1. 银行业数据挖掘案例
数据挖掘有前途，好找工作。因为 工业界有大量挖掘数据的需求，所以职位的供应量也非常大，主要如下
a. 电信行业广泛利用数据挖掘技术进行精准营销；
b. 银行业广泛利用数据挖掘进行风险控制；
c. 证券行业广泛利用数据挖掘技术进行股价预测和行情捕捉
d.互联网行业利用数据挖掘技术执行广告投放优化、精准推荐以及数据化运营
2. 金融数据挖掘案例分析
1、大数据推动金融机构的战略转型。
2、大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。
3、大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。
4、大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向。
5、金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。
6、谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
3. 银行客户挖掘案例
1、加强市场研究分析，掌握市场变化，为领导决策提供详实的参考依据。
2、负责对各支行上报的重点项目进度跟踪、落实，按季进行通报。
3、在银行从事个人客户开发、客户管理和维护、产品销售、市场拓展等工作。
4、在银行网点识别并引导客户、挖掘优质客户资源、推介销售金融产品、提供业务咨询和服务。
5、对现有的客户，客户经理与之保持经常的联系，而对潜在的客户，客户经理要积极地去开发。
6、负责组织(或参与)银行某一金融产品或产品线的创新设计、生产营销、管理服务和应用实施工作的营销人员。
4. 数据挖掘在银行业
主要是在三个部门：
1、负债管理部
人民币资金系统管理、汇率风险管理、利率风险计量监测与定价计量模型研发、资本数据分析与系统管理等相关岗位。
金融工程、数理统计、计算机软件等相关专业；具有较强的数据处理和分析能力，具有较好的专业计算机软件操作和一定的编程能力；具有大中型商业银行工作经验，熟悉银行产品、管理流程和政策，具有资金管理和交易业务工作经验以及CFA、FRM、ACCA等资格者优先。
2、管理信息部
网讯信息编审、需求优化与管理岗、信息安全合规、数据信息标准、数据标准控制、数据建模分析等相关岗位。
金融、经济、统计、财会、审计、新闻、编辑等相关专业，熟悉经济金融行业、数理统计、数据仓库等相关知识，较强的数据挖掘分析能力，3年以上相关工作经验，具有CFA、CPA、FRM等资格者优先。
3、金融市场部
资金交易岗、业务管理岗、系统管理及开发岗。
理工类（金融数学优先考虑）、经济金融类、外语类相关专业，具有资金交易或资金管理专业工作经验优先考虑。要求具有良好的沟通协调能力、敏锐的市场判断能力，以及熟练的中英文语言表达能力。
5. 银行数据分析应用案例
浦发银行数据分析岗是一个很好的工作岗位。浦发银行数据分据岗位主要从事浦发银行辖内各机构、各营业单位在一定经营期间存款、贷款、中间业务、财务收支、经营利润等数据，根据数据的增长下降变动情况分析其形成的原因，并拿出下一步工作措施，为浦发银行管理层提供决策依据。
6. 银行数据挖掘分析
银行通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视图信息，创建面向业务应用、支持与业务指标匹配的量化模型，快速产生和发现营销线索，为客户提供差异化的产品和服务策略。
通过系统建模，快速生成合理的销售引擎，进而发挥销售引擎引导营销及销售的关键作用。从营销策划、营销计划的制定、目标客户的选择、营销线索的推送和跟踪、销售管理到营销的分析评估，全面实现以销售引擎为核心的全闭环营销及销售全流程管理。
1、客户数据分主题
在银行客户数据模型中将客户数据分为客户属性、客户行为、客户价值、客户需求及客户态度五个主题，具体如下：
1.1客户属性主题数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、所属行业、职业、地域、信用额度、生命阶段;
1.2客户行为主题数据包括购买\签约\首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉、客户活跃度;
1.3客户价值主题数据包括资产\负债\贡献。根据客户的九项资产与个贷贷款金额作为客户资产\负债分层依据，判断客户层级;
1.4客户需求主题数据包括产品偏好、渠道偏好;
1.5客户产品偏好是指客户在储蓄、理财、个贷、信用卡等产品上的偏好性;
1.6客户渠道偏好是指客户对销售渠道偏好程度，其中销售渠道包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜面;
1.7客户忠诚度主题数据是针对理财和个贷产品，通过数据挖掘计算出客户针对理财和个贷产品的流失可能性，据此考量客户在这两种产品上的忠诚度，然后再对客户进行忠诚度分析。
2、客户数据行为分析
数据只有通过使用才能发挥其价值，一旦需要解决的业务问题被确定，就需要选择合适的解决这些问题的方法和工具，对于业务知识的获取，存在下列几种方法：
1)报表和应用
2)灵活查询分析
3)数据挖掘
报表是银行获取信息所必需的途径，基本上银行的报表都会关注机构层面、产品层面的信息，提供已经发生的事实，但是报表无法用于解答随时出现的各类业务问题。一旦管理者对报表中的某项内容提出问题，就需要对明细数据进行深层次的分析。
灵活查询分析通常用于解答即时出现的、不能预先定义的各类业务问题，是最易于实现、最灵活的一种方式。用灵活查询分析解答的问题可能来源于：
1)通过固定报表发现的特殊现象（如：对异动的分析）；
2)为了达成的既定业务目标所需的信息支持（如：营销分析、营销活动后评估）；
3)对数据综合程度依赖较高、其他实现方式无法在指定时间完成的需求（如：上级管理部门或外部监管单位临时性的数据要求）；
4)对自身业务的探索和研究（如：市场分析、专题研究报告）；
5)对内部和外部其他突发现象的快速回应所需的数据支持；
简单的统计分析能够对业务现象提供逻辑性的解释，但是无法发现数据中蕴藏的规律，数据挖掘运用一系列数学的方法，从大量数据中发现具有潜在价值的信息和知识。
2.1、客户细分模型
针对不同的业务目标，通常可以对客户按照自然属性（年龄、职业、区域、职称、文化程度等）和行为属性（交易行为、消费行为、呼叫行为等）进行群体划分，以便营销与决策人员据此针对不同的客户群采用不同的市场策略。客户细分的主要目标在于发现不同客户群体所投射的不同需求，并找出各个客户群体所具有的典型特征，用以指导营销和销售的开展。
利用数据挖掘中的聚类等技术不但将客户的自然属性、行为属性作为客户细分的依据，还可以将客户的资信状况、经济能力等衍生属性纳入到分析中，将客户进行多中细分，以便针对不同的客户群采取不同的服务，并能够锁定那些最有价值的客户对其实现个性化服务。
2.2、营销预测模型（即响应模型）
营销预测模型可以分为两种，新客户的获取以及现有客户价值提升。新客户的获取是对那些未成为银行客户的群体，通过数据挖掘手段发现潜在的客户群，然后通过营销手段使其成为银行真正客户的过程。但是银行内部缺乏潜在的客户资料，需要依赖外部数据源，因此整个数据挖掘过程存在较大的风险。
此外，银行内部存在大量的低价值客户，这类用户往往只是单纯的存款用户、或者只购买了很少的中间业务或理财产品，银行需要提升这类客户的业务价值。通过数据挖掘技术，分析客户的交易行为、客户的个人属性以及客户的扩展属性等变量，预测客户购买某项金融产品的可能性，然后通过一定的营销手段向客户推荐，从而有效提高客户忠诚度，提升客户价值，增加银行利润。