SPSS银行案例介绍_中信银行
SPSS Modeler 决策树对银行行销进行预测
Modeler 决策树之银行行销预测应用分析本文将通过SPSS Modeler 介绍决策树(Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。
通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型引言随着资讯科技的演进，如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。
而决策树演算法是目前在进行数据分析时很常用的分类方法，本文将使用IBM SPSS Modeler 进行实作，介绍决策树(Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。
IBM SPSS Modeler 包含多种决策树模型，包括C5.0、C&R Tree、Quest、CHAID。
首先，本文将会简介决策树演算法的基本原理，接着会针对案例数据(网路公开电销数据) 进行初步的数据分析，并套入决策树模型中，分析、解释并讨论最后的结果。
通过本文，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同数据特征选择适当决策树模型决策树演算法(Decision Tree) 简介决策树演算法的原理决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。
一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点(Leaf Node)、决策节点(Decision nodes) 以及分支。
决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。
决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。
在IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及C&R Tree 四种。
使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。
中信银行零售金融案例分析复习过程
中信银行零售金融案例分析复习过程中南财经政法大学研究生课程考试试卷（课程论文）论文题目中信银行零售金融营销策略分析课程名称金融营销完成时间20XX年6月专业年级20XX级金融硕士概要个人财富在社会财富中的比重加大以及个人对金融产品的需求逐步提升，零售银行业务的市场空间迅速增大。
商业银行纷纷将重心转向零售金融市场，通过各种创新产品和营销方法来扩大自己的市场份额。
但商业银行长期以来通过公司客户来盈利，对于零售金融这一领域并不十分擅长，这就需要商业银行进行思路转换、内部机构整合和调整进展战略。
本文通过对营销理论的进展进行梳理，并说明零售金融业务需坚持改进客户关系、重视客户需求，快速反应市场，迎合客户付出、提高客户便利、争取互利双赢建立客户关联、注重客户沟通。
中信银行在进行零售金融战略转型期间，不断坚持产品创新，加强零售渠道建设，建设全功能零售银行，XX点销售能力和客户经营能力得到提升，中信银行以自身所拥有的优质客户为基础，不断完善传统渠道，促进电子渠道进展；加大对电商企业的开拓力度；在零售业务进展过程中，深耕车贷市场猎取高额利润。
其零售金融业务得到飞速的进展，零售金融战略转型已初见成效。
但在零售金融市场竞争日益的大背景下，中信银行需进一步进展零售金融业务，首先需建立中信品牌，进一步提升品牌价值；继续调查研究来寻找细分市场，并通过各种营销手段来争取客户；对出国金融服务，将客户按出国意向及客户资金能力进行分类，将业务重点放在面向中高端客户提供专业化服务平XX。
一.商业银行零售业务介绍商业银行零售业务定义为：以客户为中心，运用现代企业的经营理念，商业银行依托现代信息技术等髙科技手段，向个人和家庭、个人生产经营者、个体工商业主等非法人性质的具有完全民事行为能力的行为主体提供的一体化、综合性的金融服务，包括存取款、贷款、结算、汇兑、投资理财等单项或一揽子综合解决方案业务的总称。
随着ZG资本市场的进展、成熟，其为企业提供更多的低成本的融资渠道，大大减少了企业对银行资本的需求。
数据分析银行实例报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业提高竞争力、优化业务流程的重要手段。
银行业作为我国金融体系的核心，其业务数据量庞大，涉及客户信息、交易记录、风险控制等多个方面。
通过对银行数据的深入分析，可以挖掘潜在价值，提升银行运营效率，优化客户服务。
本报告以某大型银行为例，对其数据分析实践进行详细阐述。
二、银行数据分析背景1. 数据来源本案例所涉及的银行数据主要来源于以下几个方面：（1）客户信息：包括客户基本信息、账户信息、信用评级等。
（2）交易记录：包括存款、贷款、理财、信用卡等业务交易记录。
（3）风险控制数据：包括不良贷款率、风险预警数据等。
（4）市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、竞争对手数据等。
2. 数据分析目的通过对银行数据的分析，实现以下目标：（1）了解客户需求，提升客户满意度。
（2）优化业务流程，提高运营效率。
（3）控制风险，降低不良贷款率。
（4）挖掘潜在价值，实现业务增长。
三、数据分析方法1. 数据清洗对原始数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据等，确保数据质量。
2. 数据集成将不同来源的数据进行整合，构建统一的数据仓库，为后续分析提供数据基础。
3. 数据分析采用多种数据分析方法，包括描述性统计、相关性分析、聚类分析、预测分析等，挖掘数据价值。
4. 数据可视化利用图表、地图等形式展示数据分析结果，便于理解和决策。
四、数据分析实例1. 客户需求分析通过对客户交易记录、账户信息等数据的分析，发现以下客户需求：（1）客户偏好理财业务，希望银行提供更多理财产品。
（2）客户对信用卡业务需求较高，希望银行提高信用卡额度。
（3）客户对线上银行服务满意度较高，希望银行继续优化线上渠道。
针对以上需求，银行可以调整业务策略，推出更多理财产品，提高信用卡额度，并优化线上银行服务。
2. 业务流程优化通过对交易记录、业务流程等数据的分析，发现以下问题：（1）部分业务流程复杂，导致客户体验不佳。
