Ⅰ 投資人是怎樣分析數據的
先看大環境 再等合適的時機
Ⅱ 企業怎樣才能夠真正有效地地挖掘企業內部的數據價值
專人統計管理信息，並且要激勵內部職工分享上報所掌握的數據，利用各種統計方法匯總數據，結合企業實際情況，發掘數據反應的規矩和信息，組織管理層依據數據分析結果，科學地指導工作。
Ⅲ 企查查是怎麼拿到數據的
中國數據市場上出現的數據一定根上來源於該行業行政主管單位。
企查查的企業數據來源於全國企業信用信息公示系統、中國法院裁判文書網、中國執行信息公開網等100多家官方網站，並將各類數據統一處理、分類。
(3)大投資公司怎樣挖掘數據擴展閱讀：
企查查是企查查科技有限公司旗下的一款企業信息查詢工具，立足於企業徵信的相關信息整合，經過深度學習、特徵抽取和使用圖構建技術，為用戶提供全面、可靠、透明的數據信息。
軟體簡介：
企查查作為全球首個移動端一站式企業信用信息查詢平台，為國內外用戶提供快速查詢企業信息服務，2021年平台總用戶數已達到3億，涵蓋國內超2億家、國外超2億家企業數據，總查詢次數突破10萬億次。與此同時，企查查近年來更是憑借大數據挖掘與數據建模，為廣大企業級用戶提供數據服務、風險監控等定製化方案，廣泛服務於政府部門、投資機構、金融機構、集團企業等。
軟體功能：
1、查詢企業，理清商業關系
【工商信息】數據均源於全國企業信用信息公示系統、裁判文書網、知識產權局等國家網站公開公示信息，提供法人代表、成立日期、注冊資本、統一社會信用代碼、經營范圍、公司地址、股東信息、歷史變更記錄、分支機構等工商登記信息，滿足基本查詢需求。
【風險信息】可查看企業失信信息、被執行人、裁判文書、經營異常、行政處罰、抽查檢查、開庭公告、司法拍賣等信息，綜合判斷企業風險狀況，為商業合作提供可行性參考。
【知識產權】包括專利、商標、著作權、企業證書等，數據均源於國家知識產權局網站。
【財務信息】在整合企業年報的基礎上，提供財務數據、股權出質、稅務信用、融資信息，輕松評估企業實力。
【企業關系】支持企業圖譜、投資族譜功能。融合工商、司法、財務、經營、知識產權等數據維度，深度挖掘企業股權結構、對外投資、歷史變更和疑似關系，理清錯綜復雜的企業關系。
2、查詢老闆，篩選合作夥伴
【查關聯公司】支持人名去重功能，輸入老闆、股東、高管姓名，毫秒搜索他的關聯公司，可按地區、行業進行篩選查詢。
【董監高報告】基於持股比例、合作夥伴、風險信息等數據挖掘，利用大數據分析技術繪制人物圖譜；支持保存長圖、獲取董監高對外投資與任職報告。
3、雷達監控，及時監控企業動態
【雷達監控】一站式添加所監控的企業、設置更新提醒、設置監控維度，及時監控企業動向、工商變更情況。可同時監控多家企業。
4、發現公司，尋找潛在商機
【附近公司】可按行業、成立年限、注冊資本、距離進行篩選。定位地點可進行自選。
【新增公司】支持全國各省份、所有城市新注冊企業的信息查詢、數據導出。
Ⅳ 企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
在這個大數據已經成為市場一個美味的「大蛋糕」的今日，大多數企業都很想要分得一塊。大多數企業正做好了布局大數據的准備，那麼，該怎麼做才能成功去布局?
最近，電子科技大學教授，雲基地大數據實驗室合夥人周濤在接受采訪時提出，對於普通企業要通過修煉成為大數據企業，關鍵要做好7個步驟：
1.要實現數據化。企業要為此做好計劃，到底需要保存什麼樣的數據，以人為中心的數據還是以產品為中心，還是更關注企業運營，需要做好這樣的計劃，然後再將企業生產經營中的數據保存下來，即便是現在看來沒什麼用的數據，未來也可能產生巨大的價值。比如說像售樓處、體驗店客戶的來訪數據，就有必要完整的記錄下來。包括怎麼過來的，一個人來還是幾個人，有老人和小孩嗎，穿什麼樣的衣服等等，還有客戶的情緒，看了什麼，問了什麼問題，最後買了什麼東西，都是非常重要的數據。
另外，企業內部人力資源的各個方面也都可以記錄下來，這些可以進行挖掘和分析的數據。他舉例說，長虹公司在自己的生產線設置了很多感測器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等等因素，希望了解到生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對於員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終數據分析的結果，溫度是沒有什麼影響的，恆溫的控制對於生產效率和合格率的貢獻並不像想像中那麼大，反而是噪音對於員工情緒以及生產的影響非常重要。要成為大數據企業，第一步企必須要實現數據化。
