Ⅰ 投资人是怎样分析数据的
先看大环境 再等合适的时机
Ⅱ 企业怎样才能够真正有效地地挖掘企业内部的数据价值
专人统计管理信息，并且要激励内部职工分享上报所掌握的数据，利用各种统计方法汇总数据，结合企业实际情况，发掘数据反应的规矩和信息，组织管理层依据数据分析结果，科学地指导工作。
Ⅲ 企查查是怎么拿到数据的
中国数据市场上出现的数据一定根上来源于该行业行政主管单位。
企查查的企业数据来源于全国企业信用信息公示系统、中国法院裁判文书网、中国执行信息公开网等100多家官方网站，并将各类数据统一处理、分类。
(3)大投资公司怎样挖掘数据扩展阅读：
企查查是企查查科技有限公司旗下的一款企业信息查询工具，立足于企业征信的相关信息整合，经过深度学习、特征抽取和使用图构建技术，为用户提供全面、可靠、透明的数据信息。
软件简介：
企查查作为全球首个移动端一站式企业信用信息查询平台，为国内外用户提供快速查询企业信息服务，2021年平台总用户数已达到3亿，涵盖国内超2亿家、国外超2亿家企业数据，总查询次数突破10万亿次。与此同时，企查查近年来更是凭借大数据挖掘与数据建模，为广大企业级用户提供数据服务、风险监控等定制化方案，广泛服务于政府部门、投资机构、金融机构、集团企业等。
软件功能：
1、查询企业，理清商业关系
【工商信息】数据均源于全国企业信用信息公示系统、裁判文书网、知识产权局等国家网站公开公示信息，提供法人代表、成立日期、注册资本、统一社会信用代码、经营范围、公司地址、股东信息、历史变更记录、分支机构等工商登记信息，满足基本查询需求。
【风险信息】可查看企业失信信息、被执行人、裁判文书、经营异常、行政处罚、抽查检查、开庭公告、司法拍卖等信息，综合判断企业风险状况，为商业合作提供可行性参考。
【知识产权】包括专利、商标、着作权、企业证书等，数据均源于国家知识产权局网站。
【财务信息】在整合企业年报的基础上，提供财务数据、股权出质、税务信用、融资信息，轻松评估企业实力。
【企业关系】支持企业图谱、投资族谱功能。融合工商、司法、财务、经营、知识产权等数据维度，深度挖掘企业股权结构、对外投资、历史变更和疑似关系，理清错综复杂的企业关系。
2、查询老板，筛选合作伙伴
【查关联公司】支持人名去重功能，输入老板、股东、高管姓名，毫秒搜索他的关联公司，可按地区、行业进行筛选查询。
【董监高报告】基于持股比例、合作伙伴、风险信息等数据挖掘，利用大数据分析技术绘制人物图谱；支持保存长图、获取董监高对外投资与任职报告。
3、雷达监控，及时监控企业动态
【雷达监控】一站式添加所监控的企业、设置更新提醒、设置监控维度，及时监控企业动向、工商变更情况。可同时监控多家企业。
4、发现公司，寻找潜在商机
【附近公司】可按行业、成立年限、注册资本、距离进行筛选。定位地点可进行自选。
【新增公司】支持全国各省份、所有城市新注册企业的信息查询、数据导出。
Ⅳ 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。
Ⅳ 企业如何应用数据挖掘提高企业竞争力
企业应该将数据挖掘视为一大法宝，利用它将数据转化为商业智能，提高企业的核心竞争力。数据激增是当今社会的一大特性，如何有效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。从投资的角度来看，如果对数据研究所支付的费用少于研究成果所带来的价值，数据挖掘就值得去做。正如修行的省悟过程一样，要将数据挖掘引入公司，并非只有一种途径。我们的最终目的是解决企业的业务问题，为企业提供更大的商机。想要将数据挖掘有效应用到企业主要有四个途径：1、购买成熟的模型；2、使用行业应用软件；3、聘请专家实施项目；4、量身定做开发自己的数据挖掘平台。
