《金融大數(shù)據(jù)分析》-課件全套 胡君暉 項(xiàng)目1-6大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)金融認(rèn)知-大數(shù)據(jù)與金融監(jiān)管

金融大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目一大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)金融認(rèn)知目錄01初識(shí)大數(shù)據(jù)02初識(shí)大數(shù)據(jù)金融03Python基礎(chǔ)01初識(shí)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的概念數(shù)據(jù)，本質(zhì)上是對(duì)客觀事物和客觀現(xiàn)象的描述和統(tǒng)計(jì)，反映了客觀世界的一些真實(shí)存在“巨大的數(shù)據(jù)量”大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)群，需要通過(guò)新的處理模式才能體現(xiàn)出的具有高效率、高價(jià)值、海量、多樣化特點(diǎn)的信息資產(chǎn)大數(shù)據(jù)的來(lái)源社交媒體教育科研工業(yè)領(lǐng)域地理位置網(wǎng)絡(luò)日志交通數(shù)據(jù)金融電商大型設(shè)備計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展云計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)社交及智能終端的普及大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)的特征Volume(大體量）330-15th，歐洲所有手抄本書(shū)記約800冊(cè)1439年印刷機(jī)發(fā)明，1453-1503的50年間，歐洲印刷的書(shū)籍就超過(guò)這個(gè)數(shù)目2013年，世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)超過(guò)了1.2ZB，如果這些信息存儲(chǔ)在光盤(pán)上，高度可以達(dá)到地球和月球之間距離的5倍全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量在2025年將達(dá)到175ZB，平均每天約產(chǎn)生491EB的數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的特征產(chǎn)生原因：獲取數(shù)據(jù)的能力大幅提高互聯(lián)網(wǎng)的普及集成電路價(jià)格的降低1KB=1024B

1MB=1024KB1GB=1024MB1TB=1024GB1PB=1024TB1EB=1024PB1ZB=1024EBVolume(大體量）大數(shù)據(jù)的特征Variety(多樣性）賬號(hào)姓名開(kāi)戶行余額00001張三北京市通州區(qū)支行10000大數(shù)據(jù)：網(wǎng)頁(yè)，圖片，音頻，視頻等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)：二維表形式的文本類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的特征Variety(多樣性）相對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指沒(méi)有結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，無(wú)法用數(shù)據(jù)庫(kù)的二維邏輯結(jié)構(gòu)來(lái)表現(xiàn)，無(wú)法進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理的數(shù)據(jù)，具體包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外的一切數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的特征典型的人為生成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括：?社交媒體：來(lái)自新浪微博、微信、QQ、Facebook等平臺(tái)的數(shù)據(jù)。?網(wǎng)站：照片共享網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。?移動(dòng)數(shù)據(jù)：手機(jī)短信、位置軌跡等數(shù)據(jù)。?通信：聊天、即時(shí)消息、電話錄音等數(shù)據(jù)。?媒體：MP3、數(shù)碼照片、音頻文件、視頻文件。?業(yè)務(wù)應(yīng)用程序：MicrosoftOffice文檔等應(yīng)用程序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。Variety(多樣性）大數(shù)據(jù)的特征典型的機(jī)器生成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括：?衛(wèi)星圖像：衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到的天氣數(shù)據(jù)、地形、軍事活動(dòng)等數(shù)據(jù)。?科學(xué)數(shù)據(jù)：石油和天然氣勘探、空間勘探、地震圖像、大氣數(shù)據(jù)。?數(shù)字監(jiān)控：監(jiān)控設(shè)備產(chǎn)生的照片和視頻數(shù)據(jù)。?傳感器數(shù)據(jù)：交通、天氣、海洋傳感器采集產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。Variety(多樣性）大數(shù)據(jù)的特征半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)，它一般是自描述的，數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容混在一起，沒(méi)有明顯的區(qū)分。相對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)“先有結(jié)構(gòu)，再有數(shù)據(jù)”的特點(diǎn)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是先有數(shù)據(jù)，再有結(jié)構(gòu)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常表現(xiàn)為XML或HTML等形式。Variety(多樣性）大數(shù)據(jù)的特征Velocity(時(shí)效性）在數(shù)據(jù)量特別大的情況下，也能做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與分析。這也是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。Veracity(準(zhǔn)確性）保證處理結(jié)果具有一定的準(zhǔn)確性大數(shù)據(jù)的特征Value(價(jià)值性）價(jià)值大價(jià)值密度低大數(shù)據(jù)的演化大數(shù)據(jù)的萌芽階段（20世紀(jì)90年代-21世紀(jì)初）這個(gè)階段的大數(shù)據(jù)主要是一種構(gòu)想，其概念內(nèi)涵逐漸豐富1997年第八屆美國(guó)IEEE的會(huì)議論文集中首次使用了“大數(shù)據(jù)”的概念1998年《科學(xué)》刊登一篇名為“大數(shù)據(jù)的處理程序”的文章，明確使用了“BigData”一詞大數(shù)據(jù)的演化大數(shù)據(jù)的發(fā)展階段（21世紀(jì)初-2010年）21世紀(jì)初研究者已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注大數(shù)據(jù)，論文中開(kāi)始討論大數(shù)據(jù)2003-2006年是大數(shù)據(jù)發(fā)展的突破階段，Google發(fā)表了三篇重要論文，俗稱“三架馬車”：分布式系統(tǒng)GFS、大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算框架MapReduce、NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)BigTable;2006-2009年為大數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)并行運(yùn)算與分布式系統(tǒng)基本形成2010年，智能手機(jī)日益廣泛應(yīng)用，移動(dòng)數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)大數(shù)據(jù)的演化大數(shù)據(jù)的興盛階段（2011年-至今）2012年《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的宣傳推廣，大數(shù)據(jù)概念開(kāi)始風(fēng)靡全球2012年，奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展倡議》，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的時(shí)代特征2014年，“大數(shù)據(jù)”首次寫(xiě)入我國(guó)《政府工作報(bào)告》2015年，國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，大數(shù)據(jù)從理論邁向?qū)嶋H應(yīng)用大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式自產(chǎn)生/采集人工采集存儲(chǔ)方式高性能、高安全、高冗余的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)使用方式挖掘數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識(shí)從樣本數(shù)據(jù)推斷總體02初識(shí)大數(shù)據(jù)金融金融大數(shù)據(jù)VS大數(shù)據(jù)金融金融大數(shù)據(jù)從本質(zhì)上來(lái)講，金融大數(shù)據(jù)是應(yīng)用于金融領(lǐng)域的一種大數(shù)據(jù)，屬于大數(shù)據(jù)的一種行業(yè)應(yīng)用分類。它包含了銀行、保險(xiǎn)公司、證券公司等金融機(jī)構(gòu)、政府監(jiān)管機(jī)關(guān)、機(jī)構(gòu)和個(gè)人等各類經(jīng)濟(jì)主體在投資、融資、儲(chǔ)蓄、理財(cái)、證券交易過(guò)程中的一切信息，這些信息的形式既可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源并不僅限于金融機(jī)構(gòu)、金融市場(chǎng)和相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)，它還包括各類跨行業(yè)大數(shù)據(jù)，如電商消費(fèi)大數(shù)據(jù)、社交媒體大數(shù)據(jù)、公共事業(yè)部大數(shù)據(jù)等。金融中的大數(shù)據(jù)-經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)國(guó)民經(jīng)濟(jì)總體指標(biāo)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、固定資產(chǎn)投資進(jìn)出口總額、工業(yè)增加值、采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)人口數(shù)、失業(yè)率、國(guó)際收支、財(cái)政收入和支出物價(jià)水平指標(biāo)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)（PPI）、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)（PPIRM）金融指標(biāo)利率（存款利率、貸款利率、貼現(xiàn)率、同業(yè)拆借利率等）貨幣供應(yīng)量指標(biāo)（M0、M1、M2）社會(huì)融資規(guī)模、人民幣存貸款余額、匯率、外匯儲(chǔ)備金融中的大數(shù)據(jù)-金融行業(yè)特有指標(biāo)證券業(yè)：指數(shù)市盈率、總市值、總成交額銀行業(yè)：不良貸款率、撥備覆蓋率、資本充足率保險(xiǎn)業(yè)：保費(fèi)收入、原保費(fèi)收入、賠款及給付額、保險(xiǎn)業(yè)資產(chǎn)總額大數(shù)據(jù)金融的產(chǎn)生背景技術(shù)革命與數(shù)據(jù)增長(zhǎng)存儲(chǔ)與計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步金融業(yè)的轉(zhuǎn)型需求金融危機(jī)與監(jiān)管壓力消費(fèi)者行為的變化基于這些背景因素，大數(shù)據(jù)金融不僅應(yīng)運(yùn)而生，而且迅速成為金融行業(yè)的創(chuàng)新前沿，為金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者提供了更加智能、精準(zhǔn)和高效的服務(wù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平正在成為金融企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素。大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)金融是指金融行業(yè)在其業(yè)務(wù)流程中，特別是在風(fēng)險(xiǎn)管理、資金配置、客戶服務(wù)和投資決策等領(lǐng)域，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)大規(guī)模、多源、高頻率的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、分析和解讀，從而提煉出有價(jià)值的信息，進(jìn)而輔助或自動(dòng)化地做出決策的一種現(xiàn)代化金融活動(dòng)。其核心是結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，從龐大的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)聯(lián)，以提高金融服務(wù)的精度、效率和創(chuàng)新能力。網(wǎng)絡(luò)化的呈現(xiàn)大量的金融產(chǎn)品和服務(wù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)來(lái)展現(xiàn)，包括固定網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)01基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)管理理念和工具基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶識(shí)別和分類將成為風(fēng)險(xiǎn)管理的主要手段，動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)而非事后的回顧式評(píng)價(jià)將成為風(fēng)險(xiǎn)管理的常態(tài)性內(nèi)容02信息不對(duì)稱性大大降低金融產(chǎn)品和服務(wù)的消費(fèi)者和提供者之間信息不對(duì)稱程度大大降低03高效率性許多流程和動(dòng)作都是在線上發(fā)起和完成，有些動(dòng)作是自動(dòng)實(shí)現(xiàn)的04產(chǎn)品的可控性、可受性風(fēng)險(xiǎn)可控、產(chǎn)品收益、流動(dòng)性可接受05金融服務(wù)邊界被擴(kuò)展對(duì)于單個(gè)金融企業(yè)，可以擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模；金融從業(yè)人員個(gè)體服務(wù)對(duì)象會(huì)更多06普惠金融數(shù)字化服務(wù)對(duì)象和范圍大大擴(kuò)展，金融服務(wù)更接地氣07大數(shù)據(jù)金融的特點(diǎn)大數(shù)據(jù)金融的層次大數(shù)據(jù)金融的架構(gòu)重塑競(jìng)爭(zhēng)格局的變化產(chǎn)業(yè)格局的變化監(jiān)管體系的變化課堂練習(xí)請(qǐng)查找下列大數(shù)據(jù)公司的主要服務(wù)金融對(duì)象，以及服務(wù)內(nèi)容，填入下表03Python基礎(chǔ)Python與大數(shù)據(jù)金融為什么Python對(duì)金融如此有用？簡(jiǎn)單性和靈活性可以快速構(gòu)建MVP工具和第三方庫(kù)豐富多樣非常適合金融行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域分析函數(shù)非常適合基于分析的職業(yè)為新興的金融科技和加密需求提供工具Python與大數(shù)據(jù)金融Python在金融中的應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗和處理量化投資即時(shí)處理和流量控制風(fēng)險(xiǎn)管理金融工具開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能Python的起源Python的創(chuàng)始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆

