【干货】银行业务数据分析与客户生命周期价值预测

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作者简介：

赵敏昊，CDA持证人，三年数据分析师经验

在当今数字化转型加速的背景下，银行业正经历着前所未有的变革。数据分析作为推动银行高效运营和战略决策的核心工具，正日益成为行业竞争的关键要素。

通过深入挖掘海量数据，银行不仅能够提升客户体验、优化风险管理，还能在激烈的市场竞争中占据先机。可以使用交易记录、客户销量等数据进行分析，来高效地执行相关任务。

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1.欺诈检测

对于银行而言，欺诈检测是非常关键的事情，银行最关心的是确保客户的安全，寻找可检测欺诈尽早设法最大限度地减少了损失，数据分析可以帮助银行实现必要的保护水平并避免财务损失，可以提高客户安全级别。

欺诈检测过程中包括的主要步骤为：

收集大量数据样本以训练和测试模型；

训练模型以进行预测；

测试结果和部署的准确性。

数据分析师需要动手运用各种数据挖掘技术，例如关联、聚类、分类等，用于处理不同的数据集，并提取可用于实时银行业务问题的有意义的见解。例如，客户的帐户中发生大量交易，直到帐户的所有者亲自对其进行验证，该系统将保留其他交易，此类系统可帮助客户密切关注其帐户活动。

2.管理数据

银行拥有大量的数据集需要管理，收集、分析、存储大量数据非常困难，需要使用数据分析和机器学习的工具技术。

由于数字银行的日益普及和使用，每天都会生成数TB的数据，数据分析师首先应用几种方法来分离对他们有用的数据，对该数据的分析有助于他们获得有关客户行为，优先级等的见解，这将帮助他们建立可产生更准确结果的有效模型。

3.客户细分

将客户划分为特定的组，可以根据称为行为细分的客户行为来形成组，或基于客户的某些特殊特征，即人口统计细分。

人口细分可能包括宗教，性别，年龄，收入等因素。客户细分可帮助银行相应地投入时间和资源，有多种数据分析技术，例如聚类、决策树、逻辑回归等，借助这些工具，可以相应地预测不同客户群的CLV，用于识别高价值和低价值的客户群。

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客户生命周期价值预测（CLV）值是指净利润的预测值，这是企业在整个客户关系中将从客户那里获得的价值。

银行采用不同的预测分析方法来预测将来可以从任何客户产生的收入，这有助于银行根据客户的预测未来价值将其划分为特定的组，识别具有高未来价值的客户将使组织能够与此类客户保持良好的关系，例如更好的客户服务，价格，报价，折扣等。

为此目的最常用的数据分析工具是分类和回归树（CART），逐步回归和广义线性模型（GLM）。随着竞争的加剧，银行需要对客户的每一项活动进行检查，以有效利用其资源。使用数据分析模型来预测客户的CLV，将有助于组织为他们的增长和利润做出一些适当的决策。

以相关销售数据为案例，该数据集一共包含10个字段：

user_id: 用户id

auction_id: 购买行为编号

cat_id: 商品种类ID

cat1: 商品属于哪个类别

property: 商品属性

buy_mount: 购买数量

day: 购买时间

user_id: 用户id

birthday: 出生日期

gender: 性别

对数据进行分类之后，就以上数据进行分析：

1）随着电商的普及，用户是否呈增长趋势？

下图整理了新增用户情况，可以看到用户增长数量相对稳定，11.11这天用户增长是平时的将近10倍，说明双十一的推广活动效果明显，可以多进行这类推广活动。

2）平台的经营状况如何？

下图可以看到商品成交数量呈明显上升趋势，说明平台的经营状况不错，要继续保持。

3）用户的重复购买频率高吗？

下图可以看出用户复购率极低，只达到了0.18%。需要进一步分析找到复购率低的具体原因，想办法提高用户复购率。

4）购买量最多的是哪个类别的商品？

下图得知热销的商品类别，可以针对性的增加商品上架数量以提高销售额。

5) 实时和预测分析

目前银行业基本上使用两种类型的分析：

实时分析使银行可以考虑当前情况并采取相应的措施。

预测分析可帮助银行预测未来，有助于银行预测可能在不久的将来出现的问题并采取适当的措施。

当根据上述数据得出初步结论之后，可以从预测分析方面进行着手。

数据分析在银行业中的应用不仅提升了银行的运营效率和客户体验，也为银行的长期发展奠定了坚实基础。随着技术的不断演进，数据分析将在银行业发挥更加重要的作用，成为推动行业创新和增长的核心驱动力。

CDA数据分析师在银行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助，一些企业可以给报销考试费。

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