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Ⅵ 做贵金属投资的业务员怎么去挖掘客户
曾几何时，贵金属公司如雨后春笋般冒了出来，特别是所谓的天交所和伦敦外盘
，黄金被叫停后白银又成了香饽饽，本人曾在此行中做过，现在向大家讲一讲里
面的道道。天交所是所谓的坐商模式，实事上这类模式需要庞大的实体金银储备
做依靠，但是他们没有，这类分析网上很多，我就不做阐述了，我简单说一说他
们是怎么盈利的，贵金属公司很多风控是不冲单的，这就意味着客户的亏损就是
公司的盈利，同样，客户的盈利也就是公司的亏损，这从根本上让公司利益与客
户利益相悖，他们会鼓励一切的喊单行为，因为他们要赚取手续费，比如建立QQ
群，一帮托来互相映衬，用模拟账号改数据来告诉大家盈利如何如何，现在还有
所谓的短信跟踪，专员服务等，事实根本不靠谱，一个赚两个赚，一时赚赚一时
是存在的，但是想长此以往盈利，靠对赌金银是不可能的。而且他们的手续费超
级贵，整个加起来超过了万分之24，而新开得期货白银手续费单边才收万分之
1.3，可见其中的暴利是多么的惊人。用金银抵抗通胀没错，但是用贵金属公司
推出的产品来抵抗通胀，搞不好就会亏得一无所有，我们可以预见金银的长期牛
市，但是贵金属公司存在两个问题，第一是延期费用万分之2，你如果拿一年，
那么一年产生的延期费用就是本金的百分之96，第二，贵金属操作是8%的杠杆操
作，长期向上也免不了偶尔的向下，一次向下就可以搞的你仓单被爆。频繁操作
是贵金属公司的不二法门，而极高的手续费又是他们敛财的第一手段。我所在的
公司曾经以200万的客户量一月赚取客户手续费30多万，这就意味着不对冲的环
境下，客户损失了30多万。坐商的本质是寻找价格和定价权，而这类公司毫无实
体资质，其中的风险非常之大。到目前为止，我也没有听说真实世界存在那么一
个人可以长期稳定的盈利，除了修改操作记录和传销般的营销手法。
Ⅶ 怎么从公开渠道搜集大银行和大券商的财物数据
编者按：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”在大数据时代里,互联网金融是银行业不得不面对的竞争领域，银行需要的是切实可行、直达要害的业务转型和经营策略，同时对数据挖掘和分析能力的不足严重影响银行的发展。
本期专题从多维度探讨商业银行面对大数据时代挑战，如何借助信息化平台，从经营转型、风险管控、数据发掘、信用监管等方面实现银行业新的跨越，以飨读者。
随着2013年6月以来“余额宝”、“活期宝”的相继推出，陆续揭竿而起的互联网金融创新产品，彰显出互联网平台意欲分切互联网金融市场蛋糕、建立互联网金融帝国的“勃勃野心”。马云指出“金融互联网和互联网金融是未来金融两大机会”。金融网络化和网络金融化既是对商业银行的重大挑战，更是重新洗牌的绝佳机遇。为此，笔者对辖内部分商业银行应对大数据时代的业务情况进行了调查研究。为应对大数据时代的挑战，商业银行必须关注十大转型趋向，抓住机遇实现新的跨越。
机构形态由以物理网点为主向以虚拟网络为主转变
随着金融网络化和网络金融化的发展，客户对银行物理网点和柜台的依赖减弱，通过网上银行、手机银行等多种线上方式就可以办理转账、消费支付甚至投资理财等各类金融服务，现金存取也可以借助各种自助设备完成，自助服务迅速替代传统的柜面业务。辖内商业银行基本形成了“电子银行+自助渠道+物理网点”的立体客户服务体系。