2.企業要自己培養一些大數據理念，或者是小數據挖掘的團隊。做大數據，企業的規模不一樣，要求也不一樣。如果企業規模足夠大，比如說是電信運營商或者電力、銀行這樣的行業，可能會形成一個大數據的團隊。如果不是，比如說就是簡單的服務企業，那麼形成理念就可以了。現在我們認為比較好的數據科學家，也不是說就是特別擅長或適應網路，這樣的人不重要了，重要的是要有武器，什麼樣的問題來了知道怎麼解決。
關鍵我們認識是要培養四種理念：
(1)除了結構化數據以外還有文本、音頻、圖像、遙感、網路、行為軌跡、時間數據，這些數據怎麼處理，它存在的大挑戰是什麼。
(2)一定要懂預測，因為絕大部分的大數據應用回到預測中，預測裡面很多方法都是基準學習的，而基準學習目前最火的方向是集群學習。
(3)要走分布式存儲計算，這絕對不是說我知道給Hadoop 、Maprece、Hbase就夠了，關鍵問題是首先要知道怎麼樣去搭一個混合式的，你的數據來了，我到底是應該犧牲我的一致性還是犧牲操作性，大概的成本多少，哪些數據挖掘的重要演算法我要把他Hadoop、Maprece實現，哪些演算法要通過SPTA，可變邏輯治理是在硬體裡面，從而替代CPU、GPU。
(4)需要整個數據向外的發展，知道哪些數據可能在外部產生什麼樣的重要價值，或者外部的數據能夠在你的企業產生什麼樣的重要價值。企業應該培養出這四個能力，建立起企業數據挖掘的人才團隊。
3.企業一定要做好自己的外部數據儲備。我們都說「書到用時方恨少」，很多的企業，比如說像服裝銷售這樣的傳統行業，我要進的貨在淘寶、天貓上賣的怎麼樣?在淘寶、天貓哪一個店鋪怎麼樣?它的競爭品牌是什麼樣售價，怎麼樣銷售的?對於這樣一些數據，如果到需要的時候才去找，往往都來不及了。同樣的道理。比如銀行給中小企業發放貸款的時候，希望了解到它的用水、用電、生產、交通數據，例如通過攝像頭就能知道這個企業到底有多少車運行，這些數據可能對於中小企業發放貸款決策都很重要。但是當你要發貸款的時候，再去問已經沒有機會了，或者說成本太高了。我們建議，企業應該學會通過公共渠道或者數據交換的方法，根據自己的業務需求來量身定做自己的外部數據和戰略數據。
4.企業要建設自己的大數據管理與應用平台。對於很多企業，做大數據並不是意味著要自己去建設數據中心。隨著雲計算和雲數據中心出現，使用外部數據中心的成本已經非常低了，數據存儲的費用也是在成倍的下降。但是，企業要做大數據，必須要在IT基礎設施方面具有比較好的數據處架構，要用大一些工具比如數據分布式存儲、Hadoop等等。很關鍵的企業不僅要具備一個數據中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合，不僅就是包括了數據的採集、資料庫架構，向上的分析模塊，再往上的API數據出口，以及橫向的一些業務模塊和出口這些東西。要做成企業的大數據管理應用平台，我們強調一定要從企業的業務出發，量體裁衣，企業首先必須要搞清楚自己的業務形態是什麼。
5.大企業一定要有數據偵測的能力，需要有創新思維的人隨時思考這些問題，比如企業佔有的數據到底在外部能夠產生什麼樣大的作用。就像我們經常拿雅昌藝術中心的例子，它存了很多藝術品的數據，所以最後它可以發布藝術指數。同樣國家電網也發布兩個指數，一個叫重工業用電指數，一個叫輕工業用電指數。淘寶網有它的CPI指數，還有很多企業的一些數據，實際上都可以發揮想像不到的價值。
6.一個大數據企業包括未來現代化企業，一定要有開放共享的態度。一方面需要企業把自己的很多問題社會化，另一方面企業要盡量去通過一些平等辦法，通過數據交換的方式互相共享形成數據化。
7.企業還要做好數據方面的戰略投資。我認為有三種比較先進的模式。
一種模式叫做產業鏈布局，比如說海爾、長虹可以投物聯網，對物聯網企業創新進行投入。比如說中信集團可以關注醫療，在這個方面尋找相關的數據應用。
第二個方面就是技術，你要知道哪些是硬技術創新，特別是在基礎術設施層面的，比如加速存儲，雲計算的一些技術，比如數據挖掘，垂直應用分析，這個方面集中了很多創新也可以形成很大的規模。
第三種模式是數據集方面的投資，我們知道阿里巴巴投資高德是為了數據，它投資新浪微博不僅是要投錢還要花錢買數據，所有這一切本質還是想把數據流動起來做更大的事情。這種投資就是集成數據，強調數據流動性。這些投資裡面有幾點是需要注意的，一是要去關注企業的數據價值，其次要關注早期的投資，去長期指引而不是短期追逐回報率，最後還要多關注傳統行業。
