课程背景：

数字化转型背景下，银行急需建立一支既精通业务、又熟练掌握数据分析技术的复合型人才队伍，逐步提升各条线在数据的挖掘统计、量化分析、数据建模等方面数据应用能力。本课程从银行实际的业务需求出发，结合银行数据分析的实战案例，讲授常用函数应用、数据模型构建、客户分群管理、数据场景应用，如：收单商户管理、互联网数字银行管理、贷款精准营销名单等，帮助学员掌握数据分析的框架、流程和技术，提升银行从业人员数据分析能力，提高工作效能，提升银行精细化管理水平。

课程收益：

ü 提高银行人对内外部数据应用重要性的认识

ü 通过数据建模，重塑客户画像，实施精准营销与管理

ü 以数为始，提升经营管理思维

ü 掌握常用函数，提升工作效率

ü 掌握精准营销名单的获取与分类技巧

授课对象：银行数据运营官、银行业务条线负责人、经常涉及数据分析的岗位、内训师、网点负责人

授课方式：互动式教学+数据应用流程与逻辑讲解、案例推演

授课时长：3天1晚

授课大纲：

一、 数据分析在银行应用中的重要性与价值

1. 解读2018年银保监会《关于印发银行业金融机构数据治理指引的通知》

2. 解读2020年银保监关于数据质量专项工作的通知

3. 银保监视角下的银行三大数据应用思路

4. 银行数据治理框架与流程

5. 银行数据应用现状分析

二、 数据视角下的业务经营本质

1. 存贷款客户流失率视角下的业务经营本质

2. 手机银行活跃度视角下的经营本质

3. 从数量到质量，从“混战”到“精准”

三、 提升银行工作效能的“常用函数”解析

1. 常用函数

1) 计算系统日期与时间：NOW、TODAY

2) 提取时间：YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE

3) 计算两日前之差：DATEDIF 

4) 提取函数三兄弟： LEFT、RIGHT、MID

5) 查找与引用利器：VLOOKUP/HLOOKUP

6) 条件逻辑函数：IF/IFS

7) 银行考核得分函数组

8) 批量建文件夹

9) ……

2. 常用功能

1) 分列的操作方法

2) 透视表的使用方法

实操：常用函数应用技巧

四、 数据分析思维与数据逻辑实例分析

1. 数据分析思维

1) 说事实，而不是观点

2) 用客观标准代替主观判断

3) 不预设立场

4) 演绎而不是归纳

5) 找出背后的逻辑

2. 四维分析法

1) 描述型分析

2) 诊断型分析

3) 预测型分析

4) 指令型分析

五、 收单商户分层分级管理建模与管理方法

1. 银行发展收单商户的误区

2. 案例分析：收单商户分层管理

1) 收单商户对银行的贡献

2) 收单商户分级管理模型

3) 收单商户分级考核与激励办法

实操：收单商户分层分级建模

六、 内外部数据整合，精准营销名单获取

1. 银行获客的难点

2. 银行数据的获取渠道

3. 案例分析：客群交叉营销渗透率与精准营销名单获取

1) 个体工商户交叉营销渗透率分析

2) 交叉营销渗透率与经营策略分析

3) 个体工商户的A/B/C类精准营销名单获取模型

4) 农区客户产品交叉营销渗透率与经营策略分析

实操：交叉营销渗透率与精准营销名单获取

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