（GuidovanRossum）。1989年圣誕節(jié)期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發(fā)圣誕節(jié)的無(wú)趣，決心開(kāi)發(fā)一個(gè)新的腳本解釋程序，于是有了Python.2021年10月，語(yǔ)言流行指數(shù)的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語(yǔ)言Python的安裝Python官網(wǎng)下載IDE：PyCharmAnacondaPython的運(yùn)行命令行下的運(yùn)行在線運(yùn)行Python3在線工具|菜鳥(niǎo)工具()IDE內(nèi)運(yùn)行Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—變量變量就是一種標(biāo)識(shí)符，它是數(shù)據(jù)的名字。變量代表的數(shù)據(jù)不僅可以是數(shù)字，還可以是任意數(shù)據(jù)類型a=5,b=4.0,stu_name=‘張三’變量名命名規(guī)則：變量名只能包含字母、數(shù)字和下劃線（_）變量名可以字母或下劃線開(kāi)頭，但不能以數(shù)字開(kāi)頭;變量名不能包含空格，但可使用下劃線來(lái)分隔其中的單詞不要將Python關(guān)鍵字和函數(shù)名用作變量名，即不要使用Python保留用于特殊用途的單詞，如print,if，where等message_11_messagemessage1Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—保留字符Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—賦值語(yǔ)句變量=Value等號(hào)(=)運(yùn)算符左邊是一個(gè)變量名，等號(hào)(=)運(yùn)算符右邊是存儲(chǔ)在變量中的值必須在聲明變量的同時(shí)，進(jìn)行賦值Python的變量沒(méi)有類型,變量的類型由賦值給變量的數(shù)據(jù)來(lái)決定對(duì)變量賦值時(shí)，即在內(nèi)存中創(chuàng)建了對(duì)象可以把任意數(shù)據(jù)類型賦值給變量，同一個(gè)變量可以反復(fù)賦值，而且可以是不同類型的變量a=5b=4.0stu_name=‘張三’sum=a+bPython的基礎(chǔ)語(yǔ)法—多個(gè)變量賦值Python支持同時(shí)為多個(gè)變量賦值。例如： a=b=c=1以上實(shí)例，創(chuàng)建一個(gè)整型對(duì)象，值為1，三個(gè)變量被分配到相同的內(nèi)存空間上。也可以為多個(gè)對(duì)象指定多個(gè)變量。例如： a,b,c=1,2,"john"以上實(shí)例，兩個(gè)整型對(duì)象1和2分別分配給變量a和b，字符串對(duì)象"john"分配給變量c。Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—代碼的縮進(jìn)代碼A代碼B：

代碼C

代碼D代碼EPython不像其他程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言（如Java或者C言語(yǔ)）采取括號(hào)“{}”分隔代碼塊，而是采用代碼縮進(jìn)和冒號(hào)“：”區(qū)分代碼之間的層次在Python中，對(duì)于類定義、函數(shù)定義、流程控制語(yǔ)句，以及異常處理語(yǔ)句等，行尾的冒號(hào)和下一行的縮進(jìn)表示一個(gè)代碼塊的開(kāi)始，而縮進(jìn)結(jié)束，則表示一個(gè)代碼塊的結(jié)束Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法--多行語(yǔ)句Python語(yǔ)句中一般以新行作為語(yǔ)句的結(jié)束符。但是我們可以使用斜杠（\）將一行的語(yǔ)句分為多行顯示，如下所示：total=item_one+\item_two+\item_threedays=['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday']語(yǔ)句中包含[],{}或()括號(hào)就不需要使用多行連接符。如下實(shí)例：Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—注釋python中單行注釋采用#開(kāi)頭python中多行注釋使用三個(gè)單引號(hào)

'''

或三個(gè)雙引號(hào)

"""'''

這是多行注釋，使用單引號(hào)。

這是多行注釋，使用單引號(hào)。

這是多行注釋，使用單引號(hào)。

'''

"""

