自助数据分析平台

问题1为什么民生银行建设了获得国家省部级科技二等奖的数据仓库但分行依然会觉得日常工作中缺少数据遇到的问题问题1为什么民生银行建设了获得国家省部级科技二等奖的数据仓库但分行依然会觉得日常工作中缺少数据问题2为什么数据仓库已经提供了了近三千张功能报表但依然无法及时响应分行日益增长的数据需求遇到的问题问题1为什么民生银行建设了获得国家省部级科技二等奖的数据仓库但分行依然会觉得日常工作中缺少数据问题2为什么数据仓库已经提供了了近三千张功能报表但依然无法及时响应分行日益增长的数据需求问题3为什么民生银行拥有获得国家专利的元数据管理技术日常工作中存在信息碎片化，分行反应数据不一致遇到的问题AB平台实施案例D总结C平台功能介绍自助分析平台基于云计算、云

的自助分析平台安全、开放、灵活、自助、易用、云化ALD数据神灯ysis分析Liberty开放Data数据平台是信息管理部提供的基于海量数据仓库查询、展示、交互、分析的整体解决方案数据分析数据交互报表展示即席查询里面有什么完备的数据丰富的指标强大的可视化及报表工具高质量的服务民生数据仓库数据快查工具可视化报表明细报表数据需求平台流程处理用户数据云分析视觉的重要性视觉的重要性AB平台实施案例D总结C平台功能介绍自助分析平台分行用做了什么ATM布局优化2013年全行ATM机存款量分析，面积越大代表存款量越多启示：通过分析，可以更加合理的利用ATM机，可将存款量很小的ATM机换成圈存机，把存款量较大区域的圈存机换成ATM机，提高自助设备的利用率2014.3.5日分行所有ATM终端当天各时段总交易量

图交易期时段需启示：通过分析得知ATM每天交易量

期的时段，在该时段内要重点

重点区域的ATM线路及机器状况ATM终端号交易量从大到小排序ATM交易类型、交易量分析启示：分析所有ATM机的交易量以及单个ATM机每种交易的占比等，对现有ATM机进行合理配置ATM布局优化开卡量银行签约量移动运营开卡及签约统计地点客启示：通过该报表，可以及时掌握运营

的业务量并对所户进行定位（客户归属机构及类型），着手提升ATM布局优化客户期供金额与还款卡余额对比分析图启示：反映

客户每个月还款日前，还款卡上的余额与待还款金额的一个对比分析，及时关注对角线下面的客户，尤其关注右下角客户群银行客户金融资产、

分布图银启示：分析

银行活跃客户的

段及金融资产余额，可以看出金融资产与行活跃度并未成正比出现，因此可针对此现象进行分析并制定更好的

策略小微客户维度分析启示：对全行商贷通客户进行分析，可以看出男女客户比例大致为4:1，且集中在30~50之间，后期将和小微的业务

沟通，从金融资产等

维度入手分析分行用做了什么ATM布局优化银行客户交易活跃度分析（一启示：转账交易的占比是最高的，其中私银客户在转账交易中最活跃，三个月人均转账交易12笔，接下来是

充值，缴费和

支付，业务重点可放在推

支付等功能上卡交易活跃度分析（二启示：通过各种类型卡的人均交易笔数可以看出，借记卡的使用非常活跃，因此持借记卡的客户应该重点和提升，保持客户的高活跃度交易笔数少但金额很大交易笔数很多但单笔金额小交易笔数多但单笔金额小后续将对活跃用户的支付行为作分析为

银行

提供突破口银行交易量与金额统计启示：通过分析针对三类客户进行分类重庆分行用做了什么ATM布局优化重庆分行投资类储蓄类结算交易类融资类卡介质数据结构化启示：按照小区金融一级经营工作要求，明确了

数据平台分析的对象和目标，整理出了客户五类需求的数据结构化。五级分类数据结构化数据结构化设计思路客户基础信息客户产品信息分段代码首次日期

首次机构号联系地址电子邮箱贵宾客户等级描述客户号

客户1213897966张*42(35,45]1111重庆市渝中区中山四路77号附1号1-2有效户1240022933赵*43(35,45]日北部新区金渝大道号有效户1293650342徐*41(35,45]1102重庆市南岸区南坪东路江南景苑１栋２２－６无效户1122719150杨*32(25,35]1109中国重庆市市辖区渝中区人和街48号tingt

无效户1334679422周*26(25,35]1110江北五里店万丰一村小区2-601无效户账户即时通签约标志银行签约标志存管签约标志签约标志代缴费签约标志绑定还款签约标志按揭

标志当年标志钱签约标志持有定期存款标志0110101100111011111011111111110100111101重庆模型客户金融资产信息存款余额存款余额月日均存款余额季日均存款余额年日均存款占比客户存款类型说明余额余额月日均余额季日均余额年日均占比客户类型说明金融资产余额金融资产余额月日均金融资产余额季日均金融资产余额年日均国债余额基金市值基金市值月日均基金市值季日均基金市值年日均162951078679832798321储蓄占比高00000占比低1629510786798327983200000430052436330209302091储蓄占比高00000占比低4300524363302093020900000101010101储蓄占比高00000占比低101010100000024651796储蓄占比低000占比低106519997973897380762777765765客户交易信息近三个月柜面存款次数近三个月柜面存款金额近三个月柜面取款次数近三个月柜面取款金额近三个月柜面转账次数近三个月柜面转账金额近三个月

