随笔分类 - 金融数据分析实践
摘要：运营是为达成产品目标，而进行的一系列行动的综合 信用卡产品的价值，满足的用户的痛点跟需求在哪？ 1）提前消费支出 卡的特性 2）借贷需求 做targeting 3）优惠多、活动多 通过活动落地 4）习惯性的平台，消费场景 覆盖更多的场景 一级增长指标： Spend，IBB，活跃用户数，新增用户数 二
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摘要：目标： 增加用户对移动支付 的使用！ 变量： trigger 短信 假设： 对于满足 trigger的 人群 （ 新添加卡到移动支付 的客户 ) ，通过 “发短信”/“发邮件”的方式提醒客户，会提升移动支付的使用次数 / 移动消费金额/ 人数 1）使用人数 -> 使用 or Not ， 2）消费金额
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摘要：两种分析逻辑 对于业务分析而言，很多方法论中会非常明确的说明，需要先定一个目标，之后才能再进行评价好坏，是否达标，差多少，需要做啥 但是实际工作中，很多分析工作并没有明确的“目标”，而是在一种非常开放的语境下去探索这个新功能/新业务带来的影响。在不断的探索挖掘下，得到一些洞察跟结论，在此基础上，考虑
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摘要：产品新特性分析框架 1）依据是否使用产品，甚至使用程度对客户分群分组，以便在横向客群之间对比 2）设定观察时间区间看趋势，以发布节点为中心，设立合理对比时间段。 3）圈出一些重要的维度，给出需要回答的核心问题和目标： 1.是否能促进消费 2.是否能识别消费高的人群 3.能否促进活跃，或者识别活跃用户
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摘要：个人贷款的campaign营销
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摘要：一 KPI目标 卡的产品部门专注在分为2个方面，一个是card acquistion 专注获客，一个是card usage专注消费活卡。 对于card usage而言，核心的大指标是 消费总额 产生利润的借贷余额 利润 app的下载量 为了完成这几类大目标，会再细分几个小的 。 消费总额下，会再度进
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摘要：1） 基础的几对概念 产品、数据产品、数据分析产品、BI可视化产品 产品就比较泛，啥领域都可以； 数据产品特指产品的主要输出为数据，依托数据信息，主要价值在数据的产品； 数据分析产品，重点在分析+数据，可以是一份报表、可视化、一个模型、一个分析专题； BI可视化产品，则可以认为是数据分析产品的一个类
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摘要：界定问题： 【市场】规模，增速； 主要驱动因素，如何细分的 ，各细分领域的发展 【竞争】对外提现为对手的产品、企业， 对内体现为功能相近类似的 产品选项 【用户】行为
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摘要：分析类： 1. 过度分析： IPO 分析思路， IPO资金冻结后，客户资产留存 2. 数据集 exploration 研究验证数据，给出一份数据说明，数据质量报告，基于数据的业务报告 目前，数据QC有三个常用的工具： 1）SAS tool -> 重点变量的变动， 2） LOG -> scan log
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摘要：【业务产品】银行业务主要有资产业务，负债业务，中间业务。零售银行业务主要从以下几个方面来了解： 产品： 资产业务：贷款产品，PIL, PIL-LI, PIL-rw, Tax-loan, RCF, RCF-rw, 基于卡的load - BTI, CBT, 按揭Mortgage (GHOS, HML )
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摘要：理论是高度通用的，但到最终落地的过程中，需要丰富的数据/业务知识, 以及一些tricks 一些长期实战摸索出来的经验，虽然够不上有多高的理论高度，但就像Hary Potter无意间得到的Half Blood Prince写在课本里的实验备注，寥寥几语，做起试验来非常有用，有意想不到的效果 最近有个优
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摘要：数据报表实践中的问题 1. 同一业务KPI，可能存在非常多元的提取逻辑 - 数据源不同，存在数据收集层面的差异； - 业务定义多样，不统一； 两份报告中的同一KPI有不同的意思 - 同一定义，但在某些报表中因特定需求，存在特别限定。 2. 业务要求每个单独报表全面，相关KPI全都要，重复开发 3.
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