這是多行注釋，使用雙引號(hào)。

這是多行注釋，使用雙引號(hào)。

這是多行注釋，使用雙引號(hào)。

"""#第一個(gè)注釋print("Hello,Python!")#第二個(gè)注釋Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—運(yùn)算符Python語(yǔ)言支持以下類型的運(yùn)算符:算術(shù)運(yùn)算符比較（關(guān)系）運(yùn)算符賦值運(yùn)算符邏輯運(yùn)算符位運(yùn)算符成員運(yùn)算符身份運(yùn)算符Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—運(yùn)算符—算數(shù)運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例+加-兩個(gè)對(duì)象相加a+b輸出結(jié)果30-減-得到負(fù)數(shù)或是一個(gè)數(shù)減去另一個(gè)數(shù)a-b輸出結(jié)果-10*乘-兩個(gè)數(shù)相乘或是返回一個(gè)被重復(fù)若干次的字符串a(chǎn)*b輸出結(jié)果200/除-x除以yb/a輸出結(jié)果2%取模-返回除法的余數(shù)b%a輸出結(jié)果0**冪-返回x的y次冪a**b為10的20次方，輸出結(jié)果100000000000000000000a=10b=20Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—運(yùn)算符—比較運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例==等于-比較對(duì)象是否相等(a==b)返回False。!=不等于-比較兩個(gè)對(duì)象是否不相等(a!=b)返回True。>大于-返回x是否大于y(a>b)返回False。<小于-返回x是否小于y。所有比較運(yùn)算符返回1表示真，返回0表示假。這分別與特殊的變量True和False等價(jià)。(a<b)返回True。>=大于等于-返回x是否大于等于y。(a>=b)返回False。<=小于等于-返回x是否小于等于y。(a<=b)返回True。a=10b=20Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—運(yùn)算符—賦值運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例=簡(jiǎn)單的賦值運(yùn)算符c=a+b將a+b的運(yùn)算結(jié)果賦值為c+=加法賦值運(yùn)算符c+=a等效于c=c+a-=減法賦值運(yùn)算符c-=a等效于c=c-a*=乘法賦值運(yùn)算符c*=a等效于c=c*a/=除法賦值運(yùn)算符c/=a等效于c=c/a%=取模賦值運(yùn)算符c%=a等效于c=c%a**=冪賦值運(yùn)算符c**=a等效于c=c**aPython的基礎(chǔ)語(yǔ)法—運(yùn)算符—邏輯運(yùn)算符運(yùn)算符邏輯表達(dá)式描述實(shí)例andxandy布爾"與"-如果x為False，xandy返回False，否則它返回y的計(jì)算值。(aandb)返回20。orxory布爾"或"-如果x是非0，它返回x的計(jì)算值，否則它返回y的計(jì)算值。(aorb)返回10。notnotx布爾"非"-如果x為T(mén)rue，返回False。如果x為False，它返回True。not(aandb)返回Falsea=10b=20Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—運(yùn)算符—成員運(yùn)算符a=10b=20list=[1,2,3,4,5];運(yùn)算符描述實(shí)例in如果在指定的序列中找到值返回True，否則返回False。x在y序列中,如果x在y序列中返回True。notin如果在指定的序列中沒(méi)有找到值返回True，否則返回False。x不在y序列中,如果x不在y序列中返回True。Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法—運(yùn)算符—身份運(yùn)算符對(duì)于兩個(gè)相同的列表對(duì)象，其身份通常是獨(dú)立的，但是對(duì)于數(shù)值和字符串類型的對(duì)象，相同的值其身份通常也是相同的運(yùn)算符描述實(shí)例isis是判斷兩個(gè)標(biāo)識(shí)符是不是引用自一個(gè)對(duì)象xisy,類似

id(x)==id(y)

,如果引用的是同一個(gè)對(duì)象則返回True，否則返回Falseisnotisnot是判斷兩個(gè)標(biāo)識(shí)符是不是引用自不同對(duì)象xisnoty

，類似

id(a)!=id(b)。如果引用的不是同一個(gè)對(duì)象則返回結(jié)果True，否則返回False。isVS==小結(jié)51初識(shí)大數(shù)據(jù)1初識(shí)大數(shù)據(jù)金融2Python基礎(chǔ)3感謝聆聽(tīng)！金融大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目二金融大數(shù)據(jù)處理流程目錄01Python數(shù)據(jù)分析工具02金融大數(shù)據(jù)采集03金融大數(shù)據(jù)處理流程金融大數(shù)據(jù)可視化0401Python數(shù)據(jù)分析工具Python中的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)56Python3中的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)是隨Python解釋器一起安裝的，其中包含了很多的模塊和包os模塊sys

模塊time模塊datetime

模塊math模塊random模塊urlib模塊Python中的第三方庫(kù)57PyPI·Python包索引：/Python中的第三方庫(kù)58第三方庫(kù)可以涵蓋各種領(lǐng)域，包括但不限于：數(shù)據(jù)分析：numpy,pandas,scipy機(jī)器學(xué)習(xí):scikit-learn,tensorflow文本處理：pdfminer,openpyxl,python-docx,beautifulsoup4網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：requests,scrapyWEB開(kāi)發(fā)：django,pyramid數(shù)據(jù)可視化：matplotlib,mayavi游戲開(kāi)發(fā)：pygame,panda3d數(shù)據(jù)挖掘與可視化中常見(jiàn)第三方庫(kù)59擴(kuò)展庫(kù)說(shuō)明NumPy提供復(fù)雜數(shù)組和矩陣運(yùn)算的函數(shù)pandas提供直觀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)處理功能matplotlib用戶制圖及其他二維數(shù)據(jù)可視化Seaborn基于matplotlib進(jìn)行高級(jí)封裝的可視化庫(kù)scikit-learn提供分類、回歸、聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)工具statsmodels統(tǒng)計(jì)建模分析，包含經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)算法第三方庫(kù)的安裝60安裝方法特點(diǎn)使用pip命令在線安裝比較方便，并且會(huì)自動(dòng)解決上級(jí)依賴問(wèn)題下載庫(kù)的whl文件離線安裝安裝靈活，但是需要自行解決上級(jí)依賴問(wèn)題通過(guò)IDE安裝簡(jiǎn)單直接，需要已經(jīng)安裝好IDE（如Pycharm）下載編譯好的文件一般是window系統(tǒng)才提供現(xiàn)成的可執(zhí)行文件包第三方庫(kù)的安裝61pip安裝工具D:\>pip-hUsage:pip<command>[options]Commands:installInstallpackages.downloadDownloadpackages.uninstallUninstallpackages.freezeOutputinstalledpackagesinrequirementsformat.listListinstalledpackages.showShowinformationaboutinstalledpackages.checkVerifyinstalledpackageshavecompatibledependencies.configManagelocalandglobalconfiguration.searchSearchPyPIforpackages.第三方庫(kù)的安裝62pip安裝工具D:\>pipinstall<第三方庫(kù)名>安裝第三方庫(kù)D:\>pipinstallpandasD:\>pipinstall–U<第三方庫(kù)名>對(duì)已安裝的第三方庫(kù)進(jìn)行更新D:\>pipinstall-Upandas第三方庫(kù)的安裝63pip安裝工具D:\>pipuninstall<第三方庫(kù)名>卸載指定第三方庫(kù)D:\>pipuninstallpandasD:\>pipdownload<第三方庫(kù)名>下載但不安裝指定第三方庫(kù)D:\>pipdownloadpandas第三方庫(kù)的安裝64pip安裝工具D:\>piplist列出當(dāng)前系統(tǒng)已經(jīng)安裝的第三方庫(kù)第三方庫(kù)的安裝65pip安裝工具D:\>pipshow<第三方庫(kù)名>列出指定第三方庫(kù)的詳細(xì)信息第三方庫(kù)的安裝66集成安裝通過(guò)集成IDE進(jìn)行安裝，如Anaconda文件安裝/第三方庫(kù)的導(dǎo)入67import

模塊名稱import

模塊

as

別名import語(yǔ)句模塊名稱.函數(shù)/變量/類

別名.函數(shù)/變量/類

第三方庫(kù)的導(dǎo)入682.from語(yǔ)句from模塊名稱import函數(shù)/變量/類

from模塊名稱*直接使用該函數(shù)/變量/類

把一個(gè)模塊中的所有內(nèi)容全都進(jìn)行導(dǎo)入第三方庫(kù)的導(dǎo)入69import

模塊

as

別名第三方庫(kù)的導(dǎo)入70importmathimportmathas

m

frommathimportpifrommathimport*print(math.pi)print(m.pi)print(pi)print(pi)print(ceil(pi))NumPy(NumericPython)71快速、高效的多維數(shù)組對(duì)象ndarray一組功能強(qiáng)大的數(shù)組處理函數(shù)線性代數(shù)操作、傅里葉變換以及隨機(jī)數(shù)生成等的接口集成C或C++代碼的接口NumPy(NumericPython)72#-*-coding:utf-8-*-#導(dǎo)入numpy庫(kù)importnumpyasnp

data=[1,2,3,4,5]#利用array函數(shù)構(gòu)建一個(gè)數(shù)組arr1=np.array(data)print('np.array(data):\n',arr1)#將數(shù)組進(jìn)行輸出#獲取數(shù)組arr1的第4個(gè)元素（數(shù)組下標(biāo)從0開(kāi)始）print('arr1[3]:\n',arr1[3])

