一、数据时代的思维方式

1. 用数据定义市场空间

2. 用数据定义运营成本

3. 用数据发现商业机会

二、数据如何驱动业务

1. 数据驱动业务增长的四个象限

2. 常用数据分析模型

(1) 分类思维：BCG矩阵，分类的目的，哪些场景用到分类思维

(2) 分层思维：RFM顾客分层，分层的目的，哪些场景用到分层思维

三、数据分析在证券中的案例解析

1. CASE1：个性化投资建议

基于用户画像分析客户的投资目标、风险承受能力和市场表现偏好，推荐符合个性化需求的投资产品。

相关技术：机器学习、推荐系统、风险评估模型、客户细分。

2. CASE2：融资融券产品推荐

基于客户的交易历史、资产状况和风险偏好，推荐适合的融资融券产品，优化其投资组合的杠杆率。

相关技术：资产管理、风险管理、投资组合优化、信用评分。

3. CASE3：动态风险管理

实时更新用户画像，监控客户的交易行为和持仓变化，及时识别风险并提醒客户

相关技术：行为监测、风险预警、实时分析、动态评分。

4. CASE4：客户忠诚度提升

通过分析客户的交易习惯、活跃度、反馈等信息，提供更加个性化的服务和优惠，增加客户的满意度和忠诚度。

相关技术：数据挖掘、情感分析、客户满意度调查。

5. CASE5：预测客户流失

分析客户的交易频率、资产流动性和服务反馈等信息，预测客户流失的风险，并采取措施提前干预。

相关技术：流失预测模型、客户维护策略、预测分析。