课程简介
本课程旨在帮助商业银行了解和学习消费金融用户、产品和场景的数据分析的相关知识和技 巧。课程内容包括但不限于：数据分析的概念和原理，消费金融中用户数据、产品数据、场 景数据的运用，结合用户画像和产品画像的分析维度与运营策略，数据分析实践案例等。通 过本课程，您将了解到数据分析的重要性，掌握相关的数据分析，以及如何通过有效的用户 洞察落地场景实现产品创新，从而实现业务的持续发展和增长。
目标收益
培训对象
本课程适合以下人群参与学习：商业银行的产品经理和运营人员、市场营销人员、数据分析 师和对数据分析感兴趣的任何人，无论您是初学者还是已经有一定数据分析经验的专业人士，都可以通过参与本课程学习，提升自己在数据分析领域的能力和知识水平。
课程大纲
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模块 1：零售金融产品数据 呈现形式：【业务讲解】 |
1.不同类型的零售金融产品及其特征； 2.零售金融产品数据收集和处理方法； 3.零售金融产品的销售数据分析与评估； 4.零售金融产品的风险评估和管理； 5.零售金融产品的风险管理与建模； |
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模块 2：零售金融客户数据 呈现形式：【业务讲解】 |
1.零售金融客户数据的收集和存储； 2.客户行为分析和预测模型； 3.零售金融客户特征与分类； 4.零售金融客户行为与消费数据分析； 5.零售金融客户信用评估与风险控制； 6.零售金融客户关系管理与营销策略； |
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模块 3：零售金融市场与销售数据 呈现形式：【业务讲解】 |
1. 零售金融市场趋势和竞争格局； 2.零售金融市场竞争概况与趋势分析； 3.销售数据的收集和分析方法； 4.市场营销策略和销售计划的制定； 5.零售金融销售数据采集与分析方法； 6.零售金融市场营销策略与推广模型； 7.零售金融市场监测与决策支持系统； |
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模块 4：零售金融场景数据 呈现形式：【业务讲解】 |
1.零售金融在不同场景中的数据应用； 2.零售金融场景数据的获取与处理方法； 3.线上线下渠道的数据分析和整合； 4.零售金融风险控制和反欺诈策略； 5.零售金融场景数据的预测与决策模型； 6.零售金融场景数据的隐私与安全保护； |
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模块 5：客户画像维度与画像方式 呈现形式：【业务讲解】 |
1.零售金融客户画像的概念与意义； 2.客户画像的基本维度与特征：个人信息、行为偏好、消费行为等； 3.客户画像的构建方法与技术：数据收集、数据清洗、数据分析等； 4.客户画像的方式：通过数据分析和挖掘，建立客户标签，例如使用聚类算法进行人群划分； 5.不同类型客户画像的应用案例； |
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模块 6：产品画像维度与画像方式 呈现形式：【业务讲解】 |
1.零售金融产品画像的概念与意义； 2.产品画像的基本维度与特征：产品属性、产品特点、适用场景、适用对象等； 3.产品画像的构建方法与技术：数据收集、数据清洗、数据分析等； 4. 不同类型产品画像的应用案例； |
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模块 7： 客户画像与产品画像的场景对接 呈现形式：【业务讲解】 |
1.客户画像与产品画像的关联分析与匹配； 2.分析客户画像和产品画像的交叉点， 确定目标客户群体； 3.客户画像与产品画像的场景对接应用：个性化推荐、定向营销等； 4.研究客户画像和产品画像的匹配程度，确定产品推荐策略； 5.建立客户与产品的匹配模型，提供个性化的产品推荐方案； 6.不同场景下客户画像与产品画像的应用案例； |
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模块 8：客户与产品的映射与对接 呈现形式：【业务讲解】 |
1.客户画像与产品画像的匹配方法与技术； 2.客户需求与产品特性的匹配与调整； 3.建立客户和产品的映射关系，确定客户所需产品； 4.根据客户画像和产品画像的匹配程度，进行产品定制或推荐； 客户与产品映射与对接的实践案例 |
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模块 1：零售金融产品数据 呈现形式：【业务讲解】 1.不同类型的零售金融产品及其特征； 2.零售金融产品数据收集和处理方法； 3.零售金融产品的销售数据分析与评估； 4.零售金融产品的风险评估和管理； 5.零售金融产品的风险管理与建模； |
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模块 2：零售金融客户数据 呈现形式：【业务讲解】 1.零售金融客户数据的收集和存储； 2.客户行为分析和预测模型； 3.零售金融客户特征与分类； 4.零售金融客户行为与消费数据分析； 5.零售金融客户信用评估与风险控制； 6.零售金融客户关系管理与营销策略； |
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模块 3：零售金融市场与销售数据 呈现形式：【业务讲解】 1. 零售金融市场趋势和竞争格局； 2.零售金融市场竞争概况与趋势分析； 3.销售数据的收集和分析方法； 4.市场营销策略和销售计划的制定； 5.零售金融销售数据采集与分析方法； 6.零售金融市场营销策略与推广模型； 7.零售金融市场监测与决策支持系统； |
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模块 4：零售金融场景数据 呈现形式：【业务讲解】 1.零售金融在不同场景中的数据应用； 2.零售金融场景数据的获取与处理方法； 3.线上线下渠道的数据分析和整合； 4.零售金融风险控制和反欺诈策略； 5.零售金融场景数据的预测与决策模型； 6.零售金融场景数据的隐私与安全保护； |
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模块 5：客户画像维度与画像方式 呈现形式：【业务讲解】 1.零售金融客户画像的概念与意义； 2.客户画像的基本维度与特征：个人信息、行为偏好、消费行为等； 3.客户画像的构建方法与技术：数据收集、数据清洗、数据分析等； 4.客户画像的方式：通过数据分析和挖掘，建立客户标签，例如使用聚类算法进行人群划分； 5.不同类型客户画像的应用案例； |
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模块 6：产品画像维度与画像方式 呈现形式：【业务讲解】 1.零售金融产品画像的概念与意义； 2.产品画像的基本维度与特征：产品属性、产品特点、适用场景、适用对象等； 3.产品画像的构建方法与技术：数据收集、数据清洗、数据分析等； 4. 不同类型产品画像的应用案例； |
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模块 7： 客户画像与产品画像的场景对接 呈现形式：【业务讲解】 1.客户画像与产品画像的关联分析与匹配； 2.分析客户画像和产品画像的交叉点， 确定目标客户群体； 3.客户画像与产品画像的场景对接应用：个性化推荐、定向营销等； 4.研究客户画像和产品画像的匹配程度，确定产品推荐策略； 5.建立客户与产品的匹配模型，提供个性化的产品推荐方案； 6.不同场景下客户画像与产品画像的应用案例； |
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模块 8：客户与产品的映射与对接 呈现形式：【业务讲解】 1.客户画像与产品画像的匹配方法与技术； 2.客户需求与产品特性的匹配与调整； 3.建立客户和产品的映射关系，确定客户所需产品； 4.根据客户画像和产品画像的匹配程度，进行产品定制或推荐； 客户与产品映射与对接的实践案例 |
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