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如何利用大数据来增加客户粘性从而做到精准营销?
1、强大的数据平台如多云数据，为金融机构提供客户需求引导，加强“互联网+”应用，实现快速响应市场变化，提升客户粘性。 银行可以通过大数据增加信用风险评估维度，提高管理水平，为中小企业和个人提供更多资金支持。个人信用评分标准的建立有助于银行在信用消费时代保持领先地位。
2、构建强大的数据平台是实现精准营销的关键。通过多云数据平台，收集并分析客户的行为数据，帮助金融机构更准确地把握客户需求。这不仅有助于提升客户粘性，还能提高客户体验，增加客户满意度。大数据在信用风险评估方面也有重要作用。银行可以利用大数据模型预测个人或企业的信用风险，提前介入，降低违约概率。
3、社交化营销人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。
如何做好大数据关联分析
比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。因素分析：又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。
数据收集 数据收集是大数据处理和分析的首要步骤，这一环节需要从多个数据源收集与问题相关的数据。数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本或图片。数据的收集要确保其准确性、完整性和时效性。
对比分析法 对比分析法是一种普遍的数据分析手段。它通过比较不同数据集，揭示数据背后的变化情况和规律性，帮助理解过去的情况（现状分析）、探究原因（原因分析），以及预测未来（预测分析）。 关联分析法 关联分析法是一种旨在发现数据中潜在关联和规律的技术。
明确业务需求 按业务驱动的角度，了解业务部门需要解决什么样的问题，业务范围是什么，所要达成的效果又是怎样，依据这些需求来实施部署商业智能工具。
通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
大数据开发能做什么
1、主要职责：专门从事行业数据的搜集、整理、分析。工作内容：依据数据做出行业研究、评估和预测，为行业提供专业的数据支持。Hadoop开发工程师：主要职责：利用Hadoop框架进行大数据的分布式处理。工作内容：解决大数据的存储问题，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
2、在大数据专业就业方向上，首要职位是大数据开发工程师，他们负责架构的开发、构建、测试和维护，并参与公司大数据平台的开发与维护，以及持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发。
3、大数据开发工程师的岗位职责包括构建分布式大数据服务平台，参与和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询等系统的开发工作，以及服务业务需求、优化系统性能等。
4、大数据就业方向主要有互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。大数据作为一门基础学科，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练等领域都发挥着重要作用。
5、大数据开发工程师的工作重点在于大数据的采集、清洗、存储和管理等环节。他们需要研究并开发相关的技术方案，确保数据的质量和完整性。在这一过程中，工程师们还需要掌握各种数据存储技术和数据管理工具，以实现高效的数据存储和管理。与此同时，数据的分析与挖掘也是大数据开发工程师的重要职责。
6、大数据开发工程师： 由于编程行业的发展日益成熟，大数据开发工程师成为了一个热门职位。如果你具有Java或Python等编程基础，学习大数据专业将更容易，且未来就业前景广阔。 大数据计算科学家： 这一职位需要深厚的数学和统计学知识，以及高级编程技能，负责处理和分析大量的数据，为决策提供科学依据。
大数据在哪些方面有所应用?
交通行业：大数据在交通领域的应用包括交通流量预测、路线规划、智能驾驶等，有助于缓解交通拥堵，提高出行效率。教育行业：大数据技术可以帮助学校和教育机构收集和分析大量学生数据，如成绩、出勤率等，从而发现提升关键因素及教学问题，进而调整教学计划，提升教学效果。
安全合规：大数据技术有助于识别数据中的模式，这些模式可用于侦测欺诈行为，并使监管报告的生成更加迅速和高效。推荐引擎：借助大数据技术的可扩展性和强大功能，企业能够处理大量的非结构化和结构化数据，从而根据客户的历史行为推荐最合适的选择。
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
银行业：银行使用大数据来安全地保存大量的财务信息。网上购物：零售商从客户开始购物的那一刻起就利用大数据，定向广告投递包裹。生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。
简述大数据在实时分析中的应用
1、大数据在实时分析中的应用主要体现在以下几个方面：实时监测和预测 大数据能够实现对各种信息的实时监测，包括企业运营数据、市场动态、社交媒体反馈等。通过对这些数据进行实时分析，企业可以迅速了解市场趋势和消费者需求变化，从而做出快速响应。
2、大数据在统计中的应用主要体现在以下几个方面：提升统计效率与准确性 自动化数据处理：大数据技术能够自动化地处理海量数据，显著提高了数据处理的效率和准确性，减少了人为错误的可能性。实时数据分析：借助大数据技术，统计人员可以实时获取和分析数据，及时捕捉市场动态和趋势，为决策提供快速支持。
3、交通行业：大数据在交通领域的应用包括交通流量预测、路线规划、智能驾驶等，有助于缓解交通拥堵，提高出行效率。教育行业：大数据技术可以帮助学校和教育机构收集和分析大量学生数据，如成绩、出勤率等，从而发现提升关键因素及教学问题，进而调整教学计划，提升教学效果。
