課程背景：

數字化轉型背景下，銀行急需建立一支既精通業務、又熟練掌握數據分析技術的復合型人才隊伍，逐步提升各條線在數據的挖掘統計、量化分析、數據建模等方面數據應用能力。本課程從銀行實際的業務需求出發，結合銀行數據分析的實戰案例，講授常用函數應用、數據模型構建、客戶分群管理、數據場景應用，如：收單商戶管理、互聯網數字銀行管理、貸款精準營銷名單等，幫助學員掌握數據分析的框架、流程和技術，提升銀行從業人員數據分析能力，提高工作效能，提升銀行精細化管理水平。

課程收益：

ü 提高銀行人對內外部數據應用重要性的認識

ü 通過數據建模，重塑客戶畫像，實施精準營銷與管理

ü 以數為始，提升經營管理思維

ü 掌握常用函數，提升工作效率

ü 掌握精準營銷名單的獲取與分類技巧

授課對象：銀行數據運營官、銀行業務條線負責人、經常涉及數據分析的崗位、內訓師、網點負責人

授課方式：互動式教學+數據應用流程與邏輯講解、案例推演

授課時長：3天1晚

授課大綱：

一、 數據分析在銀行應用中的重要性與價值

1. 解讀2018年銀保監會《關于印發銀行業金融機構數據治理指引的通知》

2. 解讀2020年銀保監關于數據質量專項工作的通知

3. 銀保監視角下的銀行三大數據應用思路

4. 銀行數據治理框架與流程

5. 銀行數據應用現狀分析

二、 數據視角下的業務經營本質

1. 存貸款客戶流失率視角下的業務經營本質

2. 手機銀行活躍度視角下的經營本質

3. 從數量到質量，從“混戰”到“精準”

三、 提升銀行工作效能的“常用函數”解析

1. 常用函數

1) 計算系統日期與時間：NOW、TODAY

2) 提取時間：YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE

3) 計算兩日前之差：DATEDIF 

4) 提取函數三兄弟： LEFT、RIGHT、MID

5) 查找與引用利器：VLOOKUP/HLOOKUP

6) 條件邏輯函數：IF/IFS

7) 銀行考核得分函數組

8) 批量建文件夾

9) ……

2. 常用功能

1) 分列的操作方法

2) 透視表的使用方法

實操：常用函數應用技巧

四、 數據分析思維與數據邏輯實例分析

1. 數據分析思維

1) 說事實，而不是觀點

2) 用客觀標準代替主觀判斷

3) 不預設立場

4) 演繹而不是歸納

5) 找出背后的邏輯

2. 四維分析法

1) 描述型分析

2) 診斷型分析

3) 預測型分析

4) 指令型分析

五、 收單商戶分層分級管理建模與管理方法

1. 銀行發展收單商戶的誤區

2. 案例分析：收單商戶分層管理

1) 收單商戶對銀行的貢獻

2) 收單商戶分級管理模型

3) 收單商戶分級考核與激勵辦法

實操：收單商戶分層分級建模

六、 內外部數據整合，精準營銷名單獲取

1. 銀行獲客的難點

2. 銀行數據的獲取渠道

3. 案例分析：客群交叉營銷滲透率與精準營銷名單獲取

1) 個體工商戶交叉營銷滲透率分析

2) 交叉營銷滲透率與經營策略分析

3) 個體工商戶的A/B/C類精準營銷名單獲取模型

4) 農區客戶產品交叉營銷滲透率與經營策略分析

實操：交叉營銷滲透率與精準營銷名單獲取

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