周濤教授提出，大數據的本質不在於數據量有多少，也不在於是否是異構的數據，而是在於數據是關聯的，整體的數據可以流動起來。他認為，跨領域關聯，通過一加一產生遠大於二的價值才是大數據的精髓。
當然，數據本身並不產生價值，只有通過大數據的分析去解決難題才是價值，而大數據對於企業營銷的作用是可大可小的，不過在這個把大數據作為概念的時代，企業還是要做好布局大數據的准備，向大數據企業修煉。
Ⅳ 企業如何應用數據挖掘提高企業競爭力
企業應該將數據挖掘視為一大法寶，利用它將數據轉化為商業智能，提高企業的核心競爭力。數據激增是當今社會的一大特性，如何有效的利用數據挖掘方法，從海量信息中提取出有用的模式和規律而不僅僅是「望洋興嘆」，已經成為人們迫切的需求。從投資的角度來看，如果對數據研究所支付的費用少於研究成果所帶來的價值，數據挖掘就值得去做。正如修行的省悟過程一樣，要將數據挖掘引入公司，並非只有一種途徑。我們的最終目的是解決企業的業務問題，為企業提供更大的商機。想要將數據挖掘有效應用到企業主要有四個途徑：1、購買成熟的模型；2、使用行業應用軟體；3、聘請專家實施項目；4、量身定做開發自己的數據挖掘平台。
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Ⅵ 做貴金屬投資的業務員怎麼去挖掘客戶
曾幾何時，貴金屬公司如雨後春筍般冒了出來，特別是所謂的天交所和倫敦外盤
，黃金被叫停後白銀又成了香餑餑，本人曾在此行中做過，現在向大家講一講里
面的道道。天交所是所謂的坐商模式，實事上這類模式需要龐大的實體金銀儲備
做依靠，但是他們沒有，這類分析網上很多，我就不做闡述了，我簡單說一說他
們是怎麼盈利的，貴金屬公司很多風控是不沖單的，這就意味著客戶的虧損就是
公司的盈利，同樣，客戶的盈利也就是公司的虧損，這從根本上讓公司利益與客
戶利益相悖，他們會鼓勵一切的喊單行為，因為他們要賺取手續費，比如建立QQ
群，一幫托來互相映襯，用模擬賬號改數據來告訴大家盈利如何如何，現在還有
所謂的簡訊跟蹤，專員服務等，事實根本不靠譜，一個賺兩個賺，一時賺賺一時
是存在的，但是想長此以往盈利，靠對賭金銀是不可能的。而且他們的手續費超
級貴，整個加起來超過了萬分之24，而新開得期貨白銀手續費單邊才收萬分之
1.3，可見其中的暴利是多麼的驚人。用金銀抵抗通脹沒錯，但是用貴金屬公司
推出的產品來抵抗通脹，搞不好就會虧得一無所有，我們可以預見金銀的長期牛
市，但是貴金屬公司存在兩個問題，第一是延期費用萬分之2，你如果拿一年，
那麼一年產生的延期費用就是本金的百分之96，第二，貴金屬操作是8%的杠桿操
作，長期向上也免不了偶爾的向下，一次向下就可以搞的你倉單被爆。頻繁操作
是貴金屬公司的不二法門，而極高的手續費又是他們斂財的第一手段。我所在的
公司曾經以200萬的客戶量一月賺取客戶手續費30多萬，這就意味著不對沖的環
境下，客戶損失了30多萬。坐商的本質是尋找價格和定價權，而這類公司毫無實
體資質，其中的風險非常之大。到目前為止，我也沒有聽說真實世界存在那麼一
個人可以長期穩定的盈利，除了修改操作記錄和傳銷般的營銷手法。
Ⅶ 怎麼從公開渠道搜集大銀行和大券商的財物數據
編者按：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」在大數據時代里,互聯網金融是銀行業不得不面對的競爭領域，銀行需要的是切實可行、直達要害的業務轉型和經營策略，同時對數據挖掘和分析能力的不足嚴重影響銀行的發展。
本期專題從多維度探討商業銀行面對大數據時代挑戰，如何藉助信息化平台，從經營轉型、風險管控、數據發掘、信用監管等方面實現銀行業新的跨越，以饗讀者。
隨著2013年6月以來「余額寶」、「活期寶」的相繼推出，陸續揭竿而起的互聯網金融創新產品，彰顯出互聯網平台意欲分切互聯網金融市場蛋糕、建立互聯網金融帝國的「勃勃野心」。馬雲指出「金融互聯網和互聯網金融是未來金融兩大機會」。金融網路化和網路金融化既是對商業銀行的重大挑戰，更是重新洗牌的絕佳機遇。為此，筆者對轄內部分商業銀行應對大數據時代的業務情況進行了調查研究。為應對大數據時代的挑戰，商業銀行必須關注十大轉型趨向，抓住機遇實現新的跨越。
機構形態由以物理網點為主向以虛擬網路為主轉變
隨著金融網路化和網路金融化的發展，客戶對銀行物理網點和櫃台的依賴減弱，通過網上銀行、手機銀行等多種線上方式就可以辦理轉賬、消費支付甚至投資理財等各類金融服務，現金存取也可以藉助各種自助設備完成，自助服務迅速替代傳統的櫃面業務。轄內商業銀行基本形成了「電子銀行+自助渠道+物理網點」的立體客戶服務體系。
