8、属性分析模型顾名思义，根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况。用户属性会涉及到用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、比较高教育程度等自然信息；也有产品相关属性，如用户常驻省市、用户等级、用户访问渠道来源等。属性分析模型的价值是什么？一座房子的面积无法多方面衡量其价值大小，而房子的位置、风格、是否学区、交通环境更是相关的属性。同样，用户各维度属性都是进行多方面衡量用户画像的不可或缺的内容。属性分析主要价值在：丰富用户画像维度，让用户行为洞察粒度更细致。科学的属性分析方法，可以对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标，对于数值类型的属性可以将“总和”“均值”“最大值”“最小值”作为分析指标；可以添加多个维度，没有维度时无法展示图形，数字类型的维度可以自定义区间，方便进行更加精细化的分析。
坚持业务数据化、数据业务化、数据标准化、数据服务化、数据可视化、数据资产化的数据中台的设计基本原则。其技术体系基于Hadoop大数据平台为重点，建设数据采集、调度、开发、运维、服务全链路工具系统；数据体系基于数据仓库维度建模理论和行业SDOM模型，构建适合安信业务的企业数据模型；数据治理与运营体系应用数据治理方法论，通过数据日常运营活动融入数据治理措施。过去银行是以关系型营销为主，以考核为驱动，以关系为中心建立的一套营销模式，随着互联网、大数据、人工智能等技术发展，银行不断引入了数据挖掘，事件分析等洞察方式，营销正式迈入数字化营销阶段。数字化营销以数据为驱动，以考核为中心，围绕数据洞见和客户运行进行开展，并且详细介绍了“数据+经验”和“数据+算法”两种数据洞见产生方法，通过从数据，渠道，方式和运营4个方面分别讲解了数字化营销所需具备的能力和具体举措，详细讲述了中原银行数字化营销体系的落地方案和系统建设情况。
免责声明： 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息，均来源于其对应的商铺，信息的真实性、准确性和合法性由该信息的来源商铺所属企业完全负责。本站对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题，请及时与本网联系，我们将核实后进行删除，本网站对此声明具有最终解释权。
友情提醒： 建议您在购买相关产品前务必确认资质及产品质量，过低的价格有可能是虚假信息，请谨慎对待，谨防上当受骗。