银行客户数据分析课件

PART 03
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客户经理子系 统
工行CRM系 统
品进行重新设计，对业务流程进行重组、再造， 从而为商业银行提供全方位的管理视角，使其获 得更加完善的客户交流能力，实现最大化的客户 收益率。它的目标是有效降低商业银行的经营成
背景
本，增加收入，寻找扩展业务所需要的新的市场
系统构成
和渠道以及提高客户的价值、满意度、忠诚度和
（2）实施客户经理制是银行有效地开展市场营销，加强自身 实力的需要
市场营销就是对适当的对象，以适当的价格，在适当的 时间和地点提供适当的产品和服务。
（3）实施客户经理制是银行有效控制风险的需要 银行业风险高度集中，而银行风险又与客户风险紧密相
关，银行必须高度关注客户风险，对其进行科学评价，帮 助客户分析、管理和控制风险，实现银企双赢。
商业银行CRM
基本内涵 本章主要内容：
客户经理制度
银行CRM系 统
框架 软件技术
•商业银行客户关系管理
实施过程
总体功能
•商业银行CRM系统 •商业银行CRM系统分析（实例）
客户经理子系
统 工行CRM系
统
背景
系统构成 系统实施
16.1商业银行客户关系管理
商业银行CRM 16.1.1商业银行客户关系管理
5）数据挖掘
数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐 含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在
有用的信息和知识的过程。
商业银行CRM
基本内涵
客户经理制度 银行CRM系
统 框架
软件技术
实施过程
总体功能
客户经理子系 统
工行CRM系 统 背景
系统构成 系统实施
统 框架

80 60 40 20 0 1 2 系列1 系列2 系列3 3 系列4 4
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0 1900/1/1
2 .

报告期内每日存款余额总和/报告期日历日数 (5)存款周转次数 （基期存款余额+报告期存款收入发生额）/报告期存
款平均余额。 (6)存款稳定率
=报告期最低存款余额/报告期存款平均余额。 (7)存款增长率。
32
负债统计分析
(1)各项负债余额统计分析 分析报告期上各项负债项目的数额，用以反映 商业银行资金来源状况和可用资金额度。 负债余额分析要结合近期余额的变化进行分析。
对资产进行利率敏感性分析的主要目的 是分析资产隐含的利率风险。
21
【例】
对于两家面临相同的经营环境和竞争环境的A、B银行， 假定其利率敏感性资产的收益率等于市场利率，它们资 产结构不同：A银行资产的50%为利率敏感性资产，而B 银行中利率敏感性资产占70%。假定初期市场利率为 10%，同时假定两家银行利率非敏感性资产的收益率是 8%。现在市场利率发生变化，从10%降为5%，分析两 家银行的收益变动情况。
利率非敏感性资产则指对利率变化不敏感，或者 说利息收益不随市场利率变化而变化的资产。
（固定利率贷款）
20
利率敏感性与否是根据该资产在考察期内是否可能重 新定价来划分的，所以讨论利率敏感性一定要给出考 察期限才有意义。若在考察期T内，资产可能重新定 价，则属于利率敏感性资产；相反，则属于非利率敏 感性资产。对于同一资产，考察期限不同，会得出不 同的结论。
析 析 析计 析 析
预
分
测
析
11
数据的主要来源
业务经营数据 信贷数据 金融市场和同业数据 宏观经济数据 专门调查所得数据
第二节 商业银行主要业务统计分析
资产业务统计分析 负债业务统计分析 银行的账面价值与市场价值的
统计分析
13

挑 战
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么？ 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势