spss课程作业二 银行贷款
作业二：打开“bankloan.sav”，数据是某银行收集到的客户违约信息，待分析的因变量是default，其它变量是可能影响客户是否违约的因素。
1.使用logistic回归、判别分析、分类树方法进行分析，判断哪些变量会对客户违约产生影响。
2.比较这几种方法的分类准确性logistic回归Previously defaulted中，分类的正确率为73.2%如图：Chi-square=8.467 sig=0.389>0.05 在5%的置信水平下模型并不能较好的拟合数据如上图：-2 Log likelihood、Cox & Snell R Square、Nagelkerke R Square三个拟合系数的数值都不是很大，说米模型的拟合效果一般。
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow TestPreviously defaulted = No Previously defaulted = YesObserved Expected Observed ExpectedTotalStep 1 1 70 69.745 0 .255 702 69 68.805 1 1.195 703 64 66.852 6 3.148 704 64 63.931 6 6.069 705 65 59.868 5 10.132 706 51 54.527 19 15.473 707 49 48.175 21 21.825 708 39 40.568 31 29.432 70高到了80.7%。
Variables in the EquationB S.E. Wald df Sig. Exp(B)Step 1a age .034 .017 3.887 1 .049 1.035ed .090 .123 .532 1 .466 1.094employ -.258 .033 60.385 1 .000 .773address -.105 .023 20.251 1 .000 .901income -.009 .008 1.159 1 .282 .991debtinc .067 .031 4.881 1 .027 1.070creddebt .625 .113 30.724 1 .000 1.869othdebt .062 .077 .642 1 .423 1.064Constant -1.551 .619 6.274 1 .012 .212a. Variable(s) entered on step 1: age, ed, employ, address, income, debtinc, creddebt, othdebt.由上图可知由于sig>0.10,age、ed、income、debtinc、othdebt、constant这几个自变量在回归模型中的作用并不显著。
基于SPASS模型的银行个人理财分析
2013年第11期下旬刊（总第535期）时 代 金 融Times FinanceNO.11，2013（CumulativetyNO.535）基于SPASS模型的银行个人理财客户满意度影响因素分析——以农业银行长安路支行为例陈 成（西安财经学院，陕西 西安 710100）【摘要】随着人民收入的不断提高以及民间资金投资渠较少之间的矛盾不断加深，个人理财业务近年来越来越多地受到各大银行的关注，并且成为竞争的焦点。
然而客户在选择理财产品时大多更在乎的是其满意度的高低，因此银行提升客户满意度成为抢夺市场的法宝。
本文以西安市农业银行长安路支行为例，对个人理财业务客户满意度调查与SPASS数据分析，为长安路支行的客户满意度提升做了明确建议并提供了一种客户满意度提升的普遍适用方法。
【关键词】个人理财业务 客户满意度 SPASS数据分析随着人们收入的不断提高以及我国现阶段民间资金运作渠道窄，政府政策的限制等问题的加深，民间资金无法发挥其投资优势，导致大量资金投入了固定资产，使得资金流动力匮乏。
随着国内经济的持续增长和个人财富的迅速增加，理财服务越来越受到人们的关注。
然而许多投资者虽然有理财意识，但是缺乏经验，迫切需要得到专业的知识。
国内各商业银行作为最主要的理财服务提供商，纷纷建立健全自己的个人理财服务体系，设立各种理财中心，并不断推出新型的理财产品，国内竞争日益激烈。
本文通过对西安市农业银行长安路支行的客户满意度调查与数据分析，找出长安路支行在个人理财业务中的优势与不足，使得对个人理财业务的现状有个清晰的认识以及对于今后的改进提了建议。
一、个人理财业务客户满意度调查本次调查问卷采用Likert 7级量表。
本次研究在参阅客户满意度理论研究的基础上，与银行工作人员和理财顾问进行了讨论，设计了银行个人理财业务客户满意度影响因素问卷。
本次调查的调查问卷共有问题18个。
其中，由二级指标转化而来的问题共计17个，再加上客户对长安路支行个人理财业务的总体评价，即客户满意度问题1个。
中信银行ODS方案
目录1、概述、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、161、1、中信银行ODS 项目建设背景及思路、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、161、1、1、背景、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、161、1、2、建设思路、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、161、2、中信银行ODS 项目架构方法论、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、181、3、逻辑架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、201、4、数据架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、211、4、1、数据架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、211、4、2、指标、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、221、5、技术架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、251、5、1、ETL 