自助服务设备明显增多。对于商业银行，尤其是中小银行来说，通过网上银行、手机银行可以弥补中小商业银行营业网点的不足，实现服务区域和服务时间的全覆盖，使物理网点少的中小商业银行有机会跟大银行站在同一起跑线上，为客户提供优质高效的金融服务体验。而大型银行为有效减轻网点柜面工作压力，提高网点服务品质，也在不断加大自助设备投入。截至2013年6月末，湖北省内商业银行离行式自助银行、ATM机具分别比2010年末增长97.02%、83.97%。而同期网点总数仅增长22.77%，离行式自助银行、ATM的发展明显加快。从增量来看国有商业银行仍占大头，从增速来看中小商业银行、农村金融机构正在奋起直追。股份制商业银行离行式自助银行与人工网点的配比已经达到1.76:1，其中浦发、华夏银行(600015,股吧)分别高达2.90:1和2.85:1。在国有大型银行中，交通银行武汉分行该比例也已经达到1.48:1。
自助服务范围不断拓宽。近年，辖内商业银行不断加大自助渠道和电子创新力度。目前，自助渠道功能范围大部分已扩大至包含取款，对私/对公存款，本行对私/对公转账、跨行转账，小额结售汇，代缴费，基金、外汇、贵金属买卖，第三方存管，B股银证转账，IC卡圈存、圈提等交易。有的商业银行逐步实现了手机加载银行卡账户，在自助银行上采用非接触式存、取款服务，实现电子银行渠道交易的短信确认支持；有的还引入和开发自助发卡机，实现客户自助发放借记卡等等。
自助交易量明显增多。近几年，网上银行、自助银行的业务量和交易金额也是越来越大。交通银行总行半年报显示，截至2013年6月30日，其手机银行客户数较年初增长33.7%，交易笔数、金额同比分别增长308.45%和127.80%。招商银行(600036,股吧)总行半年报披露，该行2013年上半年零售、公司电子渠道综合柜面替代率分别达到91.85%，57.49%，分别较2012年提高1.19%、5.09%。应该说部分辖内银行已经开始逐步构建一个物理网点为主、电子化为辅，全面协调的立体化服务体系。
物理网点形象和服务能力明显提升。一是网点营业面积不断扩大。二是网点分区合理、功能升级以及私密的服务空间让客户享受到尊贵的服务体验。各商业银行已装修改造网点都在扩大面积的基础上实现了功能分区，一般设有咨询服务区、自助服务区、电子银行区、产品展示区、营销信息发布区、开放式柜台服务区、封闭式柜台服务区、贵宾客户区、客户休息等候区等。三是更多地考虑客户需求。各商业银行新迁址或新设网点门前开阔，网点停车位比较充足。网点软环境得到改善，网点软装饰个性化趋势明显。网点自助设备配备增多，业务分流能力进一步增强。四是网点外部形象稳步提升。绝大多数商业银行网点都安装了LED显示屏、液晶电视、橱窗广告和户外灯箱，能对新业务、新产品进行不间断的宣传，大大提升了网点形象和对外宣传能力。与以前相比,商业银行网点硬件及装修一流,极大提升了广大客户的认知度和美誉度。
下一步，商业银行的网点布局和发展应体现由物理网点向虚拟网点、自助服务的转变。实体网点应呈现“量降、价（值）升”，体现出高价值的业务安排；电子渠道交易应呈现“量价（值）齐升”的发展态势，充分发挥好电子渠道与实体网点协同服务的优势，努力实现“实体网点电子化”、“电子渠道智能化”的发展目标，逐步提高电子渠道交易占比。一是指导思想上，要以零售银行经营转型为动力，以自助银行全功能型、全流程型、全产业链形为着力点，以监控集中化、服务标准化、管理制度化、平台自动化为途径，提升渠道分流能力，实现业务发展。二是发展方式上，大力发展离行式自助银行、社区自助银行（自助终端）为代表的自助银行，大力发展以网上银行、手机银行、Ipad银行为代表的电子银行，大力发展以微博、微信为代表的新媒体银行，以及以远程视频柜台为代表的新型银行等，使自助服务、在线服务成为商业银行为客户提供交易和服务的重要渠道。三是进一步加强物理网点建设。银行网点不应该也不能再“千人一面”，从最初选址到装修设计，从功能分区到业务处理都必须体现各银行的文化特色和当地的特点，要加快形成以网点分类、功能分区、客户分层、业务分流为主要特征的新型服务模式，体现营业网点的个性化、特色化。坚持打造“绿色网点”、“人文网点”，既高度重视客户体验，满足客户服务需求，又充分考虑员工利益，为员工着想。