卡交易客户占20%,为D类客户(低)。
Page 28
信用卡客户利息收入贡献度 2、从年龄段上看，各类客户分布情况
数据显示，整体四类客户主要集中在22岁至42岁；其中32岁以 下A类客户相对其他三类客户占比较少，32岁以上A类客户占比高于 其他三类客户。
Page 29
信用卡客户利息收入贡献度 3、从性别上看，各类客户分布情况
信用卡客户专题分析报告
上海陆鹰 2014-12
Page 1
目录
➢ 信用卡存量客户分析
– 信用卡客户发展现状 – 信用卡客户分布情况 – 信用卡客户资产结构分析 – 信用卡客户交易行为分析 – 信用卡客户贡献度分析
➢ 信用卡激活客户特征分析 ➢ 信用卡专题分析总结 ➢ 信用卡潜在客户挖掘模型评估 ➢ 信用卡逾期客户风险模型评估
户(偏低);基本没有分期收入贡献的信用卡交易客户占10%,为D类
客户(低)。
Page 36
信用卡客户分期收入贡献度 10、从年龄段上看，各类客户分布情况
数据显示，整体四类客户主要集中在22岁至42岁；其中32岁以 下A类客户相对其他三类客户占比较少，32岁以上A类客户占比高于 其他三类客户。
Page 37
Page 18
信用卡客户交易行为分析 3、各年龄段激活卡数中交易卡数占比情况
数据显示，各年龄段激活卡数中交易卡数占比差异不大，其中 22岁以下及32至47岁年龄段的交易卡数占比略高于其它年龄段。
Page 19
信用卡客户交易行为分析 4、各卡龄段激活卡数中交易卡数占比情况
数据显示，卡龄段在1个月之内的交易卡数占比最高，约85% 左右；卡龄段在两年至三年的交易卡数占比最低，约28%；整体来 看，随着卡龄的增加，交易卡数在激活卡数中占比逐渐下降。

控制流
02
银行存取款业务概述
存取款业务简介
存取款业务是银行的基本业务之 一，为客户提供存款和取款服务。
存款是指客户将资金存入银行， 银行向客户提供存款账户和存折。
取款是指客户从银行取出存款， 银行根据客户的要求进行支付。
存取款业务流程
01
客户到银行柜台或自助 设备进行存取款操作。
02
银行员工或自助设备对 客户身份进行验证。
数据流图的优化与完善
总结词
数据流图的优化策略
详细描述
在绘制完分层数据流图后，需要对数据流图进行优化和完善。优化过程包括简化流程、调整数据流向、合并或拆 分功能等，以提高数据流图的清晰度和可维护性。同时，需要确保数据流图与实际业务处理流程的一致性。
04
数据流图在银行存取款业务中的应用
业务需求分析
需求调研 需求整理
系统功能设计
功能划分
功能详细设计
对每个功能模块进行详细设计，包括 业务流程、数据流程、界面设计等。
数据流程优化
数据流梳理 数据流优化
05
数据流图绘制工具介绍
Microsoft Visio
总结词
详细描述
Lucidchart
总结词 详细描述
SmartDraw
总结词 详细描述
03
银行系统记录客户的存 款或取款信息。
04
银行向客户支付存款或 从客户账户中扣除取款 金额。
存取款业务数据流
01
02
03
04
03
银行存取款数据流图绘制
确定顶层数据流图
总结词
详细描述
绘制分层数据流图
总结词
分层数据流图的构建
详细描述

第三方数据
来自其他金融机构、征信机构等 的客户信用评分、消费行为等信 息，有助于评估客户的信用风险 和消费潜力。
80%
社交媒体数据
通过分析社交媒体上的客户评论 、反馈等信息，了解客户对银行 的评价和需求，有助于改进服务 质量。
数据质量与清洗
数据完整性
确保数据的完整性和准确性， 避免缺失值和异常值对分析结 果的影响。
银行客户数据分析
目
CONTENCT
录
• 引言 • 数据分析方法 • 客户数据来源 • 客户画像构建 • 客户分群与细分 • 客户价值评估与客户获取策略 • 数据可视化与报告
01
引言
目的和背景
目的
通过数据分析，深入了解银行客户的消费行为、偏好和需求，为 银行提供更有针对性的产品和服务。
背景
随着科技的发展和市场竞争的加剧，银行客户数据分析已成为银 行业务发展的重要支撑。通过对客户数据的分析，银行可以更好 地满足客户需求，提高客户满意度，增加业务收入。
提高运营效率
通过对业务流程数据的分析， 银行可以发现潜在的优化点， 提高运营效率。
02
数据分析方法
描述性分析
总结：描述性分析是对数据进行简单的描述和整理，以揭示数据 的基本特征和规律。
通过统计指标如均值、中位数、众数、方差等，对客户数据进行 汇总和展示，帮助银行了解客户的基本情况，如年龄、性别、职 业等。
通过对比行业标准和最佳实践，分析银行客户数据的优劣势，提出针对性的优化建议，例如优化产品设计、提升服务质量等 。
03
客户数据来源
银行内部数据
存款数据
包括各类存款的金额、期限、利率等信息，反映 客户的资金状况和投资偏好。
交易数据