#獲取數(shù)組arr1的第2到第4個(gè)元素（數(shù)字下標(biāo)從0開(kāi)始，[]區(qū)間為左閉右開(kāi)）print('arr1[1:4]:\n',arr1[1:4])#利用arange(N)構(gòu)建數(shù)組，從0-（N-1）的一個(gè)數(shù)組，默認(rèn)元素逐步加1arr2=np.arange(5)print('np.arange(5):\n',arr2)Pandas73Python版的Excel一維數(shù)組對(duì)象Series二維數(shù)組對(duì)象DataFramePandas--Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)74#導(dǎo)入pandas庫(kù)importpandasaspddata=['a','b','c','d','e']#使用默認(rèn)行索引構(gòu)造一個(gè)seriesseri=pd.Series(data)print(seri)index=[1,2,3,4,5]#使用指定的行索引seri1=pd.Series(data,index)print(seri1)Pandas--DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)75行索引列索引importpandasaspd#導(dǎo)入pandas包#構(gòu)建部分銀行卡用戶數(shù)據(jù)表格data=pd.DataFrame({'ID':[20013105,16052556,21100614,10121286,21060101],'年齡':[44,32,56,41,27],'性別':['男','男','男','女','女'],'家庭成員':[2,1,1,3,2],'學(xué)歷':['研究生','本科','高中','研究生','本科'],'婚姻狀況':['已婚','未婚','離異','未婚','已婚’]})print('data:\n',data)Pandas--DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)76#按行取表格中行索引為1至3的數(shù)據(jù)的第1行至第三行數(shù)據(jù)print('data.iloc[1:4]\n',data.iloc[1:4])

#返回ID、年齡兩列的數(shù)據(jù)print('data[[\'ID\',\'年齡\']]\n',data[['ID','年齡']])#返回前3行數(shù)據(jù)，若head()括號(hào)中不指定行數(shù)，則默認(rèn)為返回前5行print('data.head(3)\n',data.head(3))#將表格數(shù)據(jù)按照ID列的值進(jìn)行排序data1=data.sort_values(by='ID')#輸出上一行代碼的排序結(jié)果print('data.sort_values(data,by=\'ID\')\n',data1)#也支持從EXCEL文件讀取數(shù)據(jù)至dataframe對(duì)象中data=pd.read_excel('D:\data.xlsx')Matplotlib77importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入繪圖包#定義X軸的坐標(biāo)值x=np.array([0,10])#定義Y軸的坐標(biāo)值y=np.array([0,100])#根據(jù)X、Y軸坐標(biāo)值對(duì)，繪制線圖plt.plot(x,y)#將圖進(jìn)行展示plt.show()Matplotlib78importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

y=np.array([2,5,8,4,10,15])#指定線圖的顏色plt.plot(y,'r')plt.show()02金融大數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集80數(shù)據(jù)采集又稱為數(shù)據(jù)獲取，為整個(gè)數(shù)據(jù)分析提供原始數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)采集傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源多種多樣，數(shù)據(jù)量巨大來(lái)源較單一，數(shù)據(jù)量較少數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型多樣，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較單一，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主大數(shù)據(jù)采集與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的區(qū)別數(shù)據(jù)采集包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)采集金融數(shù)據(jù)來(lái)源81

互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)

第三方數(shù)據(jù)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)金融行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源渠道多種多樣，主要可以分為以下幾種：金融數(shù)據(jù)來(lái)源—互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)82互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)源通常都是針對(duì)某一個(gè)具體的行業(yè)或領(lǐng)域（如經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生、地理、生物、社會(huì)等），從發(fā)布單位維度劃分，有來(lái)自政府、企業(yè)、高校等開(kāi)放數(shù)據(jù)源供大家查看下載

數(shù)據(jù)類別數(shù)據(jù)源世界各地的社會(huì),環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)Gapminder中國(guó)歷年及最新宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局中國(guó)各項(xiàng)金融業(yè)務(wù)活動(dòng)數(shù)據(jù)中國(guó)人民銀行中國(guó)國(guó)際收支、外匯等數(shù)據(jù)國(guó)家外匯管理局市場(chǎng)概覽、股票、期權(quán)和基金、債券等數(shù)據(jù)上海證券交易所國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)東方財(cái)富網(wǎng)金融數(shù)據(jù)來(lái)源—互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局國(guó)家各部門(mén)網(wǎng)站金融數(shù)據(jù)來(lái)源—互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)來(lái)源—互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)中國(guó)人民銀行國(guó)家金融監(jiān)督管理總局金融數(shù)據(jù)來(lái)源—互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)金融數(shù)據(jù)來(lái)源—互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)來(lái)源—第三方數(shù)據(jù)市面上有很多的專業(yè)金融數(shù)據(jù)提供商，以金融數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)包或者數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的方式為專業(yè)用戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)，用戶在金融數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用程序中可以通過(guò)API接口訪問(wèn)這些免費(fèi)或收費(fèi)的金融數(shù)據(jù)（如股票信息、指數(shù)信息等）數(shù)據(jù)平臺(tái)說(shuō)明Wind（萬(wàn)得）Wind已經(jīng)建成國(guó)內(nèi)完整準(zhǔn)確、以金融證券數(shù)據(jù)為核心的大型金融工程和財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。Wind的數(shù)據(jù)內(nèi)容涵蓋股票、債券、基金、外匯、金融衍生品、大宗商品、宏觀經(jīng)濟(jì)、財(cái)經(jīng)新聞等領(lǐng)域；Wind通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的及時(shí)更新來(lái)滿足機(jī)構(gòu)投資者的需求。CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)（ChinaStockMarket&AccountingResearchDatabase)是一個(gè)經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的研究型精準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)已涵蓋因子研究、人物特征、綠色經(jīng)濟(jì)、股票、公司、海外、資訊、基金、債券、行業(yè)、經(jīng)濟(jì)、商品期貨等19大系列，包含200+個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)、4000+張表、6萬(wàn)+個(gè)字段。Bloomberg（彭博資訊）美國(guó)彭博資訊公司是全球最大的財(cái)經(jīng)資訊公司，也是全球最大的金融信息服務(wù)供應(yīng)商，為全球各地的公司、新聞機(jī)構(gòu)、金融和法律專業(yè)人士提供實(shí)時(shí)行情、金融市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)、價(jià)格、交易信息、新聞和通訊工具。TushareTushare大數(shù)據(jù)開(kāi)放社區(qū)免費(fèi)提供各類數(shù)據(jù),助力行業(yè)和量化研究。擁有豐富的數(shù)據(jù)內(nèi)容，如股票、基金、期貨、數(shù)字貨幣等行情數(shù)據(jù)，公司財(cái)務(wù)、基金經(jīng)理等基本面數(shù)據(jù)。提供Http,Python,R等語(yǔ)言的數(shù)據(jù)接口，方便獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。金融數(shù)據(jù)來(lái)源—金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)金融機(jī)構(gòu)在自身的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，收集和產(chǎn)生了大量的該行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括金融機(jī)構(gòu)用戶的基本信息，用戶在金融機(jī)構(gòu)的交易等行為數(shù)據(jù)（如銀行中的用戶資金交易記錄，信用數(shù)據(jù)等）。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)90網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是一個(gè)自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，它為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成通過(guò)編程語(yǔ)言（如Python、Java等）來(lái)編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序，模擬瀏覽器向網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求，獲取相應(yīng)內(nèi)容后，對(duì)其進(jìn)行解析，從中提取出需要的數(shù)據(jù)也可以借助于現(xiàn)成的商用數(shù)據(jù)采集軟件（如八爪魚(yú)、后羿采集器等）來(lái)獲取特定網(wǎng)頁(yè)上所需字段的數(shù)據(jù)采集軟件采集網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)91八爪魚(yú)采集器后裔采集器采集軟件采集網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)--外匯牌價(jià)數(shù)據(jù)的抓取92