业务边界由有限向趋于无限转变
随着国家鼓励民间资本进入银行业和信息技术的发展，越来越多的工商企业开始通过网络涉足金融业务，如支付宝、快钱等第三方互联网支付公司。金融企业通过各种代理、代销业务涉足一般商业活动。互联网金融使得银行与一般企业界限模糊，为了应对挑战，商业银行必须跨出门槛，为客户提供包括金融服务、信息服务乃至商业服务在内的一揽子服务，以此适应形势发展的需要，提高银行业的竞争力。
跨界进入电子商务领域。如中国建设银行的“善融商务”，既提供信息发布、交易撮合、在线交易等电商服务，也提供支付结算、担保融资等金融服务，还具备博客、论坛、商圈等社交功能。另外也还有中国交通银行的“交博汇”、招商银行的“非常e购”、中信银行(601998,股吧)的“金融商城”等。
搭建网上社区平台。随着互联网技术的不断发展，各家商业银行敏锐地捕捉到客户对虚拟社区服务的需求变化。针对目前微信、微博等社交媒体的深入普及，招商银行通过建立微博、微信公众账号形式拓展宣传新渠道。目前，搭建网上社区平台的还有中信银行、武汉农商行等多家商业银行。
下一步，商业银行应该是围绕自身优势开发增值服务。通过综合化经营、吸引客户、留住客户，形成自身的数据源；根据银行信息网络优势，为客户提供行业分析、投资建议等信息服务；以专业化优势为客户提供涵盖投资、外汇、保险（放心保）、住房贷款及企业银行领域的专业理财方案和财务建议，为客户资产的保值、增值及传承提供解决方案。其实，前面提到的中国建设银行、交通银行等开展电子商务业务，我认为其最核心的战略意图就是获取一线市场数据，加速推进银行自身金融业务发展。
发展模式由规模经营向范围经营转变
随着大数据时代的来临和利率市场化进程的加快，商业银行传统的利润来源——息差将不断收窄。在这种情况下，靠做大资产规模增加盈利的模式将难以为继，中间业务收入将成为商业银行的又一大利润来源。因此，商业银行必然从重视资产的规模经营，逐渐转向客户群体与市场的范围经营。
大型企业客户业务占比逐步下降。从贷款户数看，湖北省大型企业贷款户数比年初减少99户，中型企业比年初增加944户，增长8.84%，而小微型企业比年初增加3512户，增长13.28%。从贷款余额看，湖北省大型、中型和小微型企业贷款分别比年初增长4.89%、14.80%和16.59%。从存款情况看，也反映出中型、小型、微型企业客户存款在数额、占比上的双升，大型企业客户存款虽然数额保持稳定，但占比呈逐步下降的趋势。
个人客户迅速增加。从调查情况看，国有商业银行的个人客户数平稳增长。如工商银行湖北省分行6月末个人客户数比年初增长3.81%。与此同时，中小商业银行的个人客户数呈现快速增长。如浦发银行(600000,股吧)武汉分行7月末个人客户数比年初增长9.53%。
客户群体范围的扩大将为银行带来更好的效益和更广阔的发展。在针对客户群体的竞争中，商业银行必须摆脱依赖于单一产品或渠道优势的传统做法，运用一切资源，尤其是信息资源来扩大客户群体。一是利用各类信息包括网络信息搜寻目标客户，提高营销客户的效率。二是通过网络金融服务，打破营业网点地域和业务营销人员数量少等因素对银行服务的限制，实现对大范围客户的有效服务。三是通过对信息数据的收集分析，提供个性化、有针对性的服务，提升客户忠诚度，巩固客户群体。
商业模式由垄断竞争向合作共赢转变
在将来，银行自身一家单打独斗、包打天下的做法将远远不能适应竞争的需要。就目前来看，银行与第三方机构合作类业务规模快速增长，合作模式表现多样。
银行同业合作更加深入。除了原来常有的同业拆借、银团贷款等等合作外，现在商业银行开始在支付结算、科技服务、财富管理等方面加强业务合作。2013年4月24日，中国民生银行、包商银行、哈尔滨银行等33家中小金融机构共同组建“亚洲金融合作联盟”区域性金融合作组织，兴业银行(601166,股吧)武汉分行当前与省内外11家银行类金融机构开展银银平台合作。