• • •
整理版课件
5
数据预处理
• 我们选用Weka数据挖掘工具来对客户的账户数据进 行分析，因此所有的原始数据都必须转换成能被We ka处理的数据集格式。
• 原始数据集的特征主要有四种类型的，分别是：数 值型(numeric)、标称型(nominal)、日期型(date)和 字符串型(string)。
整理版课件
4
数据集(属性)
• Count of Debit this Month(这个月取款的次数) • Count of OD(透支的次数) •• Amount of Withdraw this Month(本月取款的账目) • Last Transaction Date(上一次交易的日期) • Country Code(客户所属的国家) • Birthday(生日) • Sex(性别)
当前余额正负
+
–
145
0
69
0
133
0
当前余额值
均值
标准差
24445.50
73408.73
29164.41
78077.97
152882.48 604633.58
6182
1
5571.17
23957.76
1985
0
22102.61
64825.42
119
94
8432.82
18680.66
46
0
2093.91
聚类
聚类1 聚类2 聚类3
最低交易账目
均值
标准差
21710.57
67398.29
25422.80
71501.18
137112.35 560335.78

注1： 取交易量排名前10的交易类型 ， 去重后剩余7种注2： 行业取11类主要行业 ，按交易量或交易金额排名 ，后面行业分析同此
各行业中交易类型排名分析
>
• 从各月来分析 ， 交易笔数发展较为缓慢 ， 10月份出现回落 ， 而11 月份有了小幅回升• 交易金额发展呈波动发展趋势• 笔均交易金额呈下降趋势 ， 7月份最高 ， 从8月份开始小幅回落
>
• 从大区角度分析 ，华南地区网银账户渗透率最高为17.5%， 西北地区的网银账户渗透率最低仅为5.24%；• 从机构角度分析 ，广东省网银账户渗透率最高达到23% ， 其次为上海19%和海南17%； 渗透率最低的机构为甘肃、 青海和山西。
注： 渗透率是指我行签约企业网银服务的账户占全部对公账户的百分比
>
• 一般户、基本户数量累计约占全部签约账户的90%• 签约类型中专业版的数量约为查询版的3.8~4.5倍行业分析
• 信息科技行业企业网银占比最高 ， 并且新签账户最多；• 保险业企业网银渗透率最高地域分析
• 城市账户类交易的账户占比最高 ，达41% ， 动户率和渗透率城市最高• 华东地区网银账户数最多 ，广东省网银账户数最多• 各大区动户率比较均衡 ， 最高的省份为四川省• 华南地区网银账户渗透率最高 ， 其中广东省最高
• 分析对象： 企业网银客户• 分析周期： 2011年7月~2011年11月• 数据来源： 对公系统 & 客管系统
>
• 企业网银签约账户分析• 企业网银交易特征分析 • 企业网银潜在客户分析 • 分析总结
>
• 2011年7月到2011年11月 ， 网银客户数 量与占比呈现逐月上升的发展趋势；• 截止到2011年11月底我行存量企业网银客户数为4.04万户 ， 占全部对公客户数量的5.86% 。