打開(kāi)外匯牌價(jià)網(wǎng)站，復(fù)制網(wǎng)址2.將網(wǎng)址信息復(fù)制至采集軟件3.在采集軟件中設(shè)置采集條件4.檢查數(shù)據(jù)預(yù)覽，運(yùn)行采集5.將結(jié)果導(dǎo)出至文件Python與網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集93網(wǎng)頁(yè)基本結(jié)構(gòu)Python與網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集94網(wǎng)頁(yè)中表格數(shù)據(jù)的獲取Python與網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集95網(wǎng)頁(yè)中表格數(shù)據(jù)的獲取importpandasaspd#獲取國(guó)家外匯管理局網(wǎng)站網(wǎng)址url="/AppStructured/hlw/RMBQuery.do"df=pd.read_html(url)[4]#爬取目標(biāo)網(wǎng)站表格數(shù)據(jù)#查看美元和日元的外匯數(shù)據(jù)df1=df[['日期','美元','日元']]df1.set_index(['日期'])#將日期列作為表格的行索引print(df1)

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2023-07-26712.955.06292023-07-25714.065.08822023-07-24714.515.06702023-07-21714.565.13992023-07-20714.665.17242023-07-19714.865.16252023-07-18714.535.16872023-07-17713.265.14672023-07-14713.185.18002023-07-13715.275.1769Python與網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集96網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取數(shù)據(jù)庫(kù)名說(shuō)明RequestsRequests庫(kù)提供了GET和POST來(lái)發(fā)送HTTP請(qǐng)求，使代碼易于理解和調(diào)試，但是不解析提取的HTML數(shù)據(jù)BeautifulSoup與解析器一起從HTML中解析提取數(shù)據(jù)，通常和Requests庫(kù)一起使用；此外還提供包括檢測(cè)頁(yè)面編碼，配置輕松lxml一個(gè)快速、強(qiáng)大的解析庫(kù)，適用于HTML和XML文件Selenium適用于標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)無(wú)法運(yùn)行的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的抓取，能夠像任何瀏覽器一樣通過(guò)運(yùn)行JavaScript來(lái)呈現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集中的信息保護(hù)97網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的獲取隱私保護(hù)03金融大數(shù)據(jù)處理流程大數(shù)據(jù)處理的一般流程數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)日志采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集其他數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布式文件系統(tǒng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘分類分析關(guān)聯(lián)分析聚類分析預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)解釋可視化技術(shù)人機(jī)交互技術(shù)數(shù)據(jù)清洗100數(shù)據(jù)清洗是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的一道保障，數(shù)據(jù)科學(xué)家80%時(shí)間都花費(fèi)在清洗任務(wù)上數(shù)據(jù)清洗使得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、干凈、連續(xù)，為后續(xù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘做好準(zhǔn)備GIGO高質(zhì)量的數(shù)據(jù)應(yīng)該具有下列特點(diǎn)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰數(shù)據(jù)完整數(shù)據(jù)格式規(guī)范數(shù)據(jù)合理數(shù)據(jù)唯一清洗方式：利用EXCEL軟件利用編程語(yǔ)言提供的工具包（如Python中的NumPy、Pandas庫(kù)等）012341張三30175cm60kg2李四35180cm140斤3張三301.75m60kg4NANANANA5王五-1160cm50kg6趙六2565kg012341張三30175cm60kg2李四35180cm140斤3張三301.75m60kg4NANANANA5王五-1160cm50kg6趙六25173cm65kg012341張三30175cm60kg2李四35180cm70kg3張三30175cm60kg4NANANANA5王五-1160cm50kg6趙六25173cm65kg012341張三30175cm60kg2李四35180cm70kg3張三30175cm60kg4NANANANA5王五30160cm50kg6趙六25173cm65kg序號(hào)姓名年齡身高體重1張三30175cm60kg2李四35180cm70kg3張三30175cm60kg4NANANANA5王五30160cm50kg6趙六25173cm65kg完整性全面性合法性唯一性數(shù)據(jù)清洗012341張三30175cm60kg2李四35180cm140斤3張三301.75m60kg4NANANANA5王五-1160cm50kg6趙六2565kg序號(hào)姓名年齡身高體重1張三30175cm60kg2李四35180cm70kg3王五30160cm50kg4趙六25173cm65kg數(shù)據(jù)清洗對(duì)數(shù)據(jù)的整體概況有個(gè)初步認(rèn)知數(shù)據(jù)觀測(cè)檢測(cè)數(shù)據(jù)中的缺失值并做對(duì)應(yīng)的處理（刪除或填充）數(shù)據(jù)缺失處理處理數(shù)據(jù)中的重復(fù)值數(shù)據(jù)去重?cái)?shù)據(jù)的規(guī)范化數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一檢測(cè)并處理數(shù)據(jù)集中的異常值數(shù)據(jù)異常處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)觀測(cè)104在進(jìn)行具體的數(shù)據(jù)處理之前，可以先進(jìn)行數(shù)據(jù)觀測(cè)，對(duì)數(shù)據(jù)有個(gè)整體認(rèn)知，找到數(shù)據(jù)集中可能存在的“臟數(shù)據(jù)”或者需要做進(jìn)一步處理的情況。Pandas中提供了info(),describe()等函數(shù)，使得能夠方便查看數(shù)據(jù)的基本情況

函數(shù)名說(shuō)明info()獲取數(shù)據(jù)各列基本信息，包括總行數(shù)、總列數(shù)、列的名稱，每列的非空數(shù)、列的數(shù)據(jù)類型等describe()獲取數(shù)據(jù)各列的統(tǒng)計(jì)信息，包括總數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、上（下）四分位數(shù)、中位數(shù)、最大值等數(shù)據(jù)觀測(cè)105importpandasaspd#導(dǎo)入pandas庫(kù)customers=pd.read_excel('D:\用戶個(gè)人信息.xlsx')#讀取EXCEL數(shù)據(jù)文件print(customers.info())數(shù)據(jù)總行數(shù)為10237,總列數(shù)為7<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:10237entries,0to10236Datacolumns(total7columns):#ColumnNon-NullCountDtype----------------------------0ID10237non-nullint641年齡10113non-nullfloat642性別10237non-nullobject3家庭成員10237non-nullint644受教育程度8702non-nullobject5婚姻狀態(tài)9483non-nullobject6收入9117non-nullobjectdtypes:float64(1),int64(2),object(4)memoryusage:560.0+KB數(shù)據(jù)觀測(cè)106importpandasaspd#導(dǎo)入pandas庫(kù)customers=pd.read_excel('D:\用戶個(gè)人信息.xlsx')#讀取EXCEL數(shù)據(jù)文件print(customers.describe())ID年齡家庭成員count1.023700e+0410113.00000010237.000000mean7.391445e+0846.3524182.346000std3.688047e+078.0730201.298332min7.080821e+08-6.0000000.00000025%7.130256e+0841.0000001.00000050%7.179206e+0846.0000002.00000075%7.731464e+0852.0000003.000000max8.283431e+0873.0000005.000000數(shù)據(jù)去重107數(shù)據(jù)的獲取通常是從多處數(shù)據(jù)源匯總得到，數(shù)據(jù)重復(fù)的情況非常常見(jiàn)函數(shù)名說(shuō)明duplicated()識(shí)別是否有數(shù)據(jù)重復(fù)drop_duplicates()刪除重復(fù)值（全部刪除、部分刪除）數(shù)據(jù)去重108print(customers.duplicated())0False1False2False3False4False……10232False10233False10234False10235False10236FalseLength:10237,dtype:bool對(duì)表格中所有行依次判斷是否有重復(fù)，如果結(jié)果為T(mén)rue,則表示該行和其他行存在重復(fù)；反之則認(rèn)為沒(méi)有重復(fù)從輸出結(jié)果來(lái)看，該函數(shù)不適合行數(shù)較多的表格，不能很直觀地觀察是否存在重復(fù)值