金融同业合作蓬勃发展。面对企业客户日益多元化的金融需求，辖内商业银行加强与信托公司、证券公司、保险公司合作，将银行业务与信托、证券、保险公司等业务相互渗透与整合，通过客户资源的整合与销售渠道的共享，提供创新产品服务，以一体化的经营形式来满足客户金融服务需求。
跨业合作方兴未艾。在新形势下，物流、资金流、信息流“三流合一”的非金融企业通过精准定位各类客户的偏好，向其推送包括金融产品在内的各种消费品和服务，这种点对点的精准服务一方面可以降低银行的服务成本。另一方面，有针对性的服务方案和产品将使银行服务更加优质高效。同时，为了满足客户综合金融服务的需要，商业银行的产品必须向多元化、综合性方向拓展，需要商业银行与其他金融机构形成更加紧密的合作机制，开辟更广泛的业务合作。
业务营销由分散向集中转变
从调查情况看，湖北省的银行业金融机构在营销方面各具特色。除了传统的“以老带新”营销、组合营销、分层营销、集群营销、“扫街”营销以外，还有部分适应大数据时代发展的新的营销模式和手段。
营销方式远程化。近几年，部分商业银行远程银行中心（电话银行中心、呼叫中心）改变以往以受理咨询、简单交易为主的定位，延伸服务范围，努力打造远程客户服务体系，形成对传统渠道的有益补充。具体来说包括：远程客户拓展，在不断完善客户服务跟踪回访的同时，对潜力客户、流失预警客户开展针对性的挖掘与拦截；远程业务营销，借助商业银行领先的数据库营销技术与客户分类模型，远程银行中心与分支机构配合，提炼整理基于客户需求的营销模型，全方位、全天候满足客户财富管理需求；远程贷款发放，充分发挥远程银行“全天候、快反应”特点，与银行分支机构客户经理密切联动，打造“客服电话+客户经理”的贷款新模式。
营销终端移动化。在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。随着互联网及移动互联网深入生活的每个领域，互联网金融快速发展，商业银行在网上银行的基础上迅速推出多款移动金融产品，并开展网上营销、移动营销。
营销目标名单化。名单制营销使得银行的客户开发工作更有的放矢，提高了营销的精准性。一是通过银行业务数据分析，挖掘潜在客户，指导客户经理开展针对性营销。二是辖内商业银行各省级分行积极拓展与省政府相关部门，如科技厅、金融办、经信委、中小企业局、工商联等的合作，取得推荐企业名单，实行名单制营销。
营销指导专业化。商业银行总行或省级分行加强宏观经济分析及板块研究，把握机遇，坚持计划先行、方案先行。通过深化行业客户细分，研究区域经济热点，强化专项产品推广，推进行业营销指导，引导对公业务有序发展、转型发展。
营销力量集中化。首先是商业银行总行或一级分行营销部门需要通过数据集中和云计算对潜在客户进行筛选，准确分析客户需求。在对银行内部数据加强分析利用的同时，也可以积极探索通过互联网加强客户获取，如与淘宝、京东、苏宁、支付宝等合作批量获取客户，通过微博、微信获取客户等。其次是总分行的中后台业务部门要围绕数据中心，优化分析模型，抓住目标客户的关键业务与财务活动开展分析研究，对每个客户形成业务和服务一揽子解决方案。最后，才是基层银行网点客户经理根据总分行的一揽子解决方案，“按图索骥”向客户营销全面的金融解决方案，提升客户满意度。依据对客户数据挖掘和商业智能技术，搭建数字营销平台，通过前中后台的紧密合作实现高精准、高效率和低成本的新型营销。
资产业务由重增量向重存量转变
截至2013年6月末，湖北省各银行业金融机构的贷款总量已突破2万亿元，比年初增长11.02%。但是我们应该看到，随着我国经济发展方式由投资拉动向投资、消费并重转变，银行贷款规模的快速增长将不可持续。为此，我们必须在注重信贷投入增量的同时，更加注重盘活现有存量信贷资产。