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、251、5、2、指标服务、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、251、5、3、数据展示、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、261、6、物理架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、261、6、1、ODS 总行物理架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、261、6、2、ODS 分行物理架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、272、数据模型设计、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、282、1、数据模型的设计目标、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、282、1、1、满足OLAP 分析、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、282、1、2、统一业务数据视图,保证数据的一致性、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、292、2、数据模型设计方法论、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、292、2、1、源系统调研方法论、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、292、2、2、源系统调研工作模板、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、312、2、3、数据模型设计方法论、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、332、3、相关概念、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、35中信银行ODS 项目－技术方案第3 页,共281 页2、4、核心逻辑数据模型、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、362、4、1、主题域描述、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、362、4、2、主题域关系图、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、372、4、3、主题域业务规则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、382、5、数据分析模型—客户、产品与绩效主题应用、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、432、5、1、统一客户视图—客户关系管理、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、432、5、2、统一产品视图—产品管理、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、512、5、3、统一渠道视图-渠道分析、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、532、5、4、绩效考核框架、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、542、6、数据模型的层次化设计、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、582、6、1、管道层数据模型(CDM)、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、582、6、2、清洗与转换层数据模型(TDM) 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、592、6、3、原始层数据模型(ODM)、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、592、6、4、逻辑数据模型(LDM)、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、592、6、5、应用数据模型(ADM)、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、603、数据库设计、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、613、1、数据量估算方法、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、613、2、数据库、表分区设计方法、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、613、2、1、面临的问题、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、613、2、2、解决方法、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、623、2、3、分区及标准、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、633、3、表索引设计方法、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、663、3、1、索引的存储、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、663、3、2、使用索引的时机、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、663、3、3、索引列与表达式的选择、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、663、3、4、复合索引、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、673、3、5、避免对大表的全表扫描、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、673、4、代理键设计方法、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、683、5、表空间与日志空间规划方法、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、69中信银行ODS 