參數(shù)說(shuō)明subset需要進(jìn)行重復(fù)比較的列集合。默認(rèn)是對(duì)全部列進(jìn)行比較keep返回重復(fù)值的標(biāo)記方式，支持三種標(biāo)記方式，默認(rèn)為’first’first:所有重復(fù)記錄行中，第一次出現(xiàn)的行標(biāo)記為False，其余為T(mén)ruelast:所有重復(fù)記錄行中，最后一次出現(xiàn)的行標(biāo)記為False，其余為T(mén)ruefalse:所有重復(fù)記錄行均標(biāo)記為T(mén)rueDataFrame.duplicated(subset=None,keep='first')參數(shù)說(shuō)明如下：數(shù)據(jù)去重109print("數(shù)據(jù)總行數(shù)為{}，總列數(shù)為{}".format(customers.shape[0],customers.shape[1]))customers.drop_duplicates(inplace=True)print("數(shù)據(jù)去重后總行數(shù)為{}，總列數(shù)為{}".format(customers.shape[0],customers.shape[1]))數(shù)據(jù)總行數(shù)為10237,總列數(shù)為7數(shù)據(jù)去重后總行數(shù)為10127,總列數(shù)為7參數(shù)說(shuō)明subset需要進(jìn)行重復(fù)比較的列集合。默認(rèn)是對(duì)全部列進(jìn)行比較keep如果數(shù)據(jù)集中有多條重復(fù)值，指定保留哪條記錄。默認(rèn)選項(xiàng)為’first’，即保留第一次出現(xiàn)的數(shù)據(jù)行。first:保留所有重復(fù)記錄行中第一次出現(xiàn)的數(shù)據(jù)行，其余重復(fù)行均刪除last:保留所有重復(fù)記錄行中最后一次出現(xiàn)的數(shù)據(jù)行，其余重復(fù)行均刪除false:所有重復(fù)記錄行均刪除inplace布爾值，默認(rèn)為False。inplace=True表示直接在原來(lái)的表上刪除重復(fù)項(xiàng)，而False表示生成一個(gè)副本DataFrame.drop_duplicates(subset=None,*,keep='first',inplace=False,ignore_index=False)部分常用參數(shù)說(shuō)明如下：數(shù)據(jù)缺失處理110數(shù)據(jù)缺失是真實(shí)數(shù)據(jù)集中普遍存在的一種現(xiàn)象，主要包括記錄的缺失和記錄中某些字段的缺失，都有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果不準(zhǔn)確。對(duì)缺失值的分析主要分兩步進(jìn)行：明確數(shù)據(jù)的缺失情況對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，例如直接刪除、選擇合適的值進(jìn)行填充、不處理等。函數(shù)名說(shuō)明isnull()查看單元格數(shù)據(jù)是否為空notnull()查看單元格數(shù)據(jù)是否不為空dropna()刪除缺失值數(shù)據(jù)fillna()填充缺失值數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)缺失處理111print(customers.isnull())print(customers.isnull().any())print(customers.isnull().all())print(customers.isnull().sum())數(shù)據(jù)缺失處理112customers.dropna(thresh=4

,inplace=True)customers.dropna(subset=['收入'],inplace=True)對(duì)于缺失數(shù)據(jù)的處理，通常有直接刪除和選擇合適的值進(jìn)行填充兩種方式1.直接刪除數(shù)據(jù)缺失處理113customers['年齡'].fillna(customers['年齡'].median(),inplace=True)customers['受教育程度'].fillna('未知',inplace=True)customers['婚姻狀態(tài)'].fillna('未知',inplace=True)對(duì)于缺失數(shù)據(jù)的處理，通常有直接刪除和選擇合適的值進(jìn)行填充兩種方式2.選擇合適的值進(jìn)行填充填充方法說(shuō)明均值/中位數(shù)/眾數(shù)等填充使用變量的均值/中位數(shù)/眾數(shù)對(duì)缺失值進(jìn)行填充回歸填充用其他變量的值建立擬合模型，進(jìn)行回歸分析，預(yù)測(cè)缺失值。插值填充利用已知值建立插值函數(shù)，求得插值進(jìn)行填充固定值填充使用一個(gè)特定的固定值進(jìn)行填充數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一114常見(jiàn)的格式不規(guī)范的情況有：不同的數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)同一事物描述的單位不一致同樣的數(shù)據(jù)類型，但格式不一致數(shù)據(jù)格式不正確空白字符或者特殊字符大小寫(xiě)不規(guī)范………數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一115（一） 數(shù)據(jù)格式查看print(customers['受教育程度'].unique())print(customers['性別'].value_counts())數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一116（二） 數(shù)據(jù)格式規(guī)范處理customers['受教育程度'].replace('大學(xué)','本科生',inplace=True)customers['性別'].replace({'M':'男','F':'女'},inplace=True)

數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一117（二） 數(shù)據(jù)格式規(guī)范處理customers['受教育程度’]=customers['受教育程度'].str.strip()customers['受教育程度'].replace('大學(xué)','本科生',inplace=True)customers['性別’]=customers['性別'].str.upper()customers['性別'].replace({'M':'男','F':'女'},inplace=True)

受教育程度：[‘高中'‘研究生''未受教育’‘未知''本科生''博士'‘大

學(xué)’]性別男4495女4184M220F100f7Name:count,dtype:int64數(shù)據(jù)異常處理118異常值通常是指樣本中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離其余的觀測(cè)值。異常值也稱為離群點(diǎn)，異常值的分析也稱為離群點(diǎn)分析。在數(shù)據(jù)集中，異常值可能是需要被去掉或修改的噪聲數(shù)據(jù)，也有可能是對(duì)數(shù)據(jù)分析而言含有重要有效信息的數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)分析ID年齡家庭成員count1.023700e+0410113.00000010237.000000mean7.391445e+0846.3524182.346000std3.688047e+078.0730201.298332min7.080821e+08-6.0000000.00000025%7.130256e+0841.0000001.00000050%7.179206e+0846.0000002.00000075%7.731464e+0852.0000003.000000max8.283431e+0873.0000005.000000customers['年齡'][customers['年齡']<0]=1

數(shù)據(jù)異常處理1192.四分位數(shù)分析ID年齡家庭成員count1.023700e+0410113.00000010237.000000mean7.391445e+0846.3524182.346000std3.688047e+078.0730201.298332min7.080821e+08-6.0000000.00000025%7.130256e+0841.0000001.00000050%7.179206e+0846.0000002.00000075%7.731464e+0852.0000003.000000max8.283431e+0873.0000005.000000四分位數(shù)也常被用來(lái)作為異常值的檢測(cè)，所謂的四分位數(shù)方法是指：其中:QL：下四分位數(shù)，表示全部觀察值中有四分之一的數(shù)據(jù)取值比它??；QU：稱為上四分位數(shù)，表示全部觀察值中有四分之一的數(shù)據(jù)取值比它大；IQR：四分位數(shù)間距，是上四分位數(shù)QU與下四分位數(shù)QL之差異常值<(QL-1.5IQR)或