详细描述
Microsoft Visio是一款专业的数据流图绘制工具，提供了丰富的形状、模板和符号，支持创建各种类 型的图表，包括流程图、组织结构图、网络图等。Visio还支持导入和导出多种格式的文件，方便与其 他软件进行协作。
Lucidchart
总结词
在线绘图工具、易于使用
详细描述
Lucidchart是一款在线绘图工具，提供了丰富的模板和符号 ，支持绘制各种类型的图表，包括流程图、组织结构图、数 据流图等。Lucidchart还支持实时协作和版本控制，方便团 队成员共同编辑和修改图表。
数据流图定义
使用图形化方式展示系统 中数据的流动和处理过程 。
主要数据流
包括客户请求、交易处理 、结果反馈等。
数据流图示例
展示一个简单的存取款流 程，包括客户在ATM机上 输入信息、系统处理请求 、数据库更新等步骤。
数据流图分析
数据流图特点
直观、易于理解，能够清晰地展 示系统的数据处理流程。
数据流图分析内容
绘制分层数据流图
总结词
分层数据流图的构建
详细描述
根据顶层数据流图，进一步绘制分层数据流图，将各个业务功能细化为具体的处 理过程和数据流程。分层数据流图应清晰地展示数据的传递和处理过程，以及各 层之间的数据接口。
数据流图的优化与完善
总结词
数据流图的优化策略
详细描述
在绘制完分层数据流图后，需要对数据流图进行优化和完善。优化过程包括简化流程、调整数据流向、合并或拆 分功能等，以提高数据流图的清晰度和可维护性。同时，需要确保数据流图与实际业务处理流程的一致性。
SmartDraw
总结词
功能丰富、适合初学者使用
详细描述
SmartDraw是一款功能丰富的绘图软件，提供了各种类型的图表模板和符号，支持绘 制流程图、组织结构图、数据流图等。SmartDraw还提供了智能布局和自动对齐功能 ，使得绘图更加方便快捷。同时，SmartDraw还提供了丰富的导出和分享选项，方便

了解如何通过银行客户数据分析来评估风险、优化营销策略、改善客户服务质量和价值，未来将随着技术的发展和数据的增长而不断壮大。
银行客户数据分析
本课程将介绍银行客户数据分析的概念、应用场景和方法。通过数据清洗、 探索、建模和分析，发掘数据中的价值并优化业务决策。
概述
银行客户数据分析是指利用大数据技术和方法对银行客户数据进行深入挖掘和分析，以提供决策支持和 业务优化。
数据获取
我们将介绍银行客户数据的来源、类型以及获取方式，以确保数据的准确性 和完整性。
数据清洗与处理
通过数据清洗和处理，我们可以将数据中的噪声和脏数据去除，从而提高数据的质量和可用性。
数据探索
通过描述性统计、相关性分析和数据可视化等手段，我们可以深入了解银行 客户数据的特征和趋势。
数据建模
我们将介绍常用的预测模型和聚类模型，帮助银行利用数据进行风险评估和 业务优化。
数据分析应用

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01
02
Python
一种流行的编程语言，提供丰富的数 据处理和分析库，如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言，提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言，适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法，构建风险评分模 型，对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三：医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则，辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ，对用户行为数据进行清洗、 转换和建模，提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二：金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户，预 测客户违约可能性，为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合，通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程，增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务

5.2 银行客户行为分析
• 一、客户行为过程分析
• （一）个人客户行为过程分析 （1）认识需要 （2）信息收集 （3）比较评价 （4）购买决策 （5）购后行为
一、客户行为过程分析
• （二）公司客户行为过程分析
（1）认识需要 （2）确定需要 （3）物色银行 （4）征求供应建议书 （5）选择银行 （6）确定供求关系 （7）表现评价
最高 评分
盈利能力：
总资产净利率
20
10
销售净利率
20
4
净值报酬率
10
16
偿债能力：
自有资本比率
8
40
流动比率
8
150
应收账款周转率 8
600
存货周转率
8
800
成长能力：
销售增长率
15
15
净利增长率
10
10
人均净利增长率 10
10
合计
100
20
30
20
30
20
15
100
12
450
12
1200
12
1200
（2）修正重购：指公司客户改变原先所购产 品品种、价格、服务内容、成交条件后再行购 买。
（3）新任务购买：指公司客户初次购买某种 金融产品和服务。这是最复杂的购买类型。
（二）影响公司客户行为的主要 因素
• （1）环境因素。
• 指公司所处的外部环境因素 • 国家的经济前景、市场的需求水平、技术发展变化、
技术 – 员工职业生涯发展不利和对员工的激励不足
二、维护客户关系的策略
• （一）维护客户关系的基本方法
1、追踪制度： （1）向客户提供有用的各种信息