项目－技术方案3、6、SQL 优化方法、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、713、6、1、一般原则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、713、6、2、表连接原则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、713、6、3、有效使用索引、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、723、7、如何避免表级锁、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、724、ETL 设计、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、734、1、ETL 总体方案、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、734、1、1、设计原则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、734、1、2、总体架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、734、1、3、ETL 任务、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、744、1、4、ETL 过程、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、764、1、5、ETL 安全、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、774、1、6、方案特点、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、774、2、ETL 编程规则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、784、3、ETL 流程设计原则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、804、4、ETL 作业调度设计、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、834、5、ETL 作业监控设计、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、864、6、ETL 作业开发原则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、874、7、ETL 作业设计原则、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、884、8、文件落地处理、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、884、9、特殊字符处理、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、895、前端展现、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、915、1、前端展现概述、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、915、2、报表制作方案、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、925、2、1、查询、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、935、2、2、报表、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、5、2、3、分析、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、955、3、报表开发过程、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、96中信银行ODS 项目－技术方案第5 页,共281 页5、4、报表管理平台功能模块设计、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、975、5、跨系统报表管理、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、985、6、二次开发、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、5、7、报表工具开发经验、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1016、统一权限管理、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1026、1、概述、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1026、2、权限管理内容、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1026、2、1、用户信息、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1026、2、2、认证方式、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1036、2、3、资源权