察

4. 在不同的应用场景中，实现全面的数据分析。特别是内置的集群内文本语义分析功能，为多种来源的文本提供高性能的处理、标注及分析功能。
   

D. 如何在银行审计领域做好大数据分析

给你看看亿信华辰的行业案例看看
银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：
1、客户画像
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
2、精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
3、风险管理与风险控制
在风险管理和控制方面包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
4、运营优化
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。

E. 如何做好营销数据分析

营销数据分析很多时候就是销售数据分析，一般可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，一键分享给老板查看，我们的销售数据包括这些维度：

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 ，由我来做汇总工作。

• 销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

• 客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

• 库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。而管理者，通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP个人版追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率大大提高了呢，我就有更多时间去管理销售业绩，业绩怎能不提高呢！

F. 8个提高数据分析工作效率的技巧

8个提高数据分析工作效率的技巧

我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前都要做好多次。她还提到，往往事后发现原本不需要花这么多时间！

听起来是不是很像你的遭遇？你会不会在得出像样的答案之前反复分析很多次？或者一遍又一遍地为类似的活动写着代码？如果是这样的话，这篇文章正好适合你。我会分享一些提高效率和减少不必要的重复工作的方法。

备注：请别误会。我不是说迭代都不好。这篇文章的重点在于如何识别哪些迭代是必要的，哪些是不必要且需要避免的。

什么原因导致了数据分析中的重复工作？

我认为没有加入新信息，就没必要重复分析（后面提到一个例外）。下面这些重复工作都是可以避免的：

对客户问题的诊断有偏差，不能满足需求，所以要重做。重复分析的目的在于收集更多的变量，而你之前认为不需要这些变量。之前没有考虑到影响你分析活动的偏差或假设，后来考虑到了所以要重做。

哪些迭代是必要的呢？下面举两个例子，一、你先建立了一个6个月后的模型，随后有了新的信息，由此导致的迭代是健康的。二、你有意地从简单的模型开始逐渐深入理解并构建复杂模型。

上面没有涵盖所有可能的情况，但我相信这些例子足够帮助你判断你的分析迭代是不是健康的。

这些生产力杀手的影响？

我们很清楚一点——没有人想在分析中出现不健康的迭代和生产力杀手。不是每个数据科学家都乐于一边做一边增加变量并反复运行整个分析过程。

分析师和数据科学家会因为不健康迭代和丧失效率而深感挫败，缺乏成就感。那么让我们尽一切努力来避免它们吧。

小贴士：如何避免不健康迭代并增加效率

技巧1: 只关注重大问题

每个组织都有很多可以用数据解决的小问题!但雇一个数据科学家的主要目的不在于解决这些小问题。好钢要用在刀刃上，应该选取3到4个对整个组织影响最大的数据问题交给数据科学家来解决。这些问题一般具有挑战性，会给你的分析活动带来最大杠杆（或者收获满满或者颗粒无收，想象一下借贷炒股）。当更大的问题没被解决时，你不应当去解决小问题。

听起来没什么，但实际上很多组织都没做好这一点!我看到很多银行没用数据分析去改善风险评分，而是去做市场营销。有些保险公司没用数据分析提升客户留存率，而是试图建立针对代理机构的奖励计划。

技巧2: 一开始就创建数据分析的演示文稿 (可能的布局和结构)

我一直这样做并且受益匪浅。把分析演示稿的框架搭起来应该是项目启动后的第一件事。这听起来或许有悖常理，然而一旦你养成这个习惯，就可以节省时间。

如何搭框架呢？

你可以用ppt、word、或者一段话来搭框架，形式是无关紧要的。重要的是一开始就要把所有可能情况列出来。例如，如果你试图降低坏账冲销率，那么可以像下面一样布局你的演示文稿：