自助服務設備明顯增多。對於商業銀行，尤其是中小銀行來說，通過網上銀行、手機銀行可以彌補中小商業銀行營業網點的不足，實現服務區域和服務時間的全覆蓋，使物理網點少的中小商業銀行有機會跟大銀行站在同一起跑線上，為客戶提供優質高效的金融服務體驗。而大型銀行為有效減輕網點櫃面工作壓力，提高網點服務品質，也在不斷加大自助設備投入。截至2013年6月末，湖北省內商業銀行離行式自助銀行、ATM機具分別比2010年末增長97.02%、83.97%。而同期網點總數僅增長22.77%，離行式自助銀行、ATM的發展明顯加快。從增量來看國有商業銀行仍佔大頭，從增速來看中小商業銀行、農村金融機構正在奮起直追。股份制商業銀行離行式自助銀行與人工網點的配比已經達到1.76:1，其中浦發、華夏銀行(600015,股吧)分別高達2.90:1和2.85:1。在國有大型銀行中，交通銀行武漢分行該比例也已經達到1.48:1。
自助服務范圍不斷拓寬。近年，轄內商業銀行不斷加大自助渠道和電子創新力度。目前，自助渠道功能范圍大部分已擴大至包含取款，對私/對公存款，本行對私/對公轉賬、跨行轉賬，小額結售匯，代繳費，基金、外匯、貴金屬買賣，第三方存管，B股銀證轉賬，IC卡圈存、圈提等交易。有的商業銀行逐步實現了手機載入銀行卡賬戶，在自助銀行上採用非接觸式存、取款服務，實現電子銀行渠道交易的簡訊確認支持；有的還引入和開發自助發卡機，實現客戶自助發放借記卡等等。
自助交易量明顯增多。近幾年，網上銀行、自助銀行的業務量和交易金額也是越來越大。交通銀行總行半年報顯示，截至2013年6月30日，其手機銀行客戶數較年初增長33.7%，交易筆數、金額同比分別增長308.45%和127.80%。招商銀行(600036,股吧)總行半年報披露，該行2013年上半年零售、公司電子渠道綜合櫃面替代率分別達到91.85%，57.49%，分別較2012年提高1.19%、5.09%。應該說部分轄內銀行已經開始逐步構建一個物理網點為主、電子化為輔，全面協調的立體化服務體系。
物理網點形象和服務能力明顯提升。一是網點營業面積不斷擴大。二是網點分區合理、功能升級以及私密的服務空間讓客戶享受到尊貴的服務體驗。各商業銀行已裝修改造網點都在擴大面積的基礎上實現了功能分區，一般設有咨詢服務區、自助服務區、電子銀行區、產品展示區、營銷信息發布區、開放式櫃台服務區、封閉式櫃台服務區、貴賓客戶區、客戶休息等候區等。三是更多地考慮客戶需求。各商業銀行新遷址或新設網點門前開闊，網點停車位比較充足。網點軟環境得到改善，網點軟裝飾個性化趨勢明顯。網點自助設備配備增多，業務分流能力進一步增強。四是網點外部形象穩步提升。絕大多數商業銀行網點都安裝了LED顯示屏、液晶電視、櫥窗廣告和戶外燈箱，能對新業務、新產品進行不間斷的宣傳，大大提升了網點形象和對外宣傳能力。與以前相比,商業銀行網點硬體及裝修一流,極大提升了廣大客戶的認知度和美譽度。
下一步，商業銀行的網點布局和發展應體現由物理網點向虛擬網點、自助服務的轉變。實體網點應呈現「量降、價（值）升」，體現出高價值的業務安排；電子渠道交易應呈現「量價（值）齊升」的發展態勢，充分發揮好電子渠道與實體網點協同服務的優勢，努力實現「實體網點電子化」、「電子渠道智能化」的發展目標，逐步提高電子渠道交易佔比。一是指導思想上，要以零售銀行經營轉型為動力，以自助銀行全功能型、全流程型、全產業鏈形為著力點，以監控集中化、服務標准化、管理制度化、平台自動化為途徑，提升渠道分流能力，實現業務發展。二是發展方式上，大力發展離行式自助銀行、社區自助銀行（自助終端）為代表的自助銀行，大力發展以網上銀行、手機銀行、Ipad銀行為代表的電子銀行，大力發展以微博、微信為代表的新媒體銀行，以及以遠程視頻櫃台為代表的新型銀行等，使自助服務、在線服務成為商業銀行為客戶提供交易和服務的重要渠道。三是進一步加強物理網點建設。銀行網點不應該也不能再「千人一面」，從最初選址到裝修設計，從功能分區到業務處理都必須體現各銀行的文化特色和當地的特點，要加快形成以網點分類、功能分區、客戶分層、業務分流為主要特徵的新型服務模式，體現營業網點的個性化、特色化。堅持打造「綠色網點」、「人文網點」，既高度重視客戶體驗，滿足客戶服務需求，又充分考慮員工利益，為員工著想。
業務邊界由有限向趨於無限轉變
隨著國家鼓勵民間資本進入銀行業和信息技術的發展，越來越多的工商企業開始通過網路涉足金融業務，如支付寶、快錢等第三方互聯網支付公司。金融企業通過各種代理、代銷業務涉足一般商業活動。互聯網金融使得銀行與一般企業界限模糊，為了應對挑戰，商業銀行必須跨出門檻，為客戶提供包括金融服務、信息服務乃至商業服務在內的一攬子服務，以此適應形勢發展的需要，提高銀行業的競爭力。