为此，商业银行要从两个方面积极盘活存量资产。一是通过信贷资产证券化增强存量信贷资产的流动性，化解不良资产，提高资产质量。二是优化信贷资产结构。要加大对存量表内贷款结构的调整力度。贷款规模的安排尽量侧重考虑实体经济的需求，尤其保障具备较好条件的中小企业的贷款规模配置，用足、用好有限的信贷资源。
负债业务由被动负债向主动负债转变
从调查情况看，银行业金融机构通过抓源头，搭建省、市、区三级机构业务平台，取得各类代理资格，抓预算单位开户，抓财政资金使用，大力推进负债业务，尤其是存款业务保持快速发展势头。
被动负债即存款仍是商业银行主要负债来源，并且占比持续提高。截至2013年6月末，湖北省各银行业金融机构各项存款已超过3万亿元，比年初增长13.6%。各项存款占总负债的比例为80.61%，比年初提高2.86%，比2012年同期提高3.5%。从存贷比看，6月末湖北省全金融机构存贷比为69.02%，比年初下降1.6%，比2012年同期增加0.3%。湖北省法人机构——城市商业银行、农村合作金融机构6月末的存贷比分别为63.94%、60.48%，资金运用仍显不足。
客户金融资产仍以存款为主。从全国来看，我国商业银行被动负债的占了绝大多数（90%以上），主动负债在资金来源中占比仍过低。国有商业银行存款规模大，发展主动负债动力小，中小商业银行因为网点少、规模小、资金紧张，为规避流动性风险，近年来迅速发展主动负债（发行债券和大额可转让定期存单、甚至开展资产证券化）转变，加强对负债业务的管理，主动规避流动性风险。将会按照结构对称的原则，根据资金运用来匹配资金来源，通过金融市场直接筹集资金，使商业银行的资产和负债的偿还期保持一定的对称关系。
银行服务由共性向个性转变
从调查情况看，各商业银行按照自身的认识和管理服务水平都有一些个性化的服务内容和服务方式。
加强产品创新，提高服务针对性。各家商业银行在个人、公司、机构、金融资产服务、渠道等主要业务领域，加大了产品创新研发力度，提高产品价值创造能力和市场竞争能力。推出了多币种信用卡、账户管家、第三方支付机构备付金存管、增利型理财产品、账户原油、安卓网上银行等一大批产品。
优化业务流程，提升服务水平。各家商业银行通过服务模式创新，全面推行差别化服务策略，建立个人客户星级分层服务体系。在统一客户评价、对客户进行星级评定的基础上，针对不同星级客户，在服务品牌、服务内容、服务渠道、服务费率等方面实施差异化策略，建立层次清晰、协同一致的星级服务体系。如工行湖北省分行仅2012年就完成了533个业务流程紧迫性问题改造，实现了客户办理借记卡开立、电子银行注册、工银信使定制等多笔业务的整合；创新产品营销服务模式，推出了个人银行客户与财富顾问互动联络服务，完善了接触点营销和事件营销模型，增强了客户服务能力。
拓展服务渠道，改变客户体验。许多商业银行推出了诸如手机银行、Ipad银行、微信银行、手机钱包等服务方式和渠道。部分银行提出通过学习、观摩美国苹果体验店、安快银行等国外创新型网点，筹建“体验式银行”、“电子银行体验专区”，以重塑服务理念，创新服务方式，尝试改变客户体验以及传统银行服务方式。
个性化服务集中于高净值客户。就真正的个性化服务来说，目前还主要集中于高净值（高端）客户。各家银行针对高端客户有高端的红酒品鉴、艺术品鉴赏、高尔夫球会、私人飞机、游艇接送等增值服务，对社会大众会提供教育类服务、医疗服务和机场贵宾服务等增值服务，增值服务体系日渐丰富。如招商银行在国内首创“家庭工作室”，为可投资资产超过5亿人民币的超高净值家庭设立专属于该家庭的专家组，针对家庭资产制定专属的投资和风险控制策略，为家庭成员定制独一无二的发展计划，并为当前阶段或者未来可能发生的问题提供专业的解决方案。如湖北银行通过个性化定制理财方案，吸引了一大批有投资、资产增值需求的公司类客户。
