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大數(shu)據分析應用培訓

課程背景：
大數據時代的到來，正在飛速地改變人們的工作方式、思維模式以及企業的業務形態。近幾年里，大數據影響了社會的方方面面，從最先受益的互聯網行業到傳統的醫療、教育、交通等領域，整個社會都處于“大數據+”的風暴當中。
然而，作為國民經濟重要組成部分的銀行業，在大數據面前還顯得比較遲緩，數據利用基本上處于應付監管的簡單查詢、報表、多維分析層面，主要是對現有數據的簡單加工，很少涉及數據挖掘等深層應用。數據分析意識不強，理念較舊，轉型較慢，缺乏高瞻遠矚的定位。在基礎數據源管理、平臺整合、外部數據拓展、數據分析人才儲備與培養等各方面仍存在較大差距，基于大數據對精準營銷的支撐和經營決策作用也亟待加強。
大數(shu)(shu)據是(shi)一座待(dai)挖掘(jue)的(de)“金(jin)礦”，尤其(qi)隨著云(yun)計算、物聯網和人(ren)工智能(neng)的(de)發展，所有的(de)交易記錄、行動軌(gui)跡、語(yu)音、影(ying)像、傳感信息等幾乎一切均可實(shi)現(xian)數(shu)(shu)據化。對(dui)于商(shang)業銀行來說，我們應(ying)該如(ru)何(he)借助大數(shu)(shu)據為業務拓展和運營管(guan)理服務，在深入分析挖掘(jue)現(xian)有客(ke)戶數(shu)(shu)據的(de)同時，如(ru)何(he)實(shi)現(xian)跨行業、跨平臺的(de)外部數(shu)(shu)據資源(yuan)整(zheng)合，是(shi)所有從(cong)業人(ren)員需(xu)要認真思考的(de)。

課程收益：
1.了解大數據產生的時代背景，正確認知大數據的應用價值；
2.透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據的應用方法；
3.結合銀行業特點，開展數據分析，發現數據背后的問題和機會；
4.基于大數據應用，進行點對點精準營銷，為客戶提供個性化服務；
5.強化(hua)大數(shu)據(ju)在銀行內部精細化(hua)管理(li)、成本控制及(ji)風險管理(li)方面的應(ying)用。

課程時間：1-2天，6小時/天
授課對象：銀行營銷、運營、技術、風控、客服等部門人員
授課方式：講師講授+案(an)例剖析+互動交(jiao)流+現(xian)場答疑(yi)

課程大綱
前言：擁抱變化——大數據時代的商業形態與創新思維
1.數據資產：傳統行業的短板
2.互聯網企業的大數據基因
1）什么是大數據基因：客戶VS用戶
2）跨界打劫——挾用戶數據重構市場空間
3）降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3.“跨界(jie)融合”的本質：場景(jing)轉換與用戶體驗(yan)

第一講：大數據的時代背景和正確認知
一、什么是大數據？
1.上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
2.大數據三要素
1）大——海量，平臺級
2）數——信息結構化
3）據——精準、可依賴
3.大數據的六個特征
1）時間
2）空間
3）行為
4）偏好
5）規律
6）預測
案例剖析：五常大米，下單即送
4.大數據的類型
1）消費數據——多維度記錄
2）機器和傳感數據——圖片、聲音、影像
3）行為數據(ju)——位置(zhi)、軌跡、交易(yi)

二、大數據產生的外部環境和基礎條件
1.移動互聯網
——終端普及率
——用戶習慣
——支付
——物流
——信用體系
2.云計算
1）車載導航VS百度地圖
2）阿里云的全球化布局
3.物聯網
1）共享單車、充電寶們的商業邏輯
2）三大運營商的物聯卡戰役
4.人工智能
1）京東、順豐無人機投遞
2）富士康工業機器人作業
3）百(bai)度押注無人駕(jia)駛

第二講：基于用戶畫像的大數據精準營銷與創新服務
一、什么是用戶畫像
1.用戶DNA
2.營銷決策依據
3.效果轉化
案例剖析：今日頭條為什(shen)么讓(rang)巨頭們恐慌(huang)？

