金融数据分析**有哪些？有什么推荐么？

金融数据分析**这个概念可能有点大，从底层数据采集到最上层数据展现都可能涉及，按描述来看，你想知道的金融数据分析**主要应该指的是数据分析这个环节。这个环节大部分银行都会用bi类的产品去解决，而在这方面做的比较好的，国内值得推荐的是 永洪科技。不仅仅是因为他们在bi产品这方面处于领先地位，更重要的在于，他们能够帮助银行解决金融数据分析**体系建设的问题。选择一个数据分析产品可能短期内就可以定下来。但是搭建整个银行的数据分析体系、让数据真正能够帮助银行带来实际效益，这个却需要耗费非常多的时间精力。但是如果有人能在做产品的同时，将金融行业同类的数据应用经验也分享给你，帮助你去搭建数据分析体系，那就是真正的“良**”了。你买一个打孔机的目的其实是想要一个孔，并不是想要这个打孔机。同样的，银行想采购数据分析**，这个**只是手段。目的是能够帮助银行提升运营效率，带来增长。下面分享一个 永洪科技 帮助某大型银行数据服务**建设的案例。按照客户在银行的行为路径，可以讲数据服务**划分为以下几个主题组成，每个主题对应不同的业务场景，每个场景下有对应的指标。一、一个客户客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、rfm）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表
二、做了一笔交易交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。三、使用哪个账户账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表
四、通过什么渠道渠道主题：
渠道属性、维度、限额组成宽表
五、涉及哪类业务&产品产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表
那么以上是银行数据体系指标建设的框架，落实到细节部分有什么样案例呢？2017年，该银行为手机银行客户推出了一款预期年化收益率表现良好的“夜市理财”产品。主要面向于朝九晚五的白领人群、宅男宅女、中老年客户群体。基于地理位置特征、交易行为偏好、金融产品的购买偏好、访问特征偏好、营销特征等数据，对客户进行分类，打上标签。通过**的标签化，抽象出一个客户的信息全貌，基于精确的用户画像，对客户进行差异化、个性化的产品推送。将精准的内容，通过精准的渠道推送给精准的客户，商品推荐成功的几率就会非常大。推送之后，客户购买“夜市理财”产品的转化率提高了八倍。所以，对于金融行业数据分析**的选择，产品是一方面，能够帮助你解决实际问题才更重要。