虽然现在各家商业银行都在谈转型发展，但从实践情况看，仍然存在转型战略雷同的问题，同样产生了严重的同质化竞争问题。商业银行要形成自身的特色，为客户提供个性化服务，就必须适应大数据和云计算时代的发展，从海量的数据中挖掘目标客户的各类金融需求，量身定做金融产品，针对不同客户展开个性化服务。
风险管理由控制内部向防范外部转变
风险管理一直是各商业银行的重点工作，普遍实现了“横向到边，纵向到底”的风险，重点从提高审批质效、加强资产监控、降低资本占用、专业队伍建设等方面入手，通过风险管理的“前移”、“下沉”，实行集中化全程管理，取得良好成效。但是，我们必须看到，在银行内部风险得到较好控制的同时，外部风险对商业银行的影响越来越大。
外部风险来源多样化。目前，银行业外部风险来源包括小贷公司、典当行、担保机构、民间融资、非法集资、影子银行，以及与银行业金融机构有各种业务合作关系的金融同业、工商企业等等。与银行业原来的信用风险、市场风险、操作风险等等传统风险比，外部风险事件呈现来源多样、形式复杂、防范困难的特点。而这些公司（领域）发生的风险事件，往往会传递至银行业，最终对银行的业务经营产生不良影响。
外部风险事件对银行业的影响越来越大。在云计算的条件下银行、企业、中介服务机构之间的联系愈发紧密，一时一地、一个单位的局部风险，可以迅速扩展为系统性、全面性风险。如“钱荒”的起因仅仅是一起小小的同业违约事件就是明证。此外，大数据时代的信息来源广、传播速度快，银行的负面舆情通过微信、微博被迅速传递，甚至被放大，银行声誉的风险增大。
电子银行网络安全面临挑战。近年来，网络安全事件频繁发生，银行业面临客户信息、账户信息和交易信息以及信息系统的安全挑战。一旦信息体系破坏和黑客侵入、网络中断等原因，导致信息资源的扭曲和传输障碍，将带来不可估量的损失。针对银行客户资金的网上欺诈、电话欺诈日益泛滥，呈现集中化、长期化、复杂化的特点。电子银行的交易安全和反欺诈工作必须引起高度关注。
因此，商业银行要加强外部风险管理工作。一是改善外部风险管理人力资源配备，提高监测手段，定期分析潜在的外部风险的主要来源及影响渠道。建立规范化的外部风险监测、处置流程、应对预案，形成全员识别、监测、发现、报告的机制，防范外部风险传染。二是形成风险防范合力。要加强客户安全教育，加强与金融监管部门、电信运营商、政府互联网安全管理部门等各方面的联系与合作，在全社会构筑起一张外部舆情监测、网络安全教育和有效惩治在线欺诈的防护网，广泛搜集、分析、加工各类风险信息，加强风险报告的前瞻性和时效性。三是在IT技术和信息安全的管理运营方面加强资金投入，购买最好的软件硬件，保证系统高效、安全地运转，防止类似光大证券(601788,股吧)“乌龙指”事件的发生。四是主动应对银行声誉风险，开展有效沟通，及时准确发布银行经营信息，科学疏导媒体、网络注意力和关注点。
科技保障由内部向社会化转变
网络银行的发展需要强化后台技术支持与维护做为保障。这些技术有两部分组成：一是硬件技术，主要指网络化服务所依赖的信息基础设施；二是软件技术，主要指数据挖掘技术、数据仓库技术和知识整合技术。现代管理学之父彼得·德鲁克早在1989年就曾指出：“10～15年之内，任何企业内只做后台支持而不创造营业额的工作都应该外包出去。”《哈佛商业评论》证实，外包模式是过去75年来企业最重要的管理概念。在大数据时代，科技保障将从二线走向一线，从后台走向前台，商业银行在加强信息保密和安全管理的基础上，通过科技保障的分级、分类管理，推动部分科技保障工作向社会化外包转变。
推动科技保障社会化可以节约成本。目前，服务外包已逐渐成为金融行业通用的解决方案。如今云计算各环节服务商提供的PaaS
