数据分析-对公业务
通过自下而上、自内而外的不断扩展，客户洞察分析体系从“单一客户画像”向“客户关联图谱”逐步升级，最终实现“客群生态画像”。
贯通对公客户存贷款、理财、贸融、投行等业务数据，从“客户级—产品级—账户级—交易级”逐层分析存量客户业务加载情况，支撑对客户规模、结构、趋势、活跃等信息的洞察，随时进行商机发掘。
通过多种维度交叉分析，得出客户属性或行为的规律，提升对客户深度认知，从而支撑精准营销策略生成。面向从潜在客户到新客户、高价值客户、关系维系客户、潜在流失客户的全生命周期管理，服务潜客识别、精准营销、价值挖掘、流失挽留等差异化应用。
数据分析-零售业务
以指标拆解、周期分析、偏好分析、数据提取、维度筛选以及用户细分为流程的用户分析体系，为客户的运营提供有力支撑。
基于用户全生命周期构建零售客户增长公式，包括但不限于月度新客、月度回流、老客持续活跃等。基于二八原则对客户进行挖掘，从经营的目标圈选重点客群，并考虑不同产品-客户的生命周期。分析用户行为偏好，设置用户行为类型的权重同时带入时间因素制定用户的兴趣标签。
明确数据提取规范，开展数据提取工作，并基于观察期数据开展数据建模工作，基于表现期评估数据模型的命中情况。
开展客户的使用行为分析、性别年龄分析、金融资产分析、地域机构分析以及其他维度的数据分析，并对数据分析的结果进行整体情况的复盘。
数据分析-信用卡
通过信用卡客户基础信息进行客户的分类，制定信用卡客户的运营及营销策略，提升信用卡业务增长。
信用卡客户分析通常涉及多个方面，包括但不限于数据收集、采集、分析、预测及策略等内容，通过以上操作优化服务和管理风险。以下是信用卡客户分析的一些关键步骤参考：
1. 数据收集：采集包括但不限于客户基本信息(如年龄、性别、职业等)、客户交易数据(如消费金额、消费类别、消费渠道等)、客户信用记录(如信用评分、还款记录、预期情况等)以及其他行为数据(如使用频率、活跃度、反馈等)；
2. 数据清理：去除重复数据、无效数据，对缺失数据进行补充或去除处理，规范数据格式等。
3. 数据分析：基于人口统计学的分析(如年龄、收入的分布)，基于消费行为的分析(如客户主要消费类别、平均消费金额)；对客户进行细分处理(如根据消费行为、信用状况等对客户进行群体划分)，对客户生命周期的过程性行为分析等；
4. 预测分析：对客户价值进行评估(如通过RFM、回归分析等)，对客户风险进行预测，对客户流失开展预测等；
5. 行动建议：基于客户细分制定有针对性的市场营销策略；对高风险客户进行监控和管理，制定响应的风险管理策略；基于提升客户满意度和忠诚度为目标行程客户关系管理的策略与方法；
6. 结果复盘：基于数据分析的结果并结合实际行动的结果，对数据分析进行复盘并优化。
