银行数据分析岗位一般做什么

数据分析与挖掘是银行数据分析师的核心职责之一。通过对业务数据进行分析和挖掘,数据分析师能够发现数据中的模式和趋势变化,建立各业务场景下的数据模型。这包括使用统计学方法和数据挖掘技术来优化经营效果,并为决策层提供战略决策支持。实际案例:例如,在一次客户流失率分析中,数据分析师通过挖掘历史交易数据,发现某些...

数据运营的1、2、3...

数据运营,是指通过运用数据来指导决策、实现业务增长的过程,随着互联网发展的提速,数据作为精准运营的决策依据也越来越重要,因为我们渐渐摒弃过去的流量思维,更看重精准流量。我们不断去研究,那些曾经购买我们产品的用户,可以总结出哪些身份标签、行为标签、兴趣标签,他们又会出现在什么地方,我们怎样才能更有效地触及到...

ERP系统大揭秘:ERP 可不只是录单那么简单!

录单是将企业各项业务活动中的数据首次输入到ERP系统中的过程。这些数据包括销售订单、采购订单、生产订单、库存变动、财务凭证等。这些原始数据的准确性和完整性直接影响到ERP系统后续的数据分析、决策支持和业务流程的正常运行。就拿简道云ERP系统来,表单是简道云平台上数据采集的主要途径。无论是企业的销售订单...

数据分析,如何诊断业务问题

诊断业务问题,是很多企业对数据分析师的基础要求,也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里,业务问题诊断,是典型的“一看就会,一做就错”。很多同学很苦恼:“为啥我做的问题分析,业务方不认可呢?”今天系统地解答一下。常见做法业务诊断有标准的流程:第一步:建立监控指标第二步:树立判断标准...

数据分析体系搭建攻略:让业务数据揭示真相!

洞察业务真相:通过数据分析,我们可以深入了解业务的运营状况、用户行为、市场趋势等信息,从而洞察业务真相,为决策提供有力支持。提升决策效率:数据分析体系能够帮助我们快速获取关键指标,避免在海量数据中迷失方向,提升决策效率。优化业务流程:通过数据分析,我们可以发现业务流程中存在的问题和瓶颈,进而进行优化和改进,提升...

从用户到体验,如何开始搭建「用户行为分析」来深化业务改良【构建...

用户行为分析是数据分析的一个重要领域,特别是在数字化服务行业中,主要目的是通过深入研究用户群体的流量动向以及操作行为特征等,来了解用户与产品间的关系、效果、趋势,以帮助我们优化产品设计、提升用户体验并驱动业务决策(www.e993.com)2024年11月3日。说人话就是:监测用户在产品上做出了哪些行为、是否符合预期、有什么特征、问题在哪里,然后看...

数据新纪元:AI 时代企业数据分析团队的构建与精进 | 极客时间企业版

数字人才新视点:数据分析团队在企业中有着怎样的职能定位?徐小磊:广发银行信用卡中心的数据分析团队分为两类:决策支撑的团队:他们是独立的业务部门,负责整个信用卡中心所有部门的数据维护和核心数据支撑。除了负责管理中心的核心经营指标,为领导层做方向性、战略性支撑,他们还负责维护和管理关于中心指标的所有元数据,以...

Pendle的兴衰与未来:深度解析协议机制、市场叙事与投资策略

4数据分析:TVL和交易量是Pendle的KPI本文认为,围绕Pendle的业务数据主要分为两个部分:存量和流量。存量主要以TVL为代表,此外还需密切关注TVL组成结构、资产池到期时间和展期比例等影响TVL健康度和可持续性的指标;流量主要以交易量为代表,包括交易量、交易费用、交易量构成等,交易量的变化将直接影响代币赋能。

从中台到飞轮,大模型时代数据平台再进化

也就是说,数据都有了,但是数据中台与业务目标出现了脱离,无法对业务产生实质作用。据Gartner的研究报告显示,68%的企业数据没有被用来分析、使用;高达82%的企业仍处于数据孤岛之中。显然,是时候对数据中台进行升级了。近一年,以火山引擎为代表的数据飞轮理念开始兴起,其与数据中台的核心差异在于:强调数据和业...

深入业务视角,融合AI技术激发营销全渠道价值创造

首先是KA终端POS促销分析场景解读。对于品牌快消企业来说，营销费用的投入占据了销售额的15-40%，是快消品公司除原材料以外的第二大费用支出，其背后蕴藏生意视角和市场趋势。该体系从业务复盘、机会寻找、活动跟踪等业务目标的角度出发，通过KAPOS整体生意分析、DM背靠背分析、DMProductivity、价格弹性等一系列数据...