接下来，你可以考虑每个因素如何影响坏账冲销率？例如，由于给客户增加了信用额度导致银行的坏账冲销率增加，你可以：

首先，确定那些信用额度没被增加的客户并没有导致此次坏账冲销率增加。

下一步，用一个数学公式来测量这个影响。

一旦你把分析中的每一个分支都考虑到了，那么你已经为自己创造了一个良好的起点。

技巧3: 事先定义数据需求

数据需求直接源于最后的分析结果。如果你已经全面地规划了要做哪些分析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。这里有几个提示来帮助你:

? 试着赋予数据需求一个结构: 不单是记下变量列表，你应该分门别类地想清楚分析活动需要哪些表格。以上面增加坏账冲销率为例，你将需要客户人口统计表，过往市场营销活动统计表，客户过去 12 个月的交易记录，银行信贷政策变更文件等资料。

? 收集你可能需要的所有数据: 即使你不是 100%肯定是否需要所有的变量，在这一阶段你应该把所有数据都收集起来。这样做工作量大一些，但是与在以后的环节增加变量收集数据相比，还是更有效率一些。

? 定义您感兴趣的数据的时间区间。

技巧 4: 确保你的分析可重现

这个提示听起来可能很简单——但初学者和高级分析人员都难以把握好这一点。初学者会用Excel执行每一步活动，其中包括复制粘贴数据。对于高级用户，任何通过命令行界面完成的工作都可能不可重现。

同样，使用记事本（notebook）时需要格外小心。你应该克制自己修改以前的步骤，尤其是在前面的数据已经被后面的步骤使用的情况下。记事本在维护这种涉及前后数据勾稽关系的数据流方面表现地非常强大。但是如果记事本中没维护这种数据流，它也会非常没用。

技巧5: 建标准代码库

没必要为简单的操作一次又一次重写代码。它不仅浪费时间，还可能会造成语法错误。另一个窍门是创建常见操作的标准代码库并在整个团队中共享。

这将不仅确保整个团队使用相同的代码，而且也使他们更有效率。

技巧6: 建中间数据集市

很多的时候，你会反复需要同一批信息。例如，你将在多个分析和报告中用到所有客户信用卡消费记录。虽然你可以每次都从交易记录表中提取，但是创建包含这些表的中间数据集市，可以有效节省时间和精力。同样，市场营销活动的汇总表也没必要每次都查询提取一次。

技巧7: 使用保留样本和交叉验证防止过度拟合

很多初学者低估了保留样本和交叉验证的强大。很多人倾向于认为只要训练集足够大，几乎不会过拟合，因此没必要交叉验证或保留样本。

有这种想法，往往会在最后出岔子。不单我这样说——可以看一下Kaggle上任意竞赛公开或非公开的排行榜。你会发现前十名中有些人不再过拟合时他们的排名就不再下降了。你可以想象这些都是高级数据科学家。

技巧8: 集中一段时间工作并且有规律地休息

对于我来说，最佳的工作状态是集中利用2-3小时解决一个问题或项目。作为一名数据科学家，你很难同时完成多项任务。你需要以自己的最佳状态对待一个单独的问题。对于我来说，2-3 小时的时间窗口最有效率，你可以依据个人情况自行设定。

后记

上面这些就是我提高工作效率的一些方法。我不强调非要第一次就把事情做好，但是你必须养成每一次都能做好的习惯——这样你才能成为一个专业的数据科学家。

你有什么提高工作效率的好方法吗？有的话请在下面的评论中留言。

原文标题：8 Proctivity hacks for Data Scientists & Business Analysts

翻译笔记

1、catchupwithsb.还特指同某人恢复联系,相当于becomecurrentwithwhat’sgoingoninsomeone’slifewhenyouhaven’tbeenintouchforawhile