二、用戶畫像體系
1.用戶畫像的核心是標簽
2.數據源的建立——自建+整合
1）用戶數據
2）行為數據
3）消費數據
4）商品數據
5）客服數據
3. 數據建模及規則
1）購買力模型
2）群體畫像模型
3）購買興趣模型
4）促銷敏感度模型
現場討(tao)論：共(gong)享(xiang)雨(yu)傘的用戶(hu)畫像(xiang)

三、用戶標簽體系
1.基礎屬性
2.消費特性
3.行為偏好
4.購物偏好
5.異常情況
6. 用戶特權
案(an)例(li)解析：滴(di)滴(di)出行(xing)的(de)大數(shu)據(ju)生態(tai)鏈(lian)

四、用戶畫像與精準營銷
1.個性化搜索
2.社交傳播
3.熱力圖工具
4.會員營銷
5.智能選品
6.個性化推薦
案例剖析1：餐飲O2O解決了什么問題？
1）高峰并發，降低錯漏率
2）數據分析——以銷定產
3）路徑優化，配送效率提升
4）客戶滿意度——良性互動
5）成本控制與品牌傳播
案例剖析2：滴滴出行的商業演進路線圖
1）滴滴大數據：全國哪棟辦公樓下班最晚？
2）為什么先從出租車切入
3）紅包補貼是筆劃算的買賣
4）出行生態鏈構建和延伸
5）基于大數據的智慧交通布局

第三講：商業銀行大數據開發與應用
一、大數據的開發價值及發展趨勢
1.新能源——數據也是生產力
視頻分享：馬云談大數據
2）個性化服務——感知用戶，精準觸達
3）標準化輸出——邊際成本和規模效應
2.大數據的發展趨勢
1）人格化——個體都是載體
2）擴展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——數據會說話
案例分享(xiang)：基于大數(shu)據的(de)C2B個性(xing)化定制(zhi)

二、商業銀行大數據開發的重要性
1.數據是沉睡的金礦
2.發現運營中存在的不足
3.個性化、智能化營銷方案
4.激活休眠客戶群
5.差異化溝通服務體系
6.構建完整的客戶關系鏈
7.最有效的決策依據
8.洞察行業周期性趨勢走向
案(an)例解析(xi)：跨界(jie)時(shi)代的沖擊——競爭對手(shou)到(dao)底是(shi)誰(shui)？

三、銀行大數據采集與外部渠道開拓
1.內部數據采集要點
1）連續性——數據累積效應
2）間隔性——周期內變化趨勢
3）多維度——數據的完整性
4）傾向性——目標導向的數據提取
2.外部數據渠道開拓與整合優化
1）“互聯網+銀行”的跨界趨勢
2）構建(jian)跨平臺信(xin)息采(cai)集體系

四、大數據背景下商業銀行的應用策略
1. 精細化管理與成本控制
1）針對性解決問題，提升工作效率
2）發現問題背后的機會
3）內部管理流程再造和飛躍
4）從人工到智能的成本遞減
2.商業銀行風險管理的變革路徑
1）風險管理數據海量化
2）風險管理控制自動化
3）風(feng)險管理結果卡片化

五、大數據分析挖掘方法和要點
1.統計性分析
1）常規統計——用戶數、轉化率、留存率、流失率
2）不同維度的統計分析
3）導向性的數據提取
案例分享：從一組訂餐數據中，你能看出什么？
2.可視化分析
1）文不如表，表不如圖
2）形成觀點和結論
3）呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例分享：某移(yi)動醫療(liao)平臺數據(ju)可視化(hua)系統

3.預測性分析
1）捕捉各個因素之間的內在關聯
2）通過歷史數據發掘規律和趨勢
3）風險評估，預判和管控
案例分享：一起市場人員集體違規行為引發的KPI重構
4.分析思維的訓練
1）5W2H、SWOT、4P理論、*
2）對比、轉化、關聯，橫向與縱向擴展
3）深入了解各業務板塊，使分析工作貼合實際
4）數據思維是不斷練習的結果
思(si)維(wei)訓練：如(ru)何通過(guo)數據(ju)分(fen)析識別(bie)已損(sun)壞的共享(xiang)雨(yu)傘？

大數(shu)據分析應用(yong)培訓