跨界進入電子商務領域。如中國建設銀行的「善融商務」，既提供信息發布、交易撮合、在線交易等電商服務，也提供支付結算、擔保融資等金融服務，還具備博客、論壇、商圈等社交功能。另外也還有中國交通銀行的「交博匯」、招商銀行的「非常e購」、中信銀行(601998,股吧)的「金融商城」等。
搭建網上社區平台。隨著互聯網技術的不斷發展，各家商業銀行敏銳地捕捉到客戶對虛擬社區服務的需求變化。針對目前微信、微博等社交媒體的深入普及，招商銀行通過建立微博、微信公眾賬號形式拓展宣傳新渠道。目前，搭建網上社區平台的還有中信銀行、武漢農商行等多家商業銀行。
下一步，商業銀行應該是圍繞自身優勢開發增值服務。通過綜合化經營、吸引客戶、留住客戶，形成自身的數據源；根據銀行信息網路優勢，為客戶提供行業分析、投資建議等信息服務；以專業化優勢為客戶提供涵蓋投資、外匯、保險（放心保）、住房貸款及企業銀行領域的專業理財方案和財務建議，為客戶資產的保值、增值及傳承提供解決方案。其實，前面提到的中國建設銀行、交通銀行等開展電子商務業務，我認為其最核心的戰略意圖就是獲取一線市場數據，加速推進銀行自身金融業務發展。
發展模式由規模經營向范圍經營轉變
隨著大數據時代的來臨和利率市場化進程的加快，商業銀行傳統的利潤來源——息差將不斷收窄。在這種情況下，靠做大資產規模增加盈利的模式將難以為繼，中間業務收入將成為商業銀行的又一大利潤來源。因此，商業銀行必然從重視資產的規模經營，逐漸轉向客戶群體與市場的范圍經營。
大型企業客戶業務佔比逐步下降。從貸款戶數看，湖北省大型企業貸款戶數比年初減少99戶，中型企業比年初增加944戶，增長8.84%，而小微型企業比年初增加3512戶，增長13.28%。從貸款余額看，湖北省大型、中型和小微型企業貸款分別比年初增長4.89%、14.80%和16.59%。從存款情況看，也反映出中型、小型、微型企業客戶存款在數額、佔比上的雙升，大型企業客戶存款雖然數額保持穩定，但佔比呈逐步下降的趨勢。
個人客戶迅速增加。從調查情況看，國有商業銀行的個人客戶數平穩增長。如工商銀行湖北省分行6月末個人客戶數比年初增長3.81%。與此同時，中小商業銀行的個人客戶數呈現快速增長。如浦發銀行(600000,股吧)武漢分行7月末個人客戶數比年初增長9.53%。
客戶群體范圍的擴大將為銀行帶來更好的效益和更廣闊的發展。在針對客戶群體的競爭中，商業銀行必須擺脫依賴於單一產品或渠道優勢的傳統做法，運用一切資源，尤其是信息資源來擴大客戶群體。一是利用各類信息包括網路信息搜尋目標客戶，提高營銷客戶的效率。二是通過網路金融服務，打破營業網點地域和業務營銷人員數量少等因素對銀行服務的限制，實現對大范圍客戶的有效服務。三是通過對信息數據的收集分析，提供個性化、有針對性的服務，提升客戶忠誠度，鞏固客戶群體。
商業模式由壟斷競爭向合作共贏轉變
在將來，銀行自身一家單打獨斗、包打天下的做法將遠遠不能適應競爭的需要。就目前來看，銀行與第三方機構合作類業務規模快速增長，合作模式表現多樣。
銀行同業合作更加深入。除了原來常有的同業拆借、銀團貸款等等合作外，現在商業銀行開始在支付結算、科技服務、財富管理等方面加強業務合作。2013年4月24日，中國民生銀行、包商銀行、哈爾濱銀行等33家中小金融機構共同組建「亞洲金融合作聯盟」區域性金融合作組織，興業銀行(601166,股吧)武漢分行當前與省內外11家銀行類金融機構開展銀銀平台合作。
金融同業合作蓬勃發展。面對企業客戶日益多元化的金融需求，轄內商業銀行加強與信託公司、證券公司、保險公司合作，將銀行業務與信託、證券、保險公司等業務相互滲透與整合，通過客戶資源的整合與銷售渠道的共享，提供創新產品服務，以一體化的經營形式來滿足客戶金融服務需求。
跨業合作方興未艾。在新形勢下，物流、資金流、信息流「三流合一」的非金融企業通過精準定位各類客戶的偏好，向其推送包括金融產品在內的各種消費品和服務，這種點對點的精準服務一方面可以降低銀行的服務成本。另一方面，有針對性的服務方案和產品將使銀行服務更加優質高效。同時，為了滿足客戶綜合金融服務的需要，商業銀行的產品必須向多元化、綜合性方向拓展，需要商業銀行與其他金融機構形成更加緊密的合作機制，開辟更廣泛的業務合作。
業務營銷由分散向集中轉變
從調查情況看，湖北省的銀行業金融機構在營銷方面各具特色。除了傳統的「以老帶新」營銷、組合營銷、分層營銷、集群營銷、「掃街」營銷以外，還有部分適應大數據時代發展的新的營銷模式和手段。
