课程简介
传统的金融风险管理方法往往依赖于经验和直觉,难以全面、准确地捕捉市场动态和风险变化,而数据建模技术的引入,为金融行业带来了革命性的转变。通过数据建模,金融机构能够更高效地处理和分析海量数据,从中挖掘出有价值的风险信息,实现对风险的精准识别和预测。这不仅提高了风险管理的准确性和时效性,还为金融机构提供了更为科学的决策支持,有助于其制定更为合理的风险应对策略和业务发展计划。
本课程将结合金融行业的实际案例,详细介绍数据建模的基本原理、方法和工具,以及其在风险识别与预测中的具体应用。通过实战演练,帮助学员掌握数据建模的核心技能,为未来的职业发展打下坚实的基础。
课程收益
1、掌握数据分析和数据建模的基本过程和步骤
2、掌握数据分析框架的搭建,及常用分析方法
3、掌握业务的影响因素分析常用的方法
4、掌握常用客户行为预测模型,包括逻辑回归、决策树、神经网络、判别分析等等,以及分类模型的优化
5、掌握金融行业信用评分卡模型,构建信用评分模型
受众人群
风险控制部、业务支撑、网络中心、IT系统部、数据分析部等对数据建模有较高要求的相关领域人员
课程周期
2天(12H)
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、数据核心理念—数据思维篇 | 问题:什么是数据思维?大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么? 1. 大数据的本质 (1) 数据,是事物发展和变化过程中留下的痕迹 (2) 大数据不在于量大,而在于全(多维性) (3) 业务导向还是技术导向 2. 大数据决策的底层逻辑(即四大核心价值) (1) 探索业务规律,按规律来管理决策 案例:客流规律与排班及最佳营销时机 案例:致命交通事故发生的时间规律 (2) 发现运营变化,定短板来运营决策 案例:考核周期导致的员工月初懈怠 案例:工序信号异常监测设备故障 (3) 理清要素关系,找影响因素来决策 案例:情绪对于股市涨跌的影响 案例:为何升职反而会增加离职风险? (4) 预测未来趋势,通过预判进行决策 案例:海尔利用数据来预测空调故障,实现事前检修 案例:保险公司的车险预测与个性化保费定价 3. 大数据决策的三个关键环节 (1) 业务数据化:将业务问题转化为数据问题 (2) 数据信息化:提取数据中的业务规律信息 (3) 信息策略化:基于规律形成业务应对策略 案例:用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员 |
二、数据分析基础—流程步骤篇 | 1. 数据分析的六步曲 2. 步骤1:明确目的,确定分析思路 (1) 确定分析目的:要解决什么样的业务问题 (2) 确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架 3. 步骤2:收集数据,寻找分析素材 (1) 明确数据范围 (2) 确定收集来源 (3) 确定收集方法 4. 步骤3:整理数据,确保数据质量 (1) 数据质量评估 (2) 数据清洗、数据处理和变量处理 (3) 探索性分析 5. 步骤4:分析数据,寻找业务答案 (1) 选择合适的分析方法 (2) 构建合适的分析模型 (3) 选择合适的分析工具 6. 步骤5:呈现数,解读业务规律 (1) 选择恰当的图表 (2) 选择合适的可视化工具 (3) 提炼业务含义 7. 步骤6:撰写报告,形成业务策略 (1) 选择报告种类 (2) 完整的报告结构 演练:产品精准营销案例分析 (3) 如何搭建精准营销分析框架 |