限、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1036、2、4、数据权限、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1046、3、权限管理方案、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1076、3、1、逻辑架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1086、3、2、物理架构、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1096、4、技术实现、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1106、4、1、建立统一的权限管理平台、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1106、4、2、应用系统、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1146、4、3、报表管理系统、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1146、4、4、报表工具、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1186、5、技术难点、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1236、5、1、单点登录、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1236、5、2、报表管理系统向报表工具的权限同步、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1236、6、实施案例介绍、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1236、6、1、交通银行报表综合管理平台、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1236、6、2、建设银行J2EE_报表管理系统应用集成方案、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1251、概述1、1、中信银行ODS 项目建设背景及思路1、1、1、背景随着银行业务系统的不断发展与变化,不断对管理信息与数据服务的建设与发展提出要求,业务推动数据服务的发展就是不变的发展规律,中信银行走过了从分布式业务系统到数据集中;从没有数据交换到网状交换再到未来以ODS 数据交换为核心的数据服务,随着科技规划,中信银行的数据服务可能继续发展成以ODS 为核心的架构,再发展到以总行数据计算引擎ODS(H)与分行计算引擎ODS(B)组成的数据服务。
整合营销传播
Page 31
短期内音量爆破 品牌传播的盛宴
B 搭界奥运
完成传播升华
别出心裁又寓意深刻的切入 点，将体育与公益密切结合： 把喜迎奥运，以让全国希望 小学都能正常开设体育课为 宏愿的“加油！2008”座 位大规模奥运营销的预热， 吸引关注的同时大幅提升企 业的社会责任感，形成与同 业甚至是全部奥运营销企业 的差异化。 形象广告《信字篇》在奥运 期间播出，以信念、信赖、 信心传达中信银行支持的力 量！
2、广告
影响力的放大器
根据活动期间社会舆论导向的变化，紧扣热点、分阶段安排传播工 作，共拍摄了三条主题广告，与原有的主题广告形成一条较为完善 的播出线。
Page 21
2、广告
影响力的放大器
5月12日，震惊中外的汶川地震发生。举国哀悼中，中信银行第一时 间高效创意、制作了《共度危难篇》广告，并在两天后的5月14日在 央视和东方卫视同时投放。
整合营销传播所传播的内容空前复杂， 是综合了各个领域的营销思想和营销 成果的集中反映。在传播效果上，既 要达到营销的说服购买效果及利润的 实现，又要达到传播的文化传递、好 感积累等效果，还要使其符合长远的 营销战略和营销利益，并且这种效果 要求应该是持续的，不能只是某一个 短时期内发挥作用。
Page 12
整合营销传播在中国
建立模型
精髓与原 则
不是照搬 照抄
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整合营销传播在中国
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“中信银行”2008年度品牌整合营销传播 案
1、节目
• 品牌植入深度传播 •
5、公关
对线上传播及线下活 动的有效背书
2、广告
• 影响力的放大器 •
4、终端
传播活动的有效延伸
3、地面活动
因子分析
目录1 研究背景 (2)2 研究方法 (2)2.1 评价模型构建 (2)2.2 因子分析法的步骤 (3)2.3 评价指标体系 (4)2.4 样本选取及数据来源 (7)2.5 分析过程 (7)2.5.1 标准化处理 (7)2.5.2 检验是否适合因子分析法 (7)2.5.3 公因子提取 (9)2.5.4 因子命名解释 (11)2.6 因子得分计算 (12)中国上市商业银行竞争力评价体系构建——基于SPSS因子分析方法1 研究背景随着我国银行业的不断发展和进步,很多拥有国际跨国背景的外资银行开始纷纷入驻我国,并在我国成立了多家外资银行,这样就标志着我国银行业的竞争会更加的激烈。
因此,通过对我国银行业竞争力的研究。
因此,拟选择一套科学的竞争力评价指标体系,来获取量化的指标信息,评价我国的上市银行所拥有的竞争力,找出影响各个银行竞争力的根本因素,从而为培育和提高我国商业银行的竞争力提出对策建议。
按照全面性、可得性以及科学性等原则为依据,来对能够反映出商业银行竞争力的盈利性、安全性、流动性、规模性和发展性五类指标共13个小指标, 通过各个因子的方差贡献率我们了解到,对银行贡献率最高的主要是能够体现银行总体规模实力的各个因子。
构建了商业银行竞争力评价指标体系,在此基础上,运用因子分析法对我国上市商业银行的竞争力进行了实证分析。
本文建立的银行指标体系,其中的每个指标都能够影响到银行自身的竞争能力。
2 研究方法2.1 评价模型构建因子分析是多元统计学的一个分支,它的主要思想是降维。
因子分析法研究的是以最少的信息丢失把众多的具有较高相关关系的观测变量浓缩为少数几个假想变量。
