【金融数据分析资料】

1、数据分析在金融行业的应用

1.银行大数据应用

1）客户画像

客户画像应用包括个人客户画像（人口统计学特征、消费能力等）和企业客户画像（生产、流通等数据）。此外，还包括（1）客户在社交媒体上的行为数据；（2）客户在电商网站的交易数据；（3）企业客户的产业链上下游数据；（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据；

2）精准营销

精准营销包括实时营销、交叉营销、个性化推荐、客户生命周期管理。

3）风险管控

风险管控包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别（反欺诈分析）等。

4）运营优化

运营优化市场和渠道分析优化、产品和服务优化、舆情分析。

2.保险行业大数据应用

1）客户细分和精细化营销

该应用包括以下4点：u客户细分和差异化服务（以风险偏好为关键指标）。v潜在客户挖掘及流失用户预测w客户关联销售（最佳险种销售组合、利用时序规则找出顾客生命周期中购买保险的时间顺序）x客户精准营销（利用购物、浏览、社交数据）。

2）欺诈行为分析

该应用包括医疗保险欺诈与滥用分析、车险欺诈分析等。u医疗保险欺诈与滥用分析即非法骗取保险金，在保额限度内重复就医、浮报理赔金额。v车险欺诈分析。

3）精细化运营

u产品优化，保单个性化。v运营分析。w代理人（保险销售人员）甄选。

3.证券行业大数据应用

1）股价预测

2）客户关系管理

u客户细分。依据各种指标进行聚类，更好地配置资源和政策, 改进服务,抓住最有价值的客户。v流失客户预测。券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模从而预测客户流失的概率。（其实也包含了客户细分里的一些指标）

3）投资景气指数。

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