三、用户行为分析—统计方法篇 | 问题:数据分析方法的种类?分析方法的不同应用场景? 1. 业务分析的三个阶段 (1) 现状分析:通过企业运营指标来发现规律及短板 (2) 原因分析:查找数据相关性,探寻目标影响因素 (3) 预测分析:合理配置资源,预判业务未来的趋势 2. 常用的数据分析方法种类 3. 统计分析基础 4. 基本分析方法及其适用场景 (1) 对比分析(查看数据差距,发现事物变化) 演练:分析理财产品受欢迎情况及贡献大小 演练:用户消费水平差异分析,提取优质客户特征 (2) 分布分析(查看数据分布,探索业务层次) 案例:银行用户的消费层次/消费档次分析 演练:客户年龄分布/收入分布分析 (3) 结构分析(查看指标构成,评估结构合理性) 案例:收入结构分析/成本结构分析 案例:动态结构分析 (4) 趋势分析(查看变化趋势,了解季节周期性) 案例:营业厅客流量规律与排班 案例:用户活跃时间规律/产品销量的淡旺季分析 演练:产品订单的季节周期性规律 (5) 交叉分析(从多个维度的数据指标分析) 演练:不同客户的产品偏好分析 演练:银行用户违约的影响因素分析 |
四、用户行为分析—分析框架篇 | 问题:如何才能全面/系统地分析而不遗漏?如何分解和细化业务问题? 1. 分析框架来源于业务模型 (1) 商业目标(粗粒度) (2) 分析维度/关键步骤 (3) 业务问题(细粒度) (4) 涉及数据/关键指标 2. 常用的业务模型:PEST/5W2H/SWOT/PDCA/AARRR… 研讨:结合公司业务情况,选取业务目标,构建系统的数据分析框架 |
五、用户风险识别—异常数据篇 | 1. 反欺诈识别的重点内容 (1) 如何识别异常数据 (2) 如何查找影响因素 (3) 如何提取欺诈用户的特征 (4) 如何预测用户的欺诈行为 2. 异常数据的定义 3. 异常数据的检测方法 (1) 基于统计法:标准差法、四分位距法、离群点检测算法 (2) 基于机器学习:回归、聚类等 4. 异常数据处理方法 演练:各种异常数据识别 |
六、影响因素分析—根因分析篇 | 问题:如何做原因分析?比如价格是否可用于产品销量?影响用户违约的关键因素是什么? 1. 数据预处理vs特征工程 2. 特征选择常用方法 (1) 相关分析、方差分析、卡方检验 3. 相关分析(衡量两数据型变量的线性相关性) (1) 相关分析简介 (2) 相关分析的应用场景 (3) 相关分析的种类 ① 简单相关分析 ② 偏相关分析 ③ 距离相关分析 (4) 相关系数的三种计算公式 ① Pearson相关系数 ② Spearman相关系数 ③ Kendall相关系数 (5) 相关分析的假设检验 (6) 相关分析的四个基本步骤 演练:营销费用会影响销售额吗?影响程度如何量化? 演练:哪些因素与产品销量有显著的相关性 演练:影响用户消费水平的因素会有哪些 (7) 偏相关分析 ① 偏相关原理:排除不可控因素后的两变量的相关性 ② 偏相关系数的计算公式 ③ 偏相关分析的适用场景 4. 方差分析(衡量类别变量与数值变量间的相关性) (1) 方差分析的应用场景 (2) 方差分析的三个种类 ① 单因素方差分析 ② 多因素方差分析 ③ 协方差分析 (3) 单因素方差分析的原理 (4) 方差分析的四个步骤 (5) 解读方差分析结果的两个要点 案例:摆放位置与销量有关吗 演练:客户学历对消费水平的影响分析 (6) 多因素方差分析原理 (7) 多因素方差分析的作用 (8) 多因素方差结果的解读 案例:广告形式、地区对销售额的影响因素分析 演练:销售员的性别、技能级别对销量有影响吗 (9) 协方差分析原理 (10) 协方差分析的适用场景 演练:排除用户收入,其余哪些因素对销量有显著影响? 5. 列联分析/卡方检验(两类别变量的相关性分析) (1) 交叉表与列联表:计数值与期望值 (2) 卡方检验的原理 (3) 卡方检验的几个计算公式 (4) 列联表分析的适用场景 案例:产品类型对客户流失的影响分析 案例:用户学历对产品类型偏好的影响分析 研讨:行业/规模对风控的影响分析 |
Ian Fu
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
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