课程大纲

数据分析的基本法

1. 数据分析到洞察的应用价值

2. 数据到洞察的逻辑路线（数据分析的关注点）

a) 数据的收效收集和处理

i.  无效数据和处理方法

ii. 数据的理性认知

b) 数据如何变成信息

i. 信息需求者的智慧

ii. 原始数据不是最有效的信息基础

c) 信息向知识转化

i. 知识是数据点到面的汇集；

ii. 如何进行知识面的求索；

d) 知识到洞察的跨越

i. 数据的洞察表现；

ii. 常见的洞察需求和方法

3. 业务分析之基础-客户分层

i. 客户分层的价值和意义

ii. 常见客户分类的方法和应用

A. 资产分类；

B. 产品分配

C. 行为分类

iii. 不用方法对银行业务发展的价值

4. 预测的原理和应用

i.  行为预测的重要性

ii. 预测的基本准则

iii. 预测的应用和解读

1) 预测因素的假设

2) 数据准备和清洗

3) 数据的区分度和WOE

4) 读懂预测模型的好坏

5) 怎么做打分卡以及怎样使用

iv. 预测的应用场景

数据分析的战略建设

一、数据分析的基础是数据

i.  银行的数据战略

1. 行内数据

a) 数据的收集、汇集和标准化

b) 数据的管理和安全

2. 外部数据

a) 外部数据的战略意义

b) 数据的收集、汇集和存储

c) 合规的数据融合手段

二、健全且有效的组织建设

架构组织；

团队人员特征；

组织职能

三、灵活且有效的工具

常用的分析工具介绍