營銷方式遠程化。近幾年，部分商業銀行遠程銀行中心（電話銀行中心、呼叫中心）改變以往以受理咨詢、簡單交易為主的定位，延伸服務范圍，努力打造遠程客戶服務體系，形成對傳統渠道的有益補充。具體來說包括：遠程客戶拓展，在不斷完善客戶服務跟蹤回訪的同時，對潛力客戶、流失預警客戶開展針對性的挖掘與攔截；遠程業務營銷，藉助商業銀行領先的資料庫營銷技術與客戶分類模型，遠程銀行中心與分支機構配合，提煉整理基於客戶需求的營銷模型，全方位、全天候滿足客戶財富管理需求；遠程貸款發放，充分發揮遠程銀行「全天候、快反應」特點，與銀行分支機構客戶經理密切聯動，打造「客服電話+客戶經理」的貸款新模式。
營銷終端移動化。在合適的時間，通過合適渠道，把合適的營銷信息投送給每個顧客。隨著互聯網及移動互聯網深入生活的每個領域，互聯網金融快速發展，商業銀行在網上銀行的基礎上迅速推出多款移動金融產品，並開展網上營銷、移動營銷。
營銷目標名單化。名單制營銷使得銀行的客戶開發工作更有的放矢，提高了營銷的精準性。一是通過銀行業務數據分析，挖掘潛在客戶，指導客戶經理開展針對性營銷。二是轄內商業銀行各省級分行積極拓展與省政府相關部門，如科技廳、金融辦、經信委、中小企業局、工商聯等的合作，取得推薦企業名單，實行名單制營銷。
營銷指導專業化。商業銀行總行或省級分行加強宏觀經濟分析及板塊研究，把握機遇，堅持計劃先行、方案先行。通過深化行業客戶細分，研究區域經濟熱點，強化專項產品推廣，推進行業營銷指導，引導對公業務有序發展、轉型發展。
營銷力量集中化。首先是商業銀行總行或一級分行營銷部門需要通過數據集中和雲計算對潛在客戶進行篩選，准確分析客戶需求。在對銀行內部數據加強分析利用的同時，也可以積極探索通過互聯網加強客戶獲取，如與淘寶、京東、蘇寧、支付寶等合作批量獲取客戶，通過微博、微信獲取客戶等。其次是總分行的中後台業務部門要圍繞數據中心，優化分析模型，抓住目標客戶的關鍵業務與財務活動開展分析研究，對每個客戶形成業務和服務一攬子解決方案。最後，才是基層銀行網點客戶經理根據總分行的一攬子解決方案，「按圖索驥」向客戶營銷全面的金融解決方案，提升客戶滿意度。依據對客戶數據挖掘和商業智能技術，搭建數字營銷平台，通過前中後台的緊密合作實現高精準、高效率和低成本的新型營銷。
資產業務由重增量向重存量轉變
截至2013年6月末，湖北省各銀行業金融機構的貸款總量已突破2萬億元，比年初增長11.02%。但是我們應該看到，隨著我國經濟發展方式由投資拉動向投資、消費並重轉變，銀行貸款規模的快速增長將不可持續。為此，我們必須在注重信貸投入增量的同時，更加註重盤活現有存量信貸資產。
為此，商業銀行要從兩個方面積極盤活存量資產。一是通過信貸資產證券化增強存量信貸資產的流動性，化解不良資產，提高資產質量。二是優化信貸資產結構。要加大對存量表內貸款結構的調整力度。貸款規模的安排盡量側重考慮實體經濟的需求，尤其保障具備較好條件的中小企業的貸款規模配置，用足、用好有限的信貸資源。
負債業務由被動負債向主動負債轉變
從調查情況看，銀行業金融機構通過抓源頭，搭建省、市、區三級機構業務平台，取得各類代理資格，抓預算單位開戶，抓財政資金使用，大力推進負債業務，尤其是存款業務保持快速發展勢頭。
被動負債即存款仍是商業銀行主要負債來源，並且佔比持續提高。截至2013年6月末，湖北省各銀行業金融機構各項存款已超過3萬億元，比年初增長13.6%。各項存款占總負債的比例為80.61%，比年初提高2.86%，比2012年同期提高3.5%。從存貸比看，6月末湖北省全金融機構存貸比為69.02%，比年初下降1.6%，比2012年同期增加0.3%。湖北省法人機構——城市商業銀行、農村合作金融機構6月末的存貸比分別為63.94%、60.48%，資金運用仍顯不足。
客戶金融資產仍以存款為主。從全國來看，我國商業銀行被動負債的佔了絕大多數（90%以上），主動負債在資金來源中佔比仍過低。國有商業銀行存款規模大，發展主動負債動力小，中小商業銀行因為網點少、規模小、資金緊張，為規避流動性風險，近年來迅速發展主動負債（發行債券和大額可轉讓定期存單、甚至開展資產證券化）轉變，加強對負債業務的管理，主動規避流動性風險。將會按照結構對稱的原則，根據資金運用來匹配資金來源，通過金融市場直接籌集資金，使商業銀行的資產和負債的償還期保持一定的對稱關系。
銀行服務由共性向個性轉變
從調查情況看，各商業銀行按照自身的認識和管理服務水平都有一些個性化的服務內容和服務方式。
