1、对于传统商业银行而言，如何有效利用既存的大数据，在互联网金融时代突破重围，以促进自身的转型与发展成为其需首要思考的问题。
2、应用大数据对商业银行信贷业务与风险管理，能够有效地加强银行内部信贷业务评价体系的构建效果，进一步发展银行业务，更好地对风险因素的构成进行数学统计分析，按照指标体系的要求构建更加科学和客观的内容。
3、主管数据部门负责组织协调，对大数据工作进行统筹规划、集中管理；业务部门负责大数据的搜集、整理、存储、分析和应用，全面采集、多方式整合商业银行内外部各类数据，形成数据管理、数据使用、数据推广的有效工作机制。
数据分析案例(三)——使用Tableau对银行信贷客户进行可视化分析目标：总结出信贷需求较高人群特征，找到与信用等级相关程度较高的变量。
可视化分析入门的另一个途径是使用 Tableau 的 “智能推荐”。 按住 Ctrl 键，单击要使用的多个字段。
Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。
tableau主要强在数据haunted分析上面。主要是通过图表表单的方式将数据转化为直观的指标。
2月人民币贷款增加1.23万亿元,2月居民中长期贷款为何会减少?主要还是因为受到了疫情的影响，房地产市场也有所降温。
把2月新增的人民币贷款拆分来看，居民和企业融资需求都偏弱。
近日，人民银行发布了今年2月的金融统计数据：2月份人民币贷款增加23万亿元，同比少增1258亿元，其中：住户贷款减少3369亿元，短期贷款减少2911亿元，中长期贷款减少459亿元，标志着15年来，房贷首次出现负增长。
今年2月，人民银行发布金融统计数据：2月份人民币贷款增加23万亿元，同比少增1258亿元，其中，住户贷款减少3369亿元，短期贷款减少2911亿元，中长期贷款减少459亿元，标志着15年来，房贷首次出现负增长。
月份人民币贷款增加 23 万亿元，同比少增 1258 亿元。
信用卡年轻消费群体数据分析和洞察报告1、根据对不同金融机构数据分析项目的调研和实施经验，我们定义年轻消费群体：25周岁到35周岁的消费人群。这个群体是如何定义的呢？我们根据新浪整体的市场数据发现，信用卡的主流人群、活跃用户，70%是18到35岁的年轻人。
2、在调查中发现，作为特殊的消费群体，当代大学生的消费方式已经进入了网络电子时代。
3、大学生的消费构成符合社会的发展潮流大学生外出聚餐、请朋友吃饭、外出旅游、通讯、网络等方面的消费支出较多，显然大学生圈子已经成了一个社会中“小社会”，更多的大学生更加注重社交和建立人际关系。
4、消费方式已经进入网络电子时代 随着社会经济的飞跃发展，社会消费方式已经从原来单一的现金交易向现金、信用卡、支票等多样化的交易方式转变，使人们的生活方式更趋方便快捷。
5、可以通过银行手机银行里边信用卡一栏，去里面查询信用卡，在最近的时间段内的消费记录。关注银行公众号，选择信用卡在里面查询账单。去附近的银行网点，带上身份证和信用卡去打印账单流水。
6、和名酒，年轻消费者购买高档端化妆品的明显偏多；收入和学历水平越高，购买各类奢侈品的比例也越高；从不同职业来看，企业/公司中、高层管理人员购买名牌手表的比例更高，而党政机关事业单位领导干部则是名酒和专业户外用品的最重要消费群体。
想做小额信贷行业的数据分析,要从哪些方面学习哪统计学。编程能力。数据库。数据仓库。数据分析方法。数据分析工具。
数据分析第一步就是要学习excel，从基本操作、函数公式、数据透视表、数组等等，都要熟悉。要重点说一下excel函数公式，个人觉得函数公式是数据分析的基础，拉个透视表实在不算啥，能熟练地运用函数公式，那才是牛人。
对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。
所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力， 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。
第二步分析问题，提出方案，这一步非常重要，正如上面提到的第二三类的数据分析本身就是一个假设检验的过程，如果这一步不能很好的假设，后续的检验也就无从谈起。主要需要思考下从哪些方面来分析这个问题。