(Platform-as-a-service，平台即服务)和SaaS（Software-as-a-service，软件即服务）等服务，能够实现云外包更高层次、更自动化的外包，更有效地利用外部资源，分配管理资源并优化流程，避免重复建设和投资，改善商业银行运营成本，提高工作效率，推动发展模式向资源节约型、环境友好型进行转变。
推动科技保障社会化可以提高效率。在大数据时代，商业银行的IT系统要维持内部运营，保障安全运行，难以适应新形势下的海量计算要求。而IT企业能够在讯息收集、传递与交换分析等方面发挥更重要的作用。因此，商业银行可以通过云计算和社会化服务为银行发展提高坚实保障。
推动科技保障社会化可以解决人才困境。随着商业银行业务发展和转型加快，各银行科技部门应用软件的开发任务越来越重，银行研发人员增长速度却远远低于项目的增长速度，人才相对缺乏。另一方面，相对于专业软件公司，银行研发人员由于缺乏有效的学习载体，在技术掌握的深度和广度方面还存在一定的差距。因此，商业银行可以通过部分科技业务外包弥补人才的不足，获得急需的资源。同时，还可以借鉴国外银行成熟的做法，在竞争中发挥后发优势。
参考资料：
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Ⅷ 数据挖掘类公司的投资价值和公司前景怎么样
TopBox（智投分析）这样的产品和数据处理能力正是时代的需求。
Ⅸ 企业怎么去做数据挖掘让数据发挥更大的价值呢
豌豆DM 可视化数据挖掘平台 深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值
20世纪90年代晚期发展的跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM), 这是对我们怎么去做数据挖掘的有效指导
第一, 是商业理解, 在我看来, 这个商业理解就是要把业务问题转换成数据挖掘问题, 目前数据挖掘的理论概念中, 一般都包括分类, 聚类,回归, 关联规则这几类, 这需要对这几类方法有一定的理解, 才能有效地转换,
第二. 数据理解, 数据描述了我们的业务, 在这一步, 我们必须找准对应关系, 所面临的业务问题, 有哪些数据可以用, 我们做的是定量分析, 没有数据显然是得不到模型的, 知道哪里数据和业务关系紧密, 也能让我们的分析事半功倍,
第三.数据准备, 实际上数据挖掘的大部分工作都在这一步, 往往到了这一步就发现理想很美好, 但现实很骨感, 数据质量令人堪忧, 缺失值, 异常值接踵而来, 这是数据的错误, 还有为了适应算法, 需要将数据去量纲化, 类型转换, 去相关性, 降维等等操作, 这一步将消耗分析人员大量精力
第四, 建模, 这一步需要对算法理解透彻, 要了解数据特征和算法特点, 才能选择最优算法, 以及最优参数, 很多算法的使用是有假设条件的, 必须仔细掌握, 得到的模型才会合理, 另外,还要考虑业务需要, 如果模型必须能解释, 那就要选择生成式模型算法
第五, 评价, 就是模型评估了, 各种评估指标的侧重点是不一样的, 要以最能反应业务的指标为准, 另外, 评估数据的选择也很关键, 要尽可能的模拟实际生产环境, 才能评估模型的性能
以上就是得到模型流程了, 业务理解和数据理解做的好, 就能快速选好方法, 和关键字段,这是能加速建模的, 数据质量是能否得到模型的关键, 缺失值, 异常值虽然能删除,填充, 但是信息的缺失是找不回来的, 就可能导致得不到模型, 可能会倒逼选择其他方法分析, 建模就要看对算法的理解了
Ⅹ 如果要投资一个公司，一般是看那个公司的哪些数据
主要是看三个方面,一是项目或者说产品的发展潜力,二是团队是否优秀,三是外在的软硬环境.