加強產品創新，提高服務針對性。各家商業銀行在個人、公司、機構、金融資產服務、渠道等主要業務領域，加大了產品創新研發力度，提高產品價值創造能力和市場競爭能力。推出了多幣種信用卡、賬戶管家、第三方支付機構備付金存管、增利型理財產品、賬戶原油、安卓網上銀行等一大批產品。
優化業務流程，提升服務水平。各家商業銀行通過服務模式創新，全面推行差別化服務策略，建立個人客戶星級分層服務體系。在統一客戶評價、對客戶進行星級評定的基礎上，針對不同星級客戶，在服務品牌、服務內容、服務渠道、服務費率等方面實施差異化策略，建立層次清晰、協同一致的星級服務體系。如工行湖北省分行僅2012年就完成了533個業務流程緊迫性問題改造，實現了客戶辦理借記卡開立、電子銀行注冊、工銀信使定製等多筆業務的整合；創新產品營銷服務模式，推出了個人銀行客戶與財富顧問互動聯絡服務，完善了接觸點營銷和事件營銷模型，增強了客戶服務能力。
拓展服務渠道，改變客戶體驗。許多商業銀行推出了諸如手機銀行、Ipad銀行、微信銀行、手機錢包等服務方式和渠道。部分銀行提出通過學習、觀摩美國蘋果體驗店、安快銀行等國外創新型網點，籌建「體驗式銀行」、「電子銀行體驗專區」，以重塑服務理念，創新服務方式，嘗試改變客戶體驗以及傳統銀行服務方式。
個性化服務集中於高凈值客戶。就真正的個性化服務來說，目前還主要集中於高凈值（高端）客戶。各家銀行針對高端客戶有高端的紅酒品鑒、藝術品鑒賞、高爾夫球會、私人飛機、遊艇接送等增值服務，對社會大眾會提供教育類服務、醫療服務和機場貴賓服務等增值服務，增值服務體系日漸豐富。如招商銀行在國內首創「家庭工作室」，為可投資資產超過5億人民幣的超高凈值家庭設立專屬於該家庭的專家組，針對家庭資產制定專屬的投資和風險控制策略，為家庭成員定製獨一無二的發展計劃，並為當前階段或者未來可能發生的問題提供專業的解決方案。如湖北銀行通過個性化定製理財方案，吸引了一大批有投資、資產增值需求的公司類客戶。
雖然現在各家商業銀行都在談轉型發展，但從實踐情況看，仍然存在轉型戰略雷同的問題，同樣產生了嚴重的同質化競爭問題。商業銀行要形成自身的特色，為客戶提供個性化服務，就必須適應大數據和雲計算時代的發展，從海量的數據中挖掘目標客戶的各類金融需求，量身定做金融產品，針對不同客戶展開個性化服務。
風險管理由控制內部向防範外部轉變
風險管理一直是各商業銀行的重點工作，普遍實現了「橫向到邊，縱向到底」的風險，重點從提高審批質效、加強資產監控、降低資本佔用、專業隊伍建設等方面入手，通過風險管理的「前移」、「下沉」，實行集中化全程管理，取得良好成效。但是，我們必須看到，在銀行內部風險得到較好控制的同時，外部風險對商業銀行的影響越來越大。
外部風險來源多樣化。目前，銀行業外部風險來源包括小貸公司、典當行、擔保機構、民間融資、非法集資、影子銀行，以及與銀行業金融機構有各種業務合作關系的金融同業、工商企業等等。與銀行業原來的信用風險、市場風險、操作風險等等傳統風險比，外部風險事件呈現來源多樣、形式復雜、防範困難的特點。而這些公司（領域）發生的風險事件，往往會傳遞至銀行業，最終對銀行的業務經營產生不良影響。
外部風險事件對銀行業的影響越來越大。在雲計算的條件下銀行、企業、中介服務機構之間的聯系愈發緊密，一時一地、一個單位的局部風險，可以迅速擴展為系統性、全面性風險。如「錢荒」的起因僅僅是一起小小的同業違約事件就是明證。此外，大數據時代的信息來源廣、傳播速度快，銀行的負面輿情通過微信、微博被迅速傳遞，甚至被放大，銀行聲譽的風險增大。
電子銀行網路安全面臨挑戰。近年來，網路安全事件頻繁發生，銀行業面臨客戶信息、賬戶信息和交易信息以及信息系統的安全挑戰。一旦信息體系破壞和黑客侵入、網路中斷等原因，導致信息資源的扭曲和傳輸障礙，將帶來不可估量的損失。針對銀行客戶資金的網上欺詐、電話欺詐日益泛濫，呈現集中化、長期化、復雜化的特點。電子銀行的交易安全和反欺詐工作必須引起高度關注。
因此，商業銀行要加強外部風險管理工作。一是改善外部風險管理人力資源配備，提高監測手段，定期分析潛在的外部風險的主要來源及影響渠道。建立規范化的外部風險監測、處置流程、應對預案，形成全員識別、監測、發現、報告的機制，防範外部風險傳染。二是形成風險防範合力。要加強客戶安全教育，加強與金融監管部門、電信運營商、政府互聯網安全管理部門等各方面的聯系與合作，在全社會構築起一張外部輿情監測、網路安全教育和有效懲治在線欺詐的防護網，廣泛搜集、分析、加工各類風險信息，加強風險報告的前瞻性和時效性。三是在IT技術和信息安全的管理運營方面加強資金投入，購買最好的軟體硬體，保證系統高效、安全地運轉，防止類似光大證券(601788,股吧)「烏龍指」事件的發生。四是主動應對銀行聲譽風險，開展有效溝通，及時准確發布銀行經營信息，科學疏導媒體、網路注意力和關注點。