所以这句话的意思是说“再次联络到（碰到/遇到）你真好”,特指有段时间和你没有见面或者联络时候的说法。

2、proctivitykillers，生产效率杀手，降低生产效率的因素，阻碍提高生产效率的因素。

3、坏账冲销率，信用卡行业的重要指标，每月发生坏账除以当月初信用卡应收款总额的年化比例，主要用于衡量资产的信用水平。

4、插图中Brandstrategychange，品牌战略变更可能会导致坏账冲销率增加。例如，当采用竞争品牌或者边际品牌战略时可能会导致坏账冲销率的增加。

5、品牌战略：

形象品牌。在品牌竞争中形象品牌能有效地赢得公众的信赖，形成良好的“口碑”效应，对累积、提升品牌资本有着极为重要的作用，能促进企业其它品牌的推广。例如，雀巢公司的“雀巢”作为母品牌就是形象品牌，它有力地推动了其众多的子品牌。因此，企业的品牌经营战略不能没有形象品牌。竞争品牌，通常是针对市场上同类产品而推出的，它将通过其特殊的市场定位如技术上的、价格上的或服务上的特色撕开竞争对手的防线，或开辟崭新的目标市场。显然，竞争品牌的主要目的就是为企业争夺更多的市场份额，创立企业的竞争优势。这种类型的品牌也许现在并不能为企业带来多少利润，但发展潜力极大，是企业参与未来市场品牌竞争的关键和希望。利润品牌，是企业多品牌经营的中心。利润品牌为企业创造利润是现代品牌经营的重要特征。利润品牌一般都是企业独特技术（企业核心竞争力）的代表，竞争者难于在较短时间内进入这一领域为企业创造很大的利润空间，甚至是超额利润。当然这类品牌如果不加以提升和改善，就有进入衰退期的可能。边际品牌，是企业多品牌经营战略的必要补充。边际品牌不是企业的形象品牌、竞争品牌，从其表象看难于创造利润但因其具有一定的客户基础，不像其它品牌那样需要高额的投资。因此，即使该品牌的销售额停滞不前或缓慢下降，仍有一批忠诚的消费者不会放弃这类品牌。边际品牌的作用就是创造盈余资源，并为企业的竞争品牌、形象品牌和利润品牌提供资源支持，为冲销企业的固定经营费用做出贡献。

6、插图中“Acquisitiondriven”，acquisition意为（1）（对公司的）收购，并购；（2）(图书馆通过采购、交换赠阅等)图书资料的获得；获得的书籍(或报刊、杂志)；（3）（知识、技能等的）获得，习得。例如，dataacquisition指数据采集。

7、插图中“Spendsimulation”，译者在此只依文解义的翻成了“花费模拟”。在ask.com搜索引擎中，没有相应内容，网站提示是否搜索spentsimulation，spent是一个互动游戏，由一个帮助流浪者和贫穷者的公益组织发起，玩家用1000美元生活一个月模拟贫穷的生活状态，玩家参与互动游戏时会面临很多选择，比如?支付信用卡还是支付房租。这个游戏从2011年2月第一次举办到2014年7月已经有200万人在218个国家玩超过400万次。如果客户参与这类活动，可能会导致信用卡超期未付。参考链接：http://umrham.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/SPENT_(online_game)#cite_note-2

8、datarequirement，数据需求，与之相关的还有Marketrequirement，Proctionrequirement，其中产品需求与数据需求关系紧密。因为数据需求随着产品业务逻辑展开。要收集一个产品的数据，首先需要了解产品业务逻辑，例如功能之间的交互关系以及单一功能的业务逻辑。其次将业务逻辑节点化，识别出重要节点并列出优先级。再次将节点化的业务代码化，主要将列出的重要节点（需要统计的节点）添加统计事件和统计参数。最后形成数据需求文档。

9、moreoftenthannot，往往。

读后感

译完这篇文章，我感觉数据分析人员可以从两个方面借鉴经验，一是从传统管理咨询行业借力，DA需要具备的能力包括传统咨询行业解决问题的能力加上数据处理技能。比如本文的第二点提示，类似于咨询行业的重要方法——结构化思维。可以参考芭芭拉·明托编写的《Logicinwriting,thinkingandproblemsolving》（中文译名：金字塔原理——思考、表达和解决问题的逻辑），这本书是麦肯锡的经典培训教材，介绍了很多实用的方法，帮助读者在思考表达时重点突出、逻辑清晰、主次分明。二是可以从传统的数据资源规划中得到启发。本文第三点提示，如何确定数据需求，恰恰可以参照传统数据资源规划中从业务需求得到数据需求，并对业务和数据进行建模的系统化方法，具体可以参考高复先教授的《信息资源规划:信息化建设基础工程》。