異常值>(QU+1.5IQR)數(shù)據(jù)預(yù)處理其他步驟04金融大數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化122數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)面向用戶的過(guò)程，將大數(shù)據(jù)挖掘及分析結(jié)果在顯示終端以友好、形象、易于理解的形式呈現(xiàn)給用戶數(shù)據(jù)可視化是指利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像進(jìn)行顯示的理論方法和技術(shù)運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)換為靜態(tài)或動(dòng)態(tài)的圖形，還可以通過(guò)交互手段動(dòng)態(tài)地顯示改變的結(jié)果。使得用戶可以從不同維度觀察數(shù)據(jù)，得到對(duì)數(shù)據(jù)更深入的理解和分析常見(jiàn)可視化圖表類型123常見(jiàn)可視化圖表類型124圖表類型說(shuō)明線圖又稱折線圖，特點(diǎn)是反映事物隨序列變化的趨勢(shì)，用于比較同一維度上不同數(shù)據(jù)集的變化，適合于比較大的數(shù)據(jù)集柱圖是一種以長(zhǎng)方形的長(zhǎng)度為變量來(lái)表達(dá)數(shù)值的統(tǒng)計(jì)圖表，易于比較數(shù)據(jù)之間的差別，適用于數(shù)據(jù)量不大的數(shù)據(jù)集餅圖以餅狀的圖形顯示各數(shù)據(jù)項(xiàng)所占比例，反映部分與整體的關(guān)系。餅圖適用于二維數(shù)據(jù)，可以簡(jiǎn)單直觀的看到各組成部分的占比情況散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)以點(diǎn)的形式進(jìn)行展示，以顯示變量之間的相互關(guān)系。散點(diǎn)圖用于判斷數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，或者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律雷達(dá)圖又稱為蜘蛛網(wǎng)圖，是將多個(gè)維度的數(shù)據(jù)映射到起始于同一個(gè)圓心的坐標(biāo)軸上，可以用于比較多條數(shù)據(jù)在多個(gè)維度上的取值漏斗圖因其圖表形狀類似漏斗而得名，由多個(gè)梯形從上到下疊加而成。漏斗圖適用于業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范，周期長(zhǎng)，環(huán)節(jié)多的流程分析樹(shù)圖以樹(shù)形結(jié)構(gòu)來(lái)展示層級(jí)數(shù)據(jù)的組織關(guān)系。通過(guò)樹(shù)圖可以直觀的看到各層級(jí)指標(biāo)間的關(guān)系詞云圖詞云圖是文本數(shù)據(jù)的圖形化展示，可以用來(lái)展示大量的文本數(shù)據(jù)，每個(gè)詞通過(guò)字體大小或者顏色來(lái)展示每個(gè)詞的重要程度常見(jiàn)可視化工具125入門(mén)級(jí)可視化工具商業(yè)智能分析工具編程語(yǔ)言工具pyplot常用函數(shù)126函數(shù)名說(shuō)明plot()用戶繪制線圖和散點(diǎn)圖scatter()用于繪制散點(diǎn)圖bar()用于繪制垂直和水平條形圖hist()用于繪制直方圖pie()用于繪制餅圖show()用于繪制圖像subplots()用于創(chuàng)建子圖xlabel()/ylabel()設(shè)置X軸和Y軸的標(biāo)簽title()設(shè)置圖表的標(biāo)題127importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#引入pyplot包

#設(shè)置中文字體plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x=np.array([1,2,3,4,5])y1=x+1plt.plot(x,y1)

y2=x*2+1#設(shè)置y2線條的格式和顏色plt.plot(x,y2,linestyle='--',color='red',linewidth=3)

#設(shè)置X軸、Y軸的標(biāo)題plt.xlabel('X值')plt.ylabel('Y值')

#進(jìn)行圖片展示plt.show()繪制線圖繪制線圖128importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#引入pyplot包

#設(shè)置中文字體plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x=np.array([1,2,3,4,5])y1=x+1plt.plot(x,y1)

y2=x*2+1#設(shè)置y2線條的格式和顏色plt.plot(x,y2,linestyle='--',color='red',linewidth=3)

#設(shè)置X軸、Y軸的標(biāo)題plt.xlabel('X值')plt.ylabel('Y值')

#進(jìn)行圖片展示plt.show()linewidth：設(shè)置線的寬度，取值支持浮點(diǎn)數(shù)linestyle:設(shè)置線的類型，其取值有：

'solid'(默認(rèn))或‘-’（實(shí)線）

'dotted'或’:’（點(diǎn)虛線）‘dashed'或’—’（破折線）color:設(shè)置線條的顏色，其取值有：‘r’紅色‘g’綠色‘b’藍(lán)色‘y’黃色‘k’黑色繪制柱狀圖129importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y=[20,15,30,28,12]plt.title('柱狀圖')plt.bar(x,y)plt.show()bar()函數(shù)的語(yǔ)法格式如：matplotlib.pyplot.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,*,align='center',data=None,**kwargs)，常用參數(shù)包括：x：浮點(diǎn)型數(shù)組，柱形圖的x軸數(shù)據(jù)height：浮點(diǎn)型數(shù)組，柱形圖的高度width：浮點(diǎn)型數(shù)組，柱形圖的寬度,默認(rèn)為0.8bottom：浮點(diǎn)型數(shù)組，底座的y坐標(biāo)，默認(rèn)0align：柱形圖與x坐標(biāo)的對(duì)齊方式，其值有：'center'以x位置為中心，這是默認(rèn)值

