数据挖掘信用卡(数据挖掘信用卡违约论文)

数据挖掘信用卡(数据挖掘信用卡违约论文)

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本文目录

• 什么是数据挖掘?数据挖掘有哪些应用?

• 中信信用卡数据挖掘岗位(中信银行数据中心)

• 怎么做好数据分析和数据挖掘

• 数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

数据挖掘，顾名思义就是从超大型数据库或数据仓库中搜索有用的商业信息的过程。具体应用如下：零售业和销售业：预测销售，确定库存量和分销计划等。银行业：预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等。航空公司：捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的地，这样航空公司就可以识别那些尚未开辟业务但却很受欢迎的地点，并考虑增加班机路线以捕捉商业机会。广告：预测在黄金时间播放什么广告最好，怎样使插入广告的收效最大。市场营销：对客户的人口统计信息进行分类，以预测哪些客户将对推销商品的邮件做出应答或购买特殊产品。

一、岗位背景

中信信用卡数据挖掘岗位是在中信银行的信用卡业务部门设立的一个专业岗位。随着互联网和大数据技术的发展，越来越多的公司开始意识到数据挖掘在业务决策中的重要性。作为一家以金融服务为核心的企业，中信银行也积极跟进时代潮流，开设了这个岗位。

二、工作职责

1. 数据清洗与整理：对收集到的海量数据进行清洗和整理，确保数据质量和准确性。

2. 数据探索与分析：运用各种统计学和数学模型，对数据进行深入挖掘和分析，发现其中隐藏的规律和关联性。

3. 风险预测与评估：利用历史数据和模型算法，对信用卡风险进行预测和评估，提供有效决策支持。

4. 信息报告与可视化：根据挖掘结果，撰写详细报告并制作可视化图表，向相关部门提供决策参考。

三、任职要求

1. 数据分析能力：熟悉常见的统计学方法和机器学习算法，并能够熟练运用数据挖掘工具进行数据分析。

2. 业务理解能力：对信用卡行业和金融产品有一定的了解，能够将数据分析与实际业务需求结合起来。

3. 技术基础扎实：具备扎实的编程基础，熟悉SQL、Python等编程语言，并熟悉常见的数据处理和挖掘工具。

4. 沟通与表达能力：良好的沟通和表达能力，能够清晰地向非技术人员解释复杂的数据分析结果。

四、发展前景

随着互联网金融的快速发展，中信银行信用卡业务也持续增长。作为数据挖掘岗位的从业人员，将会有更多机会参与到公司重要决策中，为公司提供战略指导。此外，在不断积累经验和提升技术能力后，还可以晋升为高级数据科学家或相关管理岗位。这个岗位既注重专业技术水平的提高，也注重团队合作和创新思维的培养。

必要的数学统计知识，例如平均值，方差，T检验，F检验等必要的工具软件，例如EXCEL,SAS,SPSS 及相关的挖掘软件业务理解或者商业理解，千万不能埋头光研究数据，要和实际业务结合起来出模型，出报告，解决问题，没有用处的或者不能应用的数据分析是做无用功

1、当月监听录音数和人数。2、出现问题类型及占比。如听不懂的占百分之xx，说不清的占百分之xx，说错的占百分之xx。3、与上月的数据相比情况。4、被表扬人员和被投诉人员，被表扬或投诉的原因

首先，你要清楚你的报告来源包括哪些内容有哪些数据，只有基于数据分析才能得出一个完整有效的报告！其次，你要确定报告给谁：是给培训部门的还是上级主管部门再确定报告内容范围。 再次，你要确定报告的目的，质检的职责是提高整个呼叫中心的服务质量，所以报告的重点应该是哪些人哪些服务需要提高，如何提高。所以你的报告该怎么写归根到底是看你的监听考核标准和监听方法及监听明细来写，基于上述数据分析确定报告内容！ 总的来说，一套完整的呼叫中心质检报告应该包括：1.每日监听明细2.每周/每月质量报告，3.每周/每月案例分析报告4.阶段培训计划报告5.质量趋势预测报告等几大方面。所有的报告都是基于每日监听明细汇总分析出来的。举个例子最普通的月报，交给上级主管的，具体内容大致可分为：横向单独指标：监听总量，acd组监听量，acd组合格率，监听abc问题量，进而得出总体合格率，突出问题—-普遍性/个性分析，普遍案例，个性案例，培训意见abc项，个人提高abc项；纵向对比指标：acd组合格率对比，acd组与前一月合格率对比，总体与前一月对比，abc问题与前一月升降对比，共性/个性问题改进情况（与上月对比），与下月指标作出质量趋势预测分析，培训新要点等如果完全按照上述指标可能会很麻烦，所以可以制定大致框架：每日明细—–汇总监听量—-确定acd组及团队合格率——查找共性个性问题—–作出个性指导分析及共性培训要求计划—–跟踪前一阶段培训效果—-预测后一阶段培训质量（就是一个流程）质检人员不可能对每一通电话做监听分析，绝对没有足够的人力时间，所以这涉及到质检监听方法问题：首先，质检工作要顺利展开，必须第一时间制定质检监控标准，确定考核的详细清楚的项目给出分值，进行打分，只有这样，客服人员才有章可循，质检人员才有法可依。其次，监听数量的确定根据现场每天的通话量找出平均值，根据电话时长的平均值和质检人员数量按照8小时工作制4小时监听3小时分析1小时调整1小时休息的原则（具体可以自己选择）进行确定每日监听量，质检主管应该根据统计学的抽样分析方法选择合适的样本，比如时长3分钟居总通话量的1/2，4分钟占1/3，2分钟占1/6则依次按照百分比进行抽取样本容量。再次，监听方式的选择，质检监听不是没有目的针对性的监听，应该根据现场情况比如新产品投放，新员工加入，新业务开展等新情况作出有所侧重的分析，比方说当投入新产品时候，应该考虑监听新产品的熟悉程度，所以应该把大部分监听量放在新产品录音上，又如新员工加入，则要考虑新员工的技能水平应该侧重新员工录音的监听，监听方式应该在不同阶段不同情况下作出调整。确定了监听方式后再按照第二点确定样本容量！ 最后，也是最容易忘记的，就是注意进行培训跟进，对与共性问题培训后问题有没有得到控制所以需要定期抽查监控，对于个性问题也要定期进行监控！

从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。从分析的过程来看，数据分析更侧重于统计学上面的一些方法，经过人的推理演译得到结论；数据挖掘更侧重由机器进行自学习，直接到得到结论。从分析的结果看，数据分析的结果是准确的统计量，而数据挖掘得到的一般是模糊的结果。“数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”kdd（knowledge discover in database）。“数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。“数据分析”需要人工建模，“数据挖掘”自动完成数学建模。

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