如何挖掘数据(如何挖掘数据的潜在价值)

如何挖掘数据的潜在价值

银行通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视图信息，创建面向业务应用、支持与业务指标匹配的量化模型，快速产生和发现营销线索，为客户提供差异化的产品和服务策略。

通过系统建模，快速生成合理的销售引擎，进而发挥销售引擎引导营销及销售的关键作用。从营销策划、营销计划的制定、目标客户的选择、营销线索的推送和跟踪、销售管理到营销的分析评估，全面实现以销售引擎为核心的全闭环营销及销售全流程管理。

1、客户数据分主题

在银行客户数据模型中将客户数据分为客户属性、客户行为、客户价值、客户需求及客户态度五个主题，具体如下：

1.1客户属性主题数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、所属行业、职业、地域、信用额度、生命阶段;

1.2客户行为主题数据包括购买\签约\首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉、客户活跃度;

1.3客户价值主题数据包括资产\负债\贡献。根据客户的九项资产与个贷贷款金额作为客户资产\负债分层依据，判断客户层级;

1.4客户需求主题数据包括产品偏好、渠道偏好;

1.5客户产品偏好是指客户在储蓄、理财、个贷、信用卡等产品上的偏好性;

1.6客户渠道偏好是指客户对销售渠道偏好程度，其中销售渠道包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜面;

1.7客户忠诚度主题数据是针对理财和个贷产品，通过数据挖掘计算出客户针对理财和个贷产品的流失可能性，据此考量客户在这两种产品上的忠诚度，然后再对客户进行忠诚度分析。

2、客户数据行为分析

数据只有通过使用才能发挥其价值，一旦需要解决的业务问题被确定，就需要选择合适的解决这些问题的方法和工具，对于业务知识的获取，存在下列几种方法：

1)报表和应用

2)灵活查询分析

3)数据挖掘

报表是银行获取信息所必需的途径，基本上银行的报表都会关注机构层面、产品层面的信息，提供已经发生的事实，但是报表无法用于解答随时出现的各类业务问题。一旦管理者对报表中的某项内容提出问题，就需要对明细数据进行深层次的分析。

灵活查询分析通常用于解答即时出现的、不能预先定义的各类业务问题，是最易于实现、最灵活的一种方式。用灵活查询分析解答的问题可能来源于：

1)通过固定报表发现的特殊现象（如：对异动的分析）；

2)为了达成的既定业务目标所需的信息支持（如：营销分析、营销活动后评估）；

3)对数据综合程度依赖较高、其他实现方式无法在指定时间完成的需求（如：上级管理部门或外部监管单位临时性的数据要求）；

4)对自身业务的探索和研究（如：市场分析、专题研究报告）；

5)对内部和外部其他突发现象的快速回应所需的数据支持；

简单的统计分析能够对业务现象提供逻辑性的解释，但是无法发现数据中蕴藏的规律，数据挖掘运用一系列数学的方法，从大量数据中发现具有潜在价值的信息和知识。

2.1、客户细分模型

针对不同的业务目标，通常可以对客户按照自然属性（年龄、职业、区域、职称、文化程度等）和行为属性（交易行为、消费行为、呼叫行为等）进行群体划分，以便营销与决策人员据此针对不同的客户群采用不同的市场策略。客户细分的主要目标在于发现不同客户群体所投射的不同需求，并找出各个客户群体所具有的典型特征，用以指导营销和销售的开展。

利用数据挖掘中的聚类等技术不但将客户的自然属性、行为属性作为客户细分的依据，还可以将客户的资信状况、经济能力等衍生属性纳入到分析中，将客户进行多中细分，以便针对不同的客户群采取不同的服务，并能够锁定那些最有价值的客户对其实现个性化服务。

2.2、营销预测模型（即响应模型）

营销预测模型可以分为两种，新客户的获取以及现有客户价值提升。新客户的获取是对那些未成为银行客户的群体，通过数据挖掘手段发现潜在的客户群，然后通过营销手段使其成为银行真正客户的过程。但是银行内部缺乏潜在的客户资料，需要依赖外部数据源，因此整个数据挖掘过程存在较大的风险。

此外，银行内部存在大量的低价值客户，这类用户往往只是单纯的存款用户、或者只购买了很少的中间业务或理财产品，银行需要提升这类客户的业务价值。通过数据挖掘技术，分析客户的交易行为、客户的个人属性以及客户的扩展属性等变量，预测客户购买某项金融产品的可能性，然后通过一定的营销手段向客户推荐，从而有效提高客户忠诚度，提升客户价值，增加银行利润。