本文最后提到工作和休息，这点因人而异。我觉得需要关注以下几点：

一是评估综合效率。一周有一两次效率特高，但综合效率或许不如一周都保持一个平稳的节奏。可以尝试用番茄钟这种时间管理工具来量化分析一下自己的情况；

二是调整生活习惯。数据分析工作需要饱满的精力，影响精力的因素很多，比如暴饮暴食可能就会带来负面影响。

三是关注呼吸，如果我们高效率的时候身心舒畅，呼吸自然，那么这种状态是可持续的。如果精力集中时，经常屏住呼吸，这种方式更倾向于消耗。冥想和正念训练或许会有帮助。

工作有如跑马拉松，有些人的目标不为跑得快只为跑得年头久，希望60岁依然能去跑，这类人对控制心率的需求大过提高速度。有些人希望尽快提高成绩，去冲刺几个重要赛事，因而自愿承担自由基增加的代价。做数据分析也一样，设定怎样的目标，那就怎样去奔跑吧。

以上是小编为大家分享的关于8个提高数据分析工作效率的技巧的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

G. 在银行如何做好存款营销

可以让你熟悉的客户来银行存款，可以让你的亲朋好友来银行存款，也可以给客户发一些传单或者是给来银行办理业务的客户推销，把这个存款的好处告诉客户，这样就可以做好存款营销了。

H. 互联网时代的客户数据分析与精准营销

互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。
单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：
不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；
客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；
不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；
不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；
……
那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
［案例一］客户数据清理分析与分类
首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：
其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。
那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。
界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。
排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。
［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。
在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

I. 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

J. 谁能告诉我如何做好银行公司业务的经营分析

选好分析课题，就是确立好业务经营分析的基本范围和内容。选题成功，不仅能够增强分析报告的价值，而且有利于作者选定有效的分析方法。
一般情况下应当按照三点要求来进行，即实用、超常和新颖。

材料的收集是撰写业务经营分析报告的基础，它直接关系到分析报告的质量。分析材料的收集应当围绕选题来进行，并遵循真实、有效、完整三原则。
计算分析的方法多种多样，最常见、最常用的方法有以下几种：
一、比较分析
比较分析的方式，一般有以下四种：
（一）计划完成对比分析
（二）同类对比分析
（三）历史对比分析
（四）市场占有率分析
二、结构分析
结构分析是对某一经济现象总体的构成比重的分析。通过结构分析，能够反映经济现象的特征，评价其内在结构的合理性程度，掌握经济活动的本质与规律。如存款结构分析、贷款质量结构分析、贷款投向结构分析等等。
三、动态分析
动态分析是同类经济现象在时间上的对比，其常用指标有发展速度、增长速度、平均发展速度及平均增长速度等。通过此类分析，既可找出经营管理上存在的问题，又可预测经济活动的发展趋势。
四、因素分析
因素分析就是将构成某一事物的几个重要因素，顺序地将其中一个作为可变，而暂时把其他因素作为不变，逐个加以替换，以测算各个要素对事物的影响程度。在因素之间的相互替换上，通常先数量因素，后质量因素；先实物因素，后货币因素；先基本因素，后从属因素；先主要因素，后次要因素。其特点是能够反映出某项因素对某一结果的影响程度。根据测算结果，可以找出影响经营结果的主要因素和次要因素，以便对主要因素加以分析研究，提出改进工作的办法措施。
上面是几种最为常用的计算分析方法。在同一篇分析报告中，很少只使用一种分析方法，多为几种方法同时使用。
进行科学分析，除运用上述方法外，很重要的一个方面就是找出主要因素，分析其影响程度，并且把分析主观因素的影响放在重要位置，从主观上总结经验，查找不足，以利发展。

业务经营分析报告的结构由标题、前言、主体和结尾四个部分组成。