这些假想变量能反映出原来众多具有错综复杂关系的变量的大部分信息,并对这些原有的变量之间的相互关系进行解释。
这些假想变量就是因子。
因子分析法能起到削减变量个数、降低变量维数,而不会造成原有变量信息大量丢失的作用。
因子分析模型与多元线性回归模型在形式上类似,每个观测变量可以写成一组公共因子的线性组合。
第二十二章SPSS在银行业的应用举例
22.1 研究背景及目的
• 会计信息与股票价格关系研究是指对会计信息披露与证
券的价格之间是否具有统计意义的显著相关性研究，也 就是说该会计数据向证券市场是否传递了新的有用信息。 西方学者Ball和Brown1968年的“会计收益的经验研究” 表明：如果非预期的会计盈余为正，则股票异常报酬率 将为正；如果非预期的会计盈余为负，则股票异常报酬 率将为负。这表明了会计数据向证券市场传递了新的有 用信息。关于会计信息与股票价格关系的研究，到目前 为止，主要形成了两大基本理论：信息观和计价模型观。
第13页，共14页。
• 根据研究结论，总结如下： • 1.银行业股票价格的整体波动性较小，盈利
水平较高；
• 2.银行业财务信息中主要的变量业股价的最主要因素是银行资产
的流动性水平。
第14页，共14页。
分析
• 配书资料\源文件\22\正文\原始数据文件\案
例22.sav
第10页，共14页。
22.4 研究结论
• 根据以上所做的分析，我们可以比较有把握
的得出以下结论：
• 1、通过银行业上市公司股价及财务指标的
描述统计分析发现：
• 一般而言，我国银行业上市公司的股价在样
本期间波动幅度比较大。另外，就净利润指 标看，我国银行业上市公司净利润均值为13 亿元，可见在样本期间我国银行业经营状况 良好。
• 自深圳发展银行在深交所上市，成为第一个
上市银行以来，目前，我国已有23家上市银 行，并且中国银行、农业银行等国有商业银 行和众多中小商业银行的上市工作也正在紧 锣密鼓的进行。由此，金融市场对银行股票 价格给予了更多的关注。对于上市公司来说， 一些重要财务指标的会计信息与股票价值相 关性研究是理论界一个长期关注和重视的热 点，但该相关性研究还尚未单独对银行类股 票全面展开。
SPSS 金融行业成功案例--客户流失
SPSS 金融行业成功案例--客户流失(2009-03-31 10:54:23)标签：银行汇丰杂谈分类：招聘&职场美国汇丰银行面临问题同一地区可能有多家银行设有分支机构，从而引起持续的竞争来吸引和保持附近的潜在客户。
为保持高水平的客户获取和保持率，并维持可赢利性，银行经常要实现以下目标：-- 扩展和现有客户的关系-- 控制营销费用以维持利润-- 用新的智能快速转移市场解决方案美国汇丰银行用 SPSS 对不断增长的客户数据进行挖掘，建立预测模型来发现交叉销售和"翻滚" 销售机会。
定位于每一产品最有价值的客户可以使销售最大化、营销费用最小化。
而且， SPSS 的易用性使研究人员可以快速地把研究结果提交给决策者。
应用结果小额银行是一个高竞争性的业务。
除了周边其他银行在核算、投资和借贷方面持续不断的竞争，近期一些反常情况显示各种金融服务公司、股票经纪人和抵押公司也加入了这一激烈竞争之中。
由于有这么多的机构盯着同一个用户群体，客户保持力的价值大大超过以前。
现在许多银行的销售策略都集中在吸引现有客户，来"翻滚"成熟的产品，或交叉销售新的产品。
过去，美国汇丰银行经常使用从市场研究公司购买的生命周期细分信息，如根据临域或细分的收入和购买行为预测研究，来向新旧客户推广产品。
"那种外部的细分方案有它自己的市场，在发展新客户时可能是有价值的。
但是，我们认为已经拥有相当多的关于我们现有140万用户的购买习惯和需求的详细和有潜在价值的信息。
"美国汇丰银行客户获取和研究部经理Joe Somma说。
"我们只需对这些模式进行挖掘和分析，来了解什么人在什么时候需要什么。
这种预测分析帮助我们在合适时间、用合适的产品和服务接触合适的人。
而SPSS为我们提供了进行这些分析的有力武器。
"揭示特定客户的需求，销售增加50%根据Somma的说法，关键在于利用SPSS来发现和过去表现出特定购买习惯的客户类似的人，如购买投资类产品。
SPSS企业级预测分析金融解决方案
SPSS银行业用户
The World Bank Group
SPSS银行业解决方案
企业预测分析应用
企业数据 源
多渠道客户关 系管理
客户获得 交叉销售
客户服务
产品， &促销计划
工满意度提高以及更高的运营透明度 ▪ 81%的项目按时部署 75%的项目符合或低于预算
在Nucleus的所有Real ROI系列研究报告中SPSS 的ROI得分是最高的一个.
Rebecca Wettemann Vice President of Research Nucleus Research
SPSS中国
客户获得 交叉销售l
客户服务
预测跟踪 服务质量
市场，产品， & 促销计划
品牌感知 产品&服务设计
客户维系 市场细分
客户反馈
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金融 & 风险
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保单欺诈 法规遵循 保险精算
保单管理
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业务流程
SPSS企业级预测分析解决方案简介
客户端接口 服务器接口
过程管理
(管理器)
•作业创建 •作业运行 •调度及通告
前端用户
预测分析结果浏览者
强力用户
预测分析经理
SPSS 服务器
Clementine 服务器
Text Mining 服务器
SAS 服务器
ShowCase 服务器
什么是数据挖掘
英文：
Data Mining is for power users to follow a proven methodology to discover action-oriented insights from detail operations data to improve business.
SPSS银行案例介绍_中信银行
案例一：Clementine银行业数据挖掘 成功方案
——中信银行个人消费贷款风险管理
项目背景介绍
个人零售业务是中信银行业务未来发展的重点之一，但 个人不良贷款开始显现并有逐年增高的趋势。 Basel II 协议对银行风险管理提出了新的严格要求。
高质量的客户服务要求简化并加快贷款审批流程。 SPSS China的工作
个人贷款申请的风险评估
© 2006 SPSS Inc.
