銀行運營管理數(shù)據(jù)分析需求

銀行運營管理數(shù)據(jù)分析需求銀行的運營管理工作需要大量的運營資源支持，包含網(wǎng)點、人員、設備、現(xiàn)金、重空等方方面面，種類數(shù)量眾多，涉及面廣，對這類資源的有效管理和合理利用，是運營條線降本增效的重要手段。由于相關數(shù)據(jù)分散在不同的系統(tǒng)中，面對這些海量數(shù)據(jù)，我們的運營人員需要一套科學方法將它們有效的組織起來并靈活運用，以提升日常運營管理的能力。為此，我們要以數(shù)據(jù)為驅動，以標準化的數(shù)據(jù)分析流程為工具，搭建數(shù)字化的運營資源管控體系。由于運營資源包含的方面很廣，我們先以支行運營人員配置為例，說明如何利用數(shù)據(jù)來對運營人力資源進行更好的配置和管理。一、業(yè)務理解階段數(shù)據(jù)分析首先要進行業(yè)務理解，確定分析目標，明確分析的需求，從而為整個數(shù)據(jù)分析工作定下一個明確的方向。要從實際業(yè)務出發(fā)，描述清楚當前的業(yè)務背景，找到業(yè)務需求，并要對業(yè)務需求進行評估，將那些不切實際、無法實現(xiàn)的需求剔除。在這里主要有5種分析方法可以指導我們對當前業(yè)務進行分析：PEST分析法、5W2H分析法、邏輯樹分析法、4P理論、用戶行為分析，這5中方法適用于不同的分析目標。在我們的案例中，需要對支行運營人力配置情況進行分析，這是一個具體的問題，采用邏輯樹分析法比較合適。根據(jù)分析結果，我們可以確定本次數(shù)據(jù)分析的基本方向，即支行運營人員的配置數(shù)量的影響因素：支行業(yè)務量、支行客流量、支行現(xiàn)金量、支行的營業(yè)時間。每個影響因素又可以由一些可量化的指標來進行描述，例如柜面業(yè)務量、實際叫號量、柜臺現(xiàn)金調繳量等，接下來我們就可以按照這些指標進行下一階段的數(shù)據(jù)準備。二、數(shù)據(jù)準備階段對當前業(yè)務需求進行了清晰的分析后，我們得到了一些量化指標，在數(shù)據(jù)準備階段就要對找到這些指標進行數(shù)據(jù)抽取，并對抽取到數(shù)據(jù)進行質量檢查，如果質量不滿足要求還要進行數(shù)據(jù)清洗。在支行運營人員配置的案例中，我們需要對柜面業(yè)務量、自有設備業(yè)務量、實際叫號量、柜臺現(xiàn)金調繳量、ATM現(xiàn)金調繳量等指標提取數(shù)據(jù)。然后我們分析這些系統(tǒng)都包含了哪些數(shù)據(jù)表，每張表的作用及表之間的關聯(lián)關系，表內數(shù)據(jù)字段的含義。例如柜面系統(tǒng)主要包含前臺流水日志表、渠道日志表、差錯日志表、抹賬流水表、大額核實表、交易定義表、集中處理交易登記簿等數(shù)據(jù)表，各個數(shù)據(jù)表間以業(yè)務流水號作為關聯(lián)鍵進行連接。我們要統(tǒng)計支行柜面業(yè)務量指標，那么就需要研究前臺流水日志表。打開前臺流水日志表的數(shù)據(jù)結構，發(fā)現(xiàn)這張數(shù)據(jù)表跟柜面業(yè)務量相關的字段有業(yè)務流水號、前臺機構編號、交易名稱、交易編號、服務開始時間、服務結束時間，根據(jù)挑選出的這些字段，可以統(tǒng)計出一段時間內支行不同交易的交易量，這就是我們本次數(shù)據(jù)分析所需的原始數(shù)。分析結束后，我們就得到了指標的原始數(shù)據(jù)。有了原始數(shù)據(jù)還不夠，我們還需要對這些數(shù)據(jù)進行清洗。這是由于原始數(shù)據(jù)中存在著數(shù)據(jù)缺失和不實數(shù)據(jù)，需要對數(shù)據(jù)進行清洗去噪處理，提取出有效數(shù)據(jù)。針對柜面系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)，我們隨機抽取一天的前臺流水日志表的數(shù)據(jù)進行分析（如果數(shù)據(jù)量過大的話可以抽取部分流水記錄），發(fā)現(xiàn)流水日志中不光包含了支行的業(yè)務數(shù)據(jù)，同時還記錄了總行、分行處理中心的操作記錄，由于我們只關注支行情況，因此要剔除掉中分行的業(yè)務流水；另外由于分行營業(yè)部規(guī)模較大需要單獨分析，因此也予以剔除。另外，樣本中有部分支行的數(shù)據(jù)明顯失真，這可能是由于部分字段系統(tǒng)記錄不全導致，需要把這些支行的數(shù)據(jù)剔除。經(jīng)過了數(shù)據(jù)清洗的操作，我們得到了樣本數(shù)據(jù)。按照上述的分析思路，我們可以對目前運營資源涉及的各方數(shù)據(jù)進行預處理，按照不同的資源屬性將分散在各個生產(chǎn)業(yè)務系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取出來，然后清洗去重形成人員、網(wǎng)點、設備、現(xiàn)金、重空等不同屬性組成的運營資源數(shù)據(jù)集市。這個數(shù)據(jù)集市就是未來我們要搭建的數(shù)字化運營資源管控體系的基礎，運營人員可以根據(jù)不同的業(yè)務需求在數(shù)據(jù)集市中選取所需要的數(shù)據(jù)，然后利用這些數(shù)據(jù)進行下一階段的數(shù)據(jù)探索。三、數(shù)據(jù)探索階段在得到清洗后的樣本數(shù)據(jù)后，我們需要采用數(shù)據(jù)特征描述、概率分布、結構化分析等方法，對這些數(shù)據(jù)進行初步分析，發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)特征、規(guī)律，然后再利用樣本數(shù)據(jù)推斷總體數(shù)據(jù)特征，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)建模提供輸入依據(jù)。在實際工作中，我們可以根據(jù)不同的業(yè)務場景，在已經(jīng)搭建好的的運營數(shù)據(jù)集市中抽取一種或多種屬性的數(shù)據(jù)，組合成不同的分析維度。例如我們可以將人員和設備的數(shù)據(jù)組合起來，分析客戶化運營設備對網(wǎng)點人員的替代率；或者將人員和業(yè)務量的數(shù)據(jù)結合，分析人均產(chǎn)能效能等。因此只要有了運營數(shù)據(jù)集市，我們就可以按照特定的需求抽取不同屬性的數(shù)據(jù)進行組合，形成多樣的分析維度。四、建立模型階段在進行了初步數(shù)據(jù)探索后，就要進行建立模型階段。建立模型需要采用多種統(tǒng)計分析方法；分類與回歸、聚類分析、關聯(lián)分析、時序分析等。針對不同的業(yè)務場景，選擇不同的分析方法。在支行運營人員配置的案例中，我們使用回歸分析對支行運營人員的配置數(shù)量和業(yè)務量、客流量、現(xiàn)金量、營業(yè)時間等可能的影響因素之間的關系進行分析。由于因變量Y支行運營人員的配置人數(shù)是離