科技保障由內部向社會化轉變
網路銀行的發展需要強化後台技術支持與維護做為保障。這些技術有兩部分組成：一是硬體技術，主要指網路化服務所依賴的信息基礎設施；二是軟體技術，主要指數據挖掘技術、數據倉庫技術和知識整合技術。現代管理學之父彼得·德魯克早在1989年就曾指出：「10～15年之內，任何企業內只做後台支持而不創造營業額的工作都應該外包出去。」《哈佛商業評論》證實，外包模式是過去75年來企業最重要的管理概念。在大數據時代，科技保障將從二線走向一線，從後台走向前台，商業銀行在加強信息保密和安全管理的基礎上，通過科技保障的分級、分類管理，推動部分科技保障工作向社會化外包轉變。
推動科技保障社會化可以節約成本。目前，服務外包已逐漸成為金融行業通用的解決方案。如今雲計算各環節服務商提供的PaaS
(Platform-as-a-service，平台即服務)和SaaS（Software-as-a-service，軟體即服務）等服務，能夠實現雲外包更高層次、更自動化的外包，更有效地利用外部資源，分配管理資源並優化流程，避免重復建設和投資，改善商業銀行運營成本，提高工作效率，推動發展模式向資源節約型、環境友好型進行轉變。
推動科技保障社會化可以提高效率。在大數據時代，商業銀行的IT系統要維持內部運營，保障安全運行，難以適應新形勢下的海量計算要求。而IT企業能夠在訊息收集、傳遞與交換分析等方面發揮更重要的作用。因此，商業銀行可以通過雲計算和社會化服務為銀行發展提高堅實保障。
推動科技保障社會化可以解決人才困境。隨著商業銀行業務發展和轉型加快，各銀行科技部門應用軟體的開發任務越來越重，銀行研發人員增長速度卻遠遠低於項目的增長速度，人才相對缺乏。另一方面，相對於專業軟體公司，銀行研發人員由於缺乏有效的學習載體，在技術掌握的深度和廣度方面還存在一定的差距。因此，商業銀行可以通過部分科技業務外包彌補人才的不足，獲得急需的資源。同時，還可以借鑒國外銀行成熟的做法，在競爭中發揮後發優勢。
參考資料：
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Ⅷ 數據挖掘類公司的投資價值和公司前景怎麼樣
TopBox（智投分析）這樣的產品和數據處理能力正是時代的需求。
Ⅸ 企業怎麼去做數據挖掘讓數據發揮更大的價值呢
豌豆DM 可視化數據挖掘平台 深入洞察企業數據規律，充分挖掘數據潛在價值
20世紀90年代晚期發展的跨行業數據挖掘標准流程(CRISP-DM), 這是對我們怎麼去做數據挖掘的有效指導
第一, 是商業理解, 在我看來, 這個商業理解就是要把業務問題轉換成數據挖掘問題, 目前數據挖掘的理論概念中, 一般都包括分類, 聚類,回歸, 關聯規則這幾類, 這需要對這幾類方法有一定的理解, 才能有效地轉換,
第二. 數據理解, 數據描述了我們的業務, 在這一步, 我們必須找准對應關系, 所面臨的業務問題, 有哪些數據可以用, 我們做的是定量分析, 沒有數據顯然是得不到模型的, 知道哪裡數據和業務關系緊密, 也能讓我們的分析事半功倍,
第三.數據准備, 實際上數據挖掘的大部分工作都在這一步, 往往到了這一步就發現理想很美好, 但現實很骨感, 數據質量令人堪憂, 缺失值, 異常值接踵而來, 這是數據的錯誤, 還有為了適應演算法, 需要將數據去量綱化, 類型轉換, 去相關性, 降維等等操作, 這一步將消耗分析人員大量精力
第四, 建模, 這一步需要對演算法理解透徹, 要了解數據特徵和演算法特點, 才能選擇最優演算法, 以及最優參數, 很多演算法的使用是有假設條件的, 必須仔細掌握, 得到的模型才會合理, 另外,還要考慮業務需要, 如果模型必須能解釋, 那就要選擇生成式模型演算法
第五, 評價, 就是模型評估了, 各種評估指標的側重點是不一樣的, 要以最能反應業務的指標為准, 另外, 評估數據的選擇也很關鍵, 要盡可能的模擬實際生產環境, 才能評估模型的性能
以上就是得到模型流程了, 業務理解和數據理解做的好, 就能快速選好方法, 和關鍵欄位,這是能加速建模的, 數據質量是能否得到模型的關鍵, 缺失值, 異常值雖然能刪除,填充, 但是信息的缺失是找不回來的, 就可能導致得不到模型, 可能會倒逼選擇其他方法分析, 建模就要看對演算法的理解了
Ⅹ 如果要投資一個公司，一般是看那個公司的哪些數據
主要是看三個方面,一是項目或者說產品的發展潛力,二是團隊是否優秀,三是外在的軟硬環境.