第2页/共29页
问题的定义
• 取时，将上述信息输入到计算机中，计算机根据主关键字进行查找，如找到，计算利息并打印利息清单给 用户；如没找到，则给出相应的出错信息。为简化问题，可以认为储户一次性将本金和利息全部取完，进 行销户处理，应将其取款情况记录在“底帐”中。
第3页/共29页
可行性研究
1、提取信息
•
单击“存款处理”，运行“存款控制”模块2.0
•
单击“取款处理”，运行“取款控制”模块2.1
•
单击“退出” ，返回到操作系统。
第25页/共29页
总体设计
• 存款控制模块 2.0 • 在此界面上有输入存款单各项的控件和“确定”，“打印”，“返回”三个命令
按钮。 • 其中：单击“确定”完成流水号的生成、将输入的数据存盘（处理存款）的工作。
第17课 习题讲解
问题的定义 可行性分析 需求分析
总体设计
第1页/共29页
问题的定义
• 计算机储蓄系统应具备两方面的功能：自动记录存款和取款 • 存款时，由业务员键入存款人的姓名、住址、存款类型、存款日期、
存款金额、利率、并自动生成流水号，保存在“存款数据表”中。流 水号和存款日期可作为将来查询、统计、取款时的主关键字，类型等 可作为辅关键字。打印存单给用户。
第23页/共29页
总体设计
主控模块1.0
存款控制2.0
取款控制2.1
接收存 款 校验
提示出 错2.1
生成流 水号
处理存 款2.2
打印存 款单2.3
接收 取款 校验 提示 出错
3.1
计算 利息 3.2
生成取 款记录 销户3.3
打印 存款 单3.4
第24页/共29页

2019
-
9

4.存货


主要包括一家企业持有准备出售的产成品，或者正处于 生产过程中的半成品和在产品、在生产，或者提供劳务 过程中将消耗的材料或物料。 存货的分析重点有以下三个方面： 存货的规模：银行信贷人员要对不同时间的资产负 债表中的存货余额进行比较，发现异动，应进一步 寻找存货增加的原因。 存货的类型：根据存货类型的不同，存货的价值和 适销性也各不相同。 存货的计价方法：对存货入账计价方法的选择会直 接影响到资产负债表中存货的价值
10
2019
ABC公司存货及存货跌价准备
表5-6 ABC公司存货及存货跌价准备 项目 2003年末 金额 跌价准备 净额
单位：万元
2002年末 金额 跌价准备 净额
原材料
在产品 产成品及 库存商品 其他
15951
9816 24786 1282
1072
333 587 16
14879
9483 24199 1266
2019
-
2
一、财务报表分析的一般步骤和方法
（一）一般步骤：
收集报表和相关 信息
①+附表 ②质量 ③相关可比资料
整理加工 分析简表
分析 比较 归纳
形成 结论
2019
-
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（二）常用分析方法




1、增减分析法：对同一企业的两期或两期以上的财务 报表中的项目数据进行比较，计算增减额和增减率，并 进一步分析变动趋势和增减原因。 2、结构分析法：用百分率对某一报表项目内部结构进 行分析，并与历史和同业进行比较。 3、财务比率分析法 ：用财务比率反映报表中两个或多 个项目之间的关系，同时为规模不同、但经营特征相似 企业的财务业绩进行比较提供了方便。 4、因素分析法：根据分析指标与其多项构成因素之间 的关系，从数值上来分别确定各因素变化对整个分析指 标影响程度。