ATM存款次数近三个月

ATM存款金额近三个月

ATM取款次数近三个月

ATM取款金额近三个月转账次数近三个月转账金额近三个月银行转账次数近三个月银行转账金额近三个月银行支付交易次数近三个月银行支付交易金额近三个月银行缴费次数近三个月银行缴额近三个月银行充值次数近三个月银行充值金额近三个月POS消费次数近三个月POS消额近三个月交易次数合计交易活跃度描述14000000110000010845000000021075高活跃0000001980001.8000000000021高活跃重庆模型启示：对零售客户的交易行为定义客户的活跃度，建立分行有效客户分类模型，并制定对应的

计划。客户活跃度模型空中团队数

据

分

析

平

台结

算

交

易 /

消

费投

资储

蓄融

资卡

介

质客

户

基

本

信

息客

户

组客

户

经

理客

户

经

理客

户

经

理使

用

者组

合

触

发筛

选

分

类作

业

工

单

系

统启示：依托平台的数据挖掘结果，推送目标客户到分行研发的工单系统，由空中团队进行外呼，并根据回访情况完成客户的转介，推送工单。接收工单进行跟进。闭环式空地对接，以规范的作业流程将座席、客户、经理/客户经理/店员有机的联系起来，共同参与，提高客户体验。基于平台的

模型以数据平台为支撑

搭建

一级经营

体制潜在高价值客户属性

实例土豪级客户中仍然有7322户没有成为有效户，这部分用户潜力巨大，应该作为后期重要的服务与 对象。大数据潜在高价值客户挖掘分析结果产品时如果在他行的POS机上是

挖掘思路：当

它行刷我行的借记卡就可以知道是了那个银行的

产品。

价值：由于这部分用户刷我行的借记卡去

他行的产品，对于用户的有效性和我行金融资产指标是一个流失，可以客户在他行的到期时间，对这部分用户进行

挽回的

，并对热衷于

的客户进行定期

，确保这部分客户的金融资产留在我行。启示：即使非我行客户，

可以通过

POS进行

产品的销售，可有效提升金融资产能力。PS：本ppt中的挖掘数据均是从13年4月至今我行它行

产品挖掘模型1351171051971701043102222604654745252923342728313422232,1203,4323,4222,13269312,4456,7464,5502,9259,4637,4905,59010,53402,0004,0006,0008,00010,00012,0000100200300400500600年月年月年月年月年月年月年

月年

月年

月年

月

014年2月

2014年3月他行

产品的客户数他行他行产品的人均金额(万元）产品的总金额（万元）我行

他行

产品客户数趋势分析启示：我行它行产品的客户数及金额整体上升趋势，特别是从去年4季度以来增速尤为明显。今年1季度它行产品2.4亿。95435822812911210464438111020040080060010001200华夏光大 哈尔滨 浦发 重庆银行 其他渣打中信平安招商广发它行

产品用户数我行

他行

产品各银行分布启示：从人数规模上来看，银行，华夏银行，光大银行吸纳我行客户较多。他行

产品后用户贵宾等级变化分析仅分析今年够买它行

的客户，对比其去年底和今年3月底的等级变化。原客户贵宾等级办理他行

产品后客户贵宾等级私人钻卡金卡银卡有效户无效户等级下降客户数等级下降占比私人311240%钻卡234101392339%金卡6%银卡2753%有效户74444513713758%无效户34353914614664%总计55241244244426启示：

用户

它行

产品后55%的客户等级都会下降，其中金卡客户有70%都会降级。

它行

产品，对用户等级产生较大影响客户号他行

产品时间金额（万元）贵宾客户等级描述产品所在银行1197336613华夏银行2014032534.0金卡1272781542光大银行20140303100.0无效户1142477255光大银行201402125.0无效户1505747668银行2014012911.1无效户1507959766华夏银行2014040110.0无效户1201609333东亚银行2014011413.9银卡1505550529银行2014033013.1银卡1201609333东亚银行2014021320.0银卡1204288001光大银行20140404105.0银卡1252393559银行201401292.0无效户1268083802银行2014022621.0无效户1276308385银行201404035.0无效户1205986016银行201403105.0无效户1176151650光大银行2014032840.0无效户1506231310银行2014032510.0无效户1225228427渣打银行201403125.0银卡1506075051银行2014022017.0银卡1269023450东亚银行201401144.1银卡1270062004光大银行201402115.7无效户1122181912东亚银行2014040813.8银卡1256745750银行2014012237.0有效户1197336613华夏银行201403319.0金卡1219857319光大银行20140211548.0银卡1505798795银行201403265.1钻卡他行

产品后用户详细信息AC平台功能介绍D总结B平台实施案例自助分析平台使用云平台Tableau🡨🡨灵活的可伸缩性→→BI报表BI报表Tableau数据需求平台自助分析平台虚拟机虚拟机虚拟机数据仓库数据外部数据高可用性和安全性的云分析平台多用户的虚拟化分析操作环境多种报表制作工具、呈现方式多种数据源的接入方案完善的

发布流程云平台架构一站式工具包数据在哪数据

什么样子如何

制作报表怎么

展现报表数据如何导出有问题怎么办启示：基于云平台的工具包数据字典何使用数据？零售数据

报送安全

机制数据需求知识库