【课程背景】

在数字化时代，数据已经成为金融行业的核心资产。农商行作为区域性银行，拥有丰富的客户和业务数据。这些数据不仅包括客户的行为模式、交易记录和信用信息，还涵盖了广泛的市场动态和风险指标。有效利用这些数据，可以为农商行提供宝贵的洞察力，帮助其在复杂的金融市场中保持竞争力，提升客户服务质量，并优化运营效率。

面对日益激烈的市场竞争和不断变化的监管环境，农商行需要**系统的数据分析培训，使金融业务人员能够更好地理解和运用数据，提高其在市场中的表现和成长。数据分析不仅可以提升业务决策的精准度，还能**洞察客户需求和行为来优化服务。然而，传统的数据分析方法和工具往往过于复杂，要求业务人员具备一定的技术背景，这对许多非技术人员来说是一大挑战。

本课程旨在帮助农商行的金融业务人员掌握数据分析的基本方法和思维，了解数据分析的核心技术和工具，掌握从数据收集、清洗到分析、可视化的全流程。**实际案例演练，学员能够提升数据驱动决策的能力，将理论知识应用于实际业务之中，并**终结合现有数据和平台，制作出具有实际价值的展示报表。本课程不仅注重技术层面的培训，更强调数据分析思维的培养，帮助学员从战略高度认识数据的价值，推动数据驱动的业务创新发展。

此外，本课程还将展望如何利用AI大模型进行高效的数据分析。**交互式学习和实际操作，学员将学会如何在实际工作中充分发挥大模型的优势，提升工作效率，优化业务流程，为农商行的业务发展提供强有力的支持。这不仅帮助学员掌握传统的数据分析方法，还使他们能够**新AI技术的支持下，全面提升数据分析和决策的能力。

【课程收益】

Ø 掌握数据分析的核心技术和方法，提高在金融科技领域的专业能力；

Ø **数据驱动的洞察力，学员能够更加有效地制定策略和优化业务流程；

Ø 激发学员的创新思维，鼓励他们探索新的数据分析在金融科技领域的应用；

Ø **案例研究学会如何将理论知识应用于解决实际的业务问题。

【课程特色】

系统化思维、逻辑清晰、场景化与案例教学

【课程对象】

中层管理人员、运营管理人员、部门主管、金融科技部等

【课程时间】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、数据分析的思维与方法

1、 数据分析思维

Ø 数据成为核心战略资产

Ø 数据作为第五生产要素

Ø 数据驱动业务创新发展

案例：数字网格银行

2、 数据分析方法与步骤

Ø 数字化决策六步法

Ø 定位业务需求与痛点

Ø 发掘数据能力与价值

Ø 数据分析与数据治理

案例：网络运营、个性化营销

二、数据分析的技术与工具

1、 多维统计分析技术

Ø 数据仓库构建方法（自上而下- Bill Inmon派）

Ø 数据仓库构建方法（自下而上-Ralph Kimball派）

2、 大数据应用与技术架构

Ø 大数据应用架构框架

Ø 数据分析主流技术与工具

案例：ODF（开放数字框架）、Oracle、Hadoop生态系统等

3、 机器学习/深度学习技术

Ø 机器学习的三种类型

Ø 机器学习的三种结果

Ø 机器学习的五个步骤

Ø 数据预处理与特征工程

Ø 超参调优与模型改进

案例：鸢尾花分类、购房决策；深度学习（CNN/RNN）等

三、金融业务数据分析案例

1、 客户细分与精准营销

Ø 客户数据分析方法

Ø 客户细分模型的建立与应用

案例：客户忠诚度分析、精准广告投放

2、 风险管理与信用评分

Ø 风险数据分析方法

Ø 信用评分模型的建立与优化

案例：贷款违约预测、信用卡欺诈检测

3、 产品与服务优化

Ø 产品使用数据分析

Ø 服务质量提升的定量分析

案例：产品推荐系统、客户满意度分析

四、AI大模型在数据分析中的应用

1、 AI大模型概述

Ø AI大模型的基本原理与应用领域

Ø AI大模型在数据分析中的优势与不足

案例：AI大模型在金融行业的应用

2、 利用AI大模型进行数据分析

Ø 提供原始数据给AI大模型

Ø 向AI大模型提问并生成分析代码

Ø 实时查看数据分析结果

案例：客户行为分析、市场趋势预测

3、 调整与优化分析

Ø 根据业务需求调整分析方向

Ø 向大模型提问以优化分析结果

案例：风险评估优化、营销策略调整

第五部分：数据可视化与展示

1、 数据可视化基础

Ø 数据可视化的原则与方法

Ø 常用数据可视化工具介绍

2、 可视化案例分析

Ø 金融数据可视化案例分享

Ø 实际操作：制作金融数据展示报表

案例：收入增长图表、风险分布热图

3、 展示与汇报技巧

Ø 数据分析报告的撰写

Ø 数据展示与汇报的技巧

案例：数据驱动决策汇报、业务优化提案

六、实操与讨论

Ø 实操练习：利用数据分析/AI工具进行数据分析，并制作展示报表

Ø 案例讨论：学员分组讨论案例，并进行成果展示与分享