金融行业数据分析应用干货分享

从投资结构来看，银行是金融类企业重要部分，证券和保险分列第二和第三位。

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1.银行大数据应用

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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；

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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。

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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。

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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。

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2.保险行业大数据应用：

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客户细分和精细化营销该应用包括以下4点：

①客户细分和差异化服务（以风险偏好为关键指标）。

②潜在客户挖掘及流失用户预测

③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）

④客户精准营销（利用购物、浏览、社交数据）。

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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。

①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。

②车险欺诈分析。

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精细化运营：

①产品优化，保单个性化。

②运营分析

③代理人（保险销售人员）甄选

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3.证券行业大数据应用：

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◾️股价预测：

①基本分析派。依据k线等，简单预测观察值。

②技术分析派。基于数据挖掘技术就属于技术分析派一个重要分支，利用决策树算法、时间序列法、神经网络等在股票预测方面的应用。

◾️客户关系管理：

①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。

②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）

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投资景气指数。总结我把金融领域的数据分析分为三种：

①开源类：客户画像、客户细分，均为实现精细化营销。（卖出去）

②节流类：反欺诈分析、借贷风险评估。（减小损失）

③其他类：运营优化（综合）、股价预测（特殊业务催生）

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对技术的要求基本入门就可以做金融类的数据分析了：

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1）技能要求提数：SQL；分析：Excel，Spss，Python，R，SAS（python、spss和SAS在金融领域应用多，会这三个需要什么在慢慢补充也可以）；可视化：Tableau、PPT。

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2）统计方法要求回归、聚类分析等。

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3）业务概况很多职位描述中要求对借贷流程的理解、大多招贷款风险评估、不良资产、催收难度评估的数据分析人员。

本文内容来自网络，仅供学习、参考、了解，不作为投资建议。股市有风险，投资需谨慎！