2
系统架构
个人贷款申请风险评分模型 风险模型 实时评分 与原零售信贷业务管理系统相结合
© 2006 SPSS Inc.
3
模型评估
$L1代表结合使用神经网络 和C5.0模型生成的Logistic 模型 精确度提高4.83%
Байду номын сангаас
$L：70.05% $L1：74.88%
© 2006 SPSS Inc.
4
在线分析示例
贷款协议内容
申请客户信息
共同申请人信息 提交申请后可 获得评分结果
© 2006 SPSS Inc.
5
应用效果
提高了数据挖掘项目实施效率。 使业务专家可以深入到整个数据挖掘项目过程中，确保
项目的成功。
可视化的模型帮助业务加深了解个贷风险的内在规则。 简化并加速了贷款审批速度，提高了客户满意度及工作
效率。
其他收益：该项目完成后，中信银行又把Clementine应
用在个贷风险跟踪及个贷精确化营销领域。
中信银行网络营销案例分析
中信银行网络营销案例分析中信银行网络营销案例分析中信银行网络营销案例分析中信银行借助2005 年11 月更名之势，掀起了2006 年整合营销传播的浪潮。
时间，CCTV 黄金时段TVC 、户外、平面媒体、网络、营业厅都在传递着同样的声音和视觉信息。
不同的媒体平台担负着不同的传播任务，或者说针对不同的目标群体区隔达成各自的传播目标，最终实现中信银行的品牌形象树立及其相关产品、服务的推介。
随着中国互联网行业的迅猛发展，网络用户和宽带用户数量急剧上升，使得广告主不得不重视网络媒体的使用。
网络营销已经成为各行业领先品牌整体传播策略中不可或缺的组成部分，相应的是，使用互联网媒体的在线互动营销，给广告主提供了丰富的传播手段和应用方式。
中信银行06 年网络营销策略要点1、网络媒体是电视媒体的重要补充电脑、网络、宽带越来越多的进入人们的工作与生活，互联网上海量的丰富资讯使得一部分用户每天长时间挂在网上，上班是如此，下班也是如此，加上相当数量的网络游戏爱好者，构成了一个不看电视或很少看电视的典型的人群。
例如那些IT 精英，有八九不看电视或没有时间看电视。
即使是电视观众，看电视的时间也会明显受到上网时间的冲击。
因此，中信银行06 年的整合传播策略当中，很明确的策略之一，便是在央视黄金媒体覆盖的前提下，使用网络媒体进行精准辅助营销。
2、网络用户是更高端和更活跃的目标群体虽然有很多调查数据表明上网的人群是过亿的群体，但是对广告主来说，只有那些重度使用网络的人群才真正有意义。
如果按每周至少上一次网的人来界定这个群体的大小，显然是过于宽松和乐观的看法。
此时靠常识或直觉来判断会显得更有意义。
不容置疑的是，网络用户是一群更活跃、更高端的群体，他们是当代社会的领导者。
互联网的普及应用，给这部分人带来的不仅仅是一种工作上的便利，更是给他们带来一种生活方式变化的途径。
这个数以千万计的群体，对于任何产品和服务的消费，都是不能忽视的，无论你的营销市场有多大。
金融保险-金融行业案例分享—中信银行
采用开屏可点击的投放形式，既增加品牌曝光度又对活动的详细介绍做 了详细介绍，促进活动由线上到线下的导流，提高活动线下的参与度。
04广. 告广数告据投分放析总—结—本次投放总结
优化建议
一、开屏广告强势曝光，视觉冲击力强，受众关注程度高，点击率高，选择链接至落地页， 投放更有针对性、更有效果，对品牌宣传及产品活动的宣传力度更强。
金融行业
中信银行天津分行案例分享
媒体投放数据分析报告
广告策略
项目背景：中信银行天津分行与优步联名信用卡四次投放推广计划 目标客群：天津地区24岁以上，有打车、给车加油、需要信用卡消费需求的人群 项目营销节点：“逢九”活动
10月18日
10月28日
11月8日
11月18日
• 中信银行天津分行线下与壳牌加油站合作，凭优步联名信用卡参与加油减免及补贴活动。 • 通过今日头条的广告投放，对优步联名信用卡进行广泛宣传，收集意向客户。 • 本次投放尝试不直接放活动因素，以加油贵的痛点和好奇心吸引受众点击阅读。 • 采用GD大图的投放形式，增加品牌曝光度。