数据挖掘如何创造价值

BI通过借助信息化系统,以简单、丰富和直观的形式,将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的大数据价值。

如何挖掘数据的潜在价值呢

企业进行客户价值分析的好处：

1、通过客户价值分析可快速的将企业最具价值的客户从海量数据中筛选出来，方便企业进行重点跟进，提高销售效率及成功率。

2、通过客户价值分析可延长客户生命周期，实现客户价值增长。对于企业中具有潜在价值的客户，想方设法提高其满意度和和忠诚度，适时进行客户关怀，尽可能的引导该类客户转变为高价值客户。

3、通过客户价值分析可充分激活老客户并实现最大限度的价值挖掘。

深入挖掘数据价值

数据挖掘是一种用于从大量数据中提取有用信息的过程。它是一种基于统计学和数学技术的分析工具，利用计算机技术和算法来挖掘和发现数据中的潜在规律，进而提取出有价值的信息，并以此来进行有效的决策。

数据挖掘能够帮助企业更好地理解客户行为，预测未来趋势，进行市场分析等。数据挖掘应用广泛，如金融、医疗、电子商务、社交网络、搜索引擎等领域均可应用。它是一种非常重要的技术工具，可以帮助企业提高效率，优化业务流程，从而获得更大的竞争优势。

挖掘数据价值的用处

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流也越来越密切，生活也越来越便捷，然而大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云曾经说过，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，这显示出大数据对于阿里巴巴集团来说是举足轻重的。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在于“大”，而在于“有用”。数据的价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据，发掘其潜在价值，才是赢得核心竞争力的关键。

研究大数据，最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲，是对过去和现在的归纳和总结，其本身不具备趋势和方向性的特征，但是我们可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类行为，并且能够帮助我们改变过去的思维方式，建立新的数据思维模型，从而对未来进行预测和推测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的商品，消费者的购买欲将会提高。知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推广和商业研究。

大数据的处理技术迫在眉睫，近年来各国政府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命，众人纷纷积极研究大数据的相关技术。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动政府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。

可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想象，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”;大数据提供的是一些描述性的信息，而创新还是需要人类自己来实现。

如何挖掘数据的价值点

1客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

哪些方面挖掘数据的潜在价值

生物多样性的直接价值：消耗性利用价值：指直接消耗性的（即不经市场交易的）自然产品上的价值。

例：农民上山砍柴、猎取野物、种植蔬菜、饲养家禽等。在封建社会，自给自足的小农经济大多利用这部分价值。生物多样性的间接价值是指不能直接转化为经济效益的价值，它涉及到生态系统的功能（为人类生存环境服务），可以从以下几方面进行分析和理解。①为生物多样性的消耗性利用价值和生产性利用价值提供支持系统。②涵养水源和防治水土流失 ③生物多样性对生态系统中种间基因流动和协同进化的贡献。④生物多样性在调节气候和物质循环方面的贡献， ⑤生物多样性在美学、社会文化、科学、教育、精神及历史的价值也是相当大的，世界上，自然观光性质的旅游业每年创造120亿美元的税收 潜在使用价值：不知道它有什么作用。例如，据近期的调查，中医使用的植物药材达1万种以上。野生生物种类繁多，人类对它们已经做过比较充分研究的只是极少数，大量野生生物的使用价值目前还不清楚。但是可以肯定，这些野生生物具有巨大的潜在使用价值。一种野生生物一旦从地球上消失就无法再生，它的各种潜在使用价值也就不复存在了。

挖掘数据的方法

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。这个定义包括好几层含义:数据源必须是直实的，大量的、含噪声的:发现的是用户感兴趣的知识:发现的知识要可接受，口理解，可运用:并不要求发现放之四海皆准的知识,仅支持特定的发现问题。

如何进行数据挖掘?

做数据分析方法如下

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

如何挖掘数据的潜在价值和价值

数据是指以数字或文字等形式记录的信息。它可以是任何类型的信息，包括数量、事实、观察和统计数据等。

数据可以通过各种方式获取，例如手动记录、自动记录或从不同系统中提取。这些数据可以进一步处理，以提供更多的洞察力和信息。

数据分析可以通过使用各种技术和工具来揭示趋势、模式和其他特征，以便更好地理解和应对问题。数据在数学、经济学、工程学、科学、医学、社会学等领域都有广泛的应用。在今天的数字时代，数据分析变得尤为重要，因为它可以在公司、政府或其他领域中帮助制定更强有力的决策，并提高效率并实现更好的结果。