'edge'，將柱形圖的左邊緣與x位置對(duì)齊**kwargs：：其他參數(shù)繪制餅圖130importmatplotlib.pyplotasplt#設(shè)置中文字體plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#餅圖各部分標(biāo)簽x=['高中','研究生','未知','本科生','博士','未受教育']#餅圖各部分?jǐn)?shù)據(jù)值y=[8,23,2,54,9,4]#設(shè)置各部分顏色colors=['green','red','blue','lightgreen','gold','skyblue']#繪制圖形，autopct設(shè)置百分比顯示格式plt.pie(y,labels=x,autopct='%1.1f%%',colors=colors)#設(shè)置標(biāo)題plt.title('用戶受教育程度占比分析')plt.show()小結(jié)131Python數(shù)據(jù)分析工具1金融大數(shù)據(jù)采集2金融大數(shù)據(jù)處理流程3金融大數(shù)據(jù)可視化4感謝聆聽(tīng)！金融大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目三大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用目錄01大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用02大數(shù)據(jù)技術(shù)與銀行客戶關(guān)系管理03大數(shù)據(jù)技術(shù)與銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷01大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，種類齊全數(shù)據(jù)格式規(guī)范數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性高數(shù)據(jù)特征提升銀行業(yè)務(wù)效率降低銀行決策風(fēng)險(xiǎn)完善銀行多元化金融服務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值客戶信息交易記錄信貸數(shù)據(jù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型銀行數(shù)據(jù)隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，銀行數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)，銀行業(yè)面臨海量數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)。海量數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)01客戶對(duì)銀行服務(wù)的需求不斷升級(jí)，銀行需要提供更個(gè)性化、更便捷的產(chǎn)品和服務(wù)。客戶個(gè)性化需求02在科技驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新環(huán)境下，傳統(tǒng)銀行業(yè)面臨來(lái)自金融科技公司的激烈競(jìng)爭(zhēng)，業(yè)務(wù)模式需要轉(zhuǎn)型升級(jí)。傳統(tǒng)金融轉(zhuǎn)型03技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展背景通過(guò)分析細(xì)分群體特征，銀行可以對(duì)不同客戶群進(jìn)行差異化的服務(wù)，推送個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，提高綜合服務(wù)水平。客戶細(xì)分客戶關(guān)系在客戶生命周期的不同階段呈現(xiàn)不同的特征，在不同階段所考慮的問(wèn)題不同，應(yīng)采取不同的策略。客戶生命周期管理通過(guò)分析客戶信息和行為，預(yù)測(cè)客戶需求及偏好，銀行能及時(shí)調(diào)整服務(wù)策略，提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度?？蛻粜枨蠹捌妙A(yù)測(cè)客戶關(guān)系管理通過(guò)收集和分析客戶的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，了解客戶的消費(fèi)習(xí)慣和偏好，以提供更精準(zhǔn)的金融服務(wù)。01客戶行為分析根據(jù)客戶的行為分析結(jié)果，銀行可以定制化推薦符合個(gè)人需求的金融產(chǎn)品，提升客戶滿意度。02定制化產(chǎn)品推薦利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶資料進(jìn)行整合和關(guān)聯(lián)性分析，銀行可以發(fā)現(xiàn)客戶潛在的交叉銷售機(jī)會(huì)，優(yōu)化銷售效率，降低銷售成本，提高營(yíng)銷成功率。03交叉營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷利用大數(shù)據(jù)分析客戶的消費(fèi)習(xí)慣、信用記錄，更準(zhǔn)確地評(píng)估信貸風(fēng)險(xiǎn)。精準(zhǔn)信貸評(píng)估運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)識(shí)別異常交易模式，幫助銀行優(yōu)化反欺詐策略，提高風(fēng)險(xiǎn)管理效率。反欺詐策略優(yōu)化通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和客戶行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)并預(yù)警。實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理02大數(shù)據(jù)技術(shù)與銀行客戶關(guān)系管理客戶關(guān)系管理客戶關(guān)系管理是商業(yè)銀行識(shí)別、篩選、獲取、保持和增加客戶的系統(tǒng)化方法，是基于數(shù)據(jù)分析技術(shù)所進(jìn)行的客戶管理活動(dòng)，為銀行的客戶服務(wù)、銷售活動(dòng)等提供決策支持。定義通過(guò)有效的客戶關(guān)系管理，銀行能更好地理解客戶需求，提供個(gè)性化服務(wù)，以提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度，從而提高客戶價(jià)值。提升客戶價(jià)值良好的客戶關(guān)系管理有利于銀行及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶流失信號(hào)，采取挽留措施，降低客戶流失率，保障銀行業(yè)務(wù)的穩(wěn)定發(fā)展。降低客戶流失在收集和分析客戶數(shù)據(jù)時(shí)，如何確保數(shù)據(jù)不被泄露，保護(hù)客戶隱私成為一大挑戰(zhàn)。客戶數(shù)據(jù)安全01現(xiàn)代客戶期待高度個(gè)性化的服務(wù)，銀行需要深度理解客戶需求和偏好，提供定制化金融產(chǎn)品。個(gè)性化需求02銀行需在網(wǎng)點(diǎn)、移動(dòng)應(yīng)用、在線平臺(tái)等多個(gè)渠道提供無(wú)縫對(duì)接的服務(wù)體驗(yàn)，這對(duì)CRM系統(tǒng)提出了高要求。多渠道一致性03現(xiàn)代銀行的CRM挑戰(zhàn)激活存量客戶吸引新客戶0103建立忠誠(chéng)度計(jì)劃，通過(guò)積分獎(jiǎng)勵(lì)、VIP服務(wù)等方式，鼓勵(lì)客戶長(zhǎng)期合作，增強(qiáng)客戶信任度和忠誠(chéng)度，將已有客戶轉(zhuǎn)為忠實(shí)客戶。通過(guò)推出創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，采取有競(jìng)爭(zhēng)力的營(yíng)銷拓客活動(dòng)，吸引客戶，并與客戶建立互動(dòng)聯(lián)系。02建立定期的客戶溝通機(jī)制，了解客戶需求變化，及時(shí)解決客戶問(wèn)題，提升客戶滿意度。建立與客戶的長(zhǎng)期互信關(guān)系，使客戶更愿意保持忠誠(chéng)。保留老客戶客戶關(guān)系管理目標(biāo)客戶關(guān)系管理構(gòu)成通過(guò)歷史數(shù)據(jù)建模，預(yù)測(cè)客戶流失，采取恰當(dāng)?shù)男袆?dòng)解決客戶的訴求，與銀行的促銷手段相結(jié)合，對(duì)客戶進(jìn)行挽留。預(yù)測(cè)客戶流失依據(jù)客戶消費(fèi)習(xí)慣、購(gòu)買頻率等數(shù)據(jù)，將客戶劃分為不同價(jià)值群體，從而準(zhǔn)確制定業(yè)務(wù)策略，提供個(gè)性化服務(wù)?？蛻艏?xì)分客戶關(guān)系水平隨時(shí)間而變化，在不同階段呈現(xiàn)不同的特征，不同階段所考慮的問(wèn)題不同，應(yīng)采取不同的策略?？蛻羯芷诠芾砜蛻羯芷诳蛻臬@取1客戶提升2客戶成熟3客戶衰退4客戶流失5不同階段客戶行為分析在關(guān)系成熟階段，客戶忠誠(chéng)度提高，他們可能成為口碑傳播者，影響其他潛在客戶。隨著對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)理解的加深，客戶會(huì)有更多具體需求，關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)向滿意度和價(jià)值實(shí)現(xiàn)。客戶在產(chǎn)品或服務(wù)的初期階段通常表現(xiàn)出好奇和試用行為，需要通過(guò)吸引和引導(dǎo)來(lái)建立關(guān)系。初期：探索與試用成長(zhǎng)期：需求與滿意度成熟期：忠誠(chéng)度與推薦不同階段客戶行為分析客戶終止接受企業(yè)提供的服務(wù)，需要分析客戶流失原因，采取有針對(duì)性的營(yíng)銷策略挽回已流失的高價(jià)值客戶。客戶的業(yè)務(wù)交易量下降，客戶滿意度和忠誠(chéng)度降低，甚至尋找新的關(guān)系伙伴。需要采取有效措施來(lái)延緩或逆轉(zhuǎn)客戶關(guān)系的衰退，從而保持客戶的長(zhǎng)期價(jià)值?。衰退期：交易量下降流失期：客戶關(guān)系終止大數(shù)據(jù)技術(shù)在客戶生命周期管理中的應(yīng)用14901對(duì)新進(jìn)客戶的主要特征及關(guān)鍵購(gòu)買因素進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)潛在客戶群并選擇有效的營(yíng)銷渠道來(lái)獲取潛在客戶客戶獲取對(duì)流失客戶的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出客戶流失的主要原因，進(jìn)而采取有針對(duì)性的營(yíng)銷策略來(lái)挽回已流失客戶。05客戶流失分析和跟蹤成熟客戶的深度需求和忠誠(chéng)程度,進(jìn)而對(duì)客戶進(jìn)行交叉營(yíng)銷和個(gè)性化推薦，以提高客戶的黏性。03客戶成熟02分析業(yè)務(wù)使用情況和客戶行為特征，發(fā)現(xiàn)客戶潛在需求和客戶價(jià)值提升障礙。適時(shí)地推出滿足潛在需求的新產(chǎn)品以及適應(yīng)各類客戶群的個(gè)性化服務(wù)?？蛻籼嵘O(jiān)控客戶賬戶狀態(tài)的變化，發(fā)現(xiàn)客戶流失驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)客戶流失進(jìn)行預(yù)測(cè)，采取有針對(duì)性的營(yíng)銷舉措,最大限度地降低客戶流失的可能性。04客戶衰退客戶細(xì)分客戶細(xì)分也稱客戶分類，或客戶群體劃分，指企業(yè)根據(jù)客戶的屬性、特征等各種指標(biāo)，依照一定的規(guī)則將客戶分為具有相似需求或行為的多個(gè)類別。定義客戶群體細(xì)分后能更準(zhǔn)確地識(shí)別不同客戶群體的獨(dú)特需求，提供個(gè)性化服務(wù)。理解客戶需求根據(jù)客戶細(xì)分，銀行能更有效地分配資源，提高營(yíng)銷策略和風(fēng)險(xiǎn)管理的針對(duì)性。優(yōu)化資源配置商業(yè)銀行的客戶分類標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)客戶的年齡、職業(yè)、收入、地理位置等基本信息進(jìn)行分類?？蛻魧傩砸罁?jù)客戶的交易頻率、額度和習(xí)慣偏好進(jìn)行分類。客戶行為通過(guò)分析客戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)、消費(fèi)潛力，識(shí)別高價(jià)值客戶和潛在價(jià)值客戶?？蛻魞r(jià)值客戶消費(fèi)行為與偏好評(píng)估客戶對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的接受程度，幫助銀行在推薦投資產(chǎn)品時(shí)做出更合適的選擇。研究客戶對(duì)不同類型金融產(chǎn)品的需求和偏好，如更傾向于投資還是儲(chǔ)蓄，以定制個(gè)性化服務(wù)。分析客戶的日常消費(fèi)習(xí)慣，了解其消費(fèi)模式，識(shí)別出節(jié)儉型、普通型和高消費(fèi)型客戶，為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供依據(jù)。消費(fèi)習(xí)慣產(chǎn)品偏好風(fēng)險(xiǎn)承受能力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于銀行客戶細(xì)分153內(nèi)部數(shù)據(jù)源：銀行交易記錄外部數(shù)據(jù)源：社