广告数据分析——兴趣关键词维度点击率排名
本次广告在 兴趣关键词 维度的点击率排名前五名的为：司机、车主、航母、朝鲜、俄罗斯。
广告策略12月23日开屏广告
活动背景：中信银行天津分行“中信e付绑定云支付返现20元”活动， 拓展移动支付业务市场份额。
目标客群：天津地区移动支付系统使用人群。 项目营销节点：2016年11月18日至12月31日
不足 之处
优化 建议
1、大图设计的过于海报风，标题和大图同步，透明可视 性强，没有点开的欲望，导致点击率下降。
SPSS论文 (2)
《统计分析与SPSS应用》课程论文
题目：中间业务对商业银行盈利能力影响分析
Title：Analysis the impact of intermediate business on profitability of commercial banks
学院商学院
年级专业2013级财务管理2班
学生姓名朱荷英
学号130152560
指导教师郭照蕊
完成日期 2015 年 6月
目录
摘要 (3)
Abstract (4)
1、绪论 (5)
1.1研究的背景 (5)
1.2 研究的目的和意义 (6)
1.3研究的对象和范围 (7)
1.4研究的方法 (7)
2、相关理论与文献综述 (8)
2.1 相关概念和理论回顾 (8)
2.2文献综述 (8)
2.2.1商业银行的盈利可持续性研究 (8)
2.2.2商业银行的盈利模式探究 (9)
2.2.3商业银行环境对商业银行的盈利影响 (9)
2.2.4商业银行收入结构对商业银行的盈利影响 (10)
2.2.5商业银行的盈利能力的影响因素 (10)
3、分析过程 (12)
3.1现状分析 (12)
3.2运用理论或数理工具分析问题 (15)
4、结论与后续研究的建议 (20)
4.1结论 (20)
4.2建议 (20)
参考文献 (22)
致谢 (23)。
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高质量的客户服务要求简化并加快贷款审批流程。 SPSS China的工作
个人贷款申请的风险评估
© 2006 SPSS Inc.
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系统架构
个人贷款申请风险评分模型 风险模型 实时评分 与原零售信贷业务管理系统相结合
© 2006 SPSS Inc.
3
模型评估
$L1代表结合使用神经网络 和C5.0模型生成的Logistic 模型 精确度提高4.83%
$L：70.05% $L1：74.88%
© 2006 SPSS Inc.
4
在线分析示例
贷款协议内容
申请客户信息
共同申请人信息 提交申请后可 获得评分结果
© 2006 SPSS Inc.
5
应用效果
提高了数据挖掘项目实施效率。 使业务专家可以深入到整个数据挖掘项目过程中，确保
项目的成功。
可视化的模型帮助业务加深了解个贷风险的内在规则。 简化并加速了贷款审批速度，提高了客户满意度及工作
效率。
其他收益：该项目完成后，中信银行又把Clementine应
用在个贷风险跟踪及个贷精确化营销领域。
© 2006 SPSS Inc.
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案例一：Clementine银行业数据挖掘 成功方案
——中信银行个人消费贷款风险管理
项目背景介绍
个人零售业务是中信银行业务未来发展的重点之一，但 个人不良贷款开始显现并有逐年增高的趋势。 Basel II 协议对银行风险管理提出了新的进行科学度量。这些风险要素包括对违约概率 （PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）及期限（M） 的度量。某些情况下，要求银行使用监管当局确定的数值作为对一项或 多项风险要素的内部估计值。 对于零售业务，银行必须自己估计违约概率、违约损失率和违约风险暴 露。