案例精选
某证券公司核心业务系统信创项目实践
某大型证券核心业务系统迁移及性能优化项目
某证券自研系统数据迁移项目
某大型证券公司数仓迁移实践(传统数仓迁移至DWS国产数仓)
某大型证券公司数仓迁移实践(传统数仓迁移至DWS国产数仓)
某大型公募基金数仓迁移实践案例
某基金公司数据中心项目建设之路
某证券公司数据中台建设案例
等级保护制度2.0标准下证券基金行业数据安全建设经验
Oracle数仓迁移到Greenplum案例
企业级灾备环境管理案例Ⅱ
企业级灾备案例
Z-FDAT探索案例
金融数据分析平台在证券行业的探索案例
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金融数据分析平台在证券行业的探索案例
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典型应用举例:客户生命周期(标签)构建和营销应用

利用机器学习算法,帮助建立客户生命周期管理的数字化体系,实现较优质客户、高潜力客户的挖掘和营销活动辅助制定,高危客
户挽留预警和相应等高价值数据服务场景。
1. 技术思路与机器学习的研究方法
    数据摘取 + 特征工程 + LR/DNN = 预测CLTV。
 


2. 应用场景举例

1)应用目标:

某机构运营、零售和产品部门联合开展“高潜在价值客户”转向“产品化”营销试点活动,计划将部分客户导向资管产品方向。

2)应用过程(展示仅为当前案例中的测试数据):



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资管与财务部门的数据服务(数+平台)建设项目案例

数+数据服务平台(以下简称“数+平台”)是为证券、基金、资管等金融机构业务部门量身定制的智能数据分析平台,能够

满足业务部门各项数据的加工分析和展现需求,通过整合各业务系统数据,打通数据关联,解决信息孤岛,帮助企业和部门提
升业务竞争力。

1. 项目特色


2. 项目优势