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【2023BI数据分析大赛】有关银行营销的分析
选手简介 选手介绍 个人介绍:考研今年落榜的小喽啰,就职于福建鼎盛钢铁有限公司,目前从事会计类工作。 参赛初衷 希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧 和更多FineBI大神交流学习,进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞 能为自己的职业生涯添砖加瓦,成就另一片天地 作品介绍 业务背景与需求痛点 业务背景:因疫情影响,大量中小企业倒闭,经济非常不景气。导致银行的收益日趋下降,面临困难的营业状况。 需求痛点:首先,银行数据敏感,只能找寻已公布的相关数据源,以做分析;其次,数据源冗杂,分析思路需要筛选有用信息后,再进行初步分析;再次,人群属性多而杂,很难有效分类,进行分析;然后,存款的情况和人群分类再结合,有效数据提取困难;最后,合理方案的得出需要结合实际,给出意见。 数据来源 自选数据:网上找到了一张数据源,用于分析数据 分析思路: 初步:找出相关可用数据源。 初步二:分析客户属性 初步三:用户经济状况属性整理 初步四:提出相关疑问 是否因买房导致经济状况不佳 是否因年龄问题导致经济状况不佳 是否因婚姻现状导致经济状况不佳 是否因教育情况导致经济状况不佳 初步五:提取重要因素 营销是否成功 初步六:定下分析主题 哪些类型的人群容易营销成功并给予相应的建议 数据处理 框架:按分析模块将数据源分为以下几个模块 每个模块按分析主题,进行了相应的处理。 数据处理步骤:一、将年龄进行分组分类,10年为一组。 增加列按年龄分类(公式为IF(${age}<40,"the ages between 30 to 40",IF(${age}<50,"the ages between 40 to 50",IF(${age}<60,"the ages between 50 to 60",IF(${age}<70,"the ages between 60 to 70","Sevehty something")))) 二:按存款实力进行分类 处理前,先将各个段的计数个数在excel进行初步分析处理,再结合合理性,最终得出适合的数据分类段。 公式如下:IF(${balance}>50000,"People with more than $50,000 in savings", IF(${balance}>25000,"People with between $25,000 and $50,000 in savings", IF(${balance}>20000,"People with between $20,000 and $25,000 in savings", IF(${balance}>10000,"People with between $10,000 and $20,000 in savings", IF(${balance}>5000,"People with between $5,000 and $10,000 in savings", IF(${balance}>=0,"People with between $0 and $5,000 in savings"," debtor")))))) 三、根据需求将其他数据进行筛选和分组(由于过于简单,此处具体步骤省略) PS:若有合作客户有实际的应用BI进行企业信息化建设的的价值,也可进行分享。如步步高的案例-https://bbs.fanruan.com/thread-125571-1-1.html (3)最终结果呈现的页面布局 https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/V9Au 密码: eb6f 参赛总结 FineBI工具 FineBi上手快,对新人很友好。 它不仅有tableau最常用的功能,还加入了更为智能方便的功能。 当然,它同样有槽点,运行速度欠佳,容易卡顿是它的缺点之一 没有存储按钮,自动存储虽然很方便,但却不太令人放心。 参赛总结 由于之前有学习tableau的基础,FineBi的上手和使用显得比较得心应手。 FineBi的公式使用起来非常简单,只要对Excel的公式熟悉,FineBi的公式完全没有压力。 队长因为要赶论文,该作品是由一人完成,可能没有别人的美观,没有团队协作的逻辑严谨,没有专业数据分析师的专业基础,但很努力的在完成该项作品。不求多高的奖项,只求提升了自身能力和技术。
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