1. 数据挖掘在银行的应用
1.负责与业务相关的技术研发工作，负责分行基础设施的可用性和稳定性保障；
2.基于客户需求，对技术框架、金融相关产品等的体验、性能等方面提出相应优化方案并持续跟进；
3.参与数据治理工作，提升数据易用性及数据质量；
4.与业务团队深度合作，应用技术/数据开发，数据分析、挖掘等技术，为业务提供相应的解决方案，发挥技术及数据的价值；
5.学习数据挖掘、数据可视化、人工智能、机器学习等新兴数据技术或者应用工具，深度参与业务场景下与数据相关的讨论与设计，提升大数据服务能力驱动业务持续发展。
2. 数据挖掘在银行业的应用
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。
3. 银行 数据挖掘
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。
4. 数据挖掘在银行的应用有哪些
数据专业就业方向有：
1.数据工程方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
2.数据分析方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
5. 数据挖掘在银行中的应用
各大银行信息科技岗的专业要求一般是计算机类和电子信息类，从事的工作包括技术研发、大数据挖掘分析、大数据营销、系统运营维护等。银行科技岗相较于其他银行岗位而言，不仅工作比较轻松，而且工资也比较高，所以可以说是一个香饽饽的岗位。
6. 数据挖掘在银行业可用于哪些方面
随着多家商业银行远程银行的落地，远程银行的概念正在被越来越多的银行所接受。中国银行业协会专家曾撰文指出，远程银行的发展趋势呈现四个特征：服务智能化、渠道一体化、业务场景化、数据应用化。结合目前银行业已落地的远程银行新产品与新服务的实际情况，不难看出商业银行正在借由发展远程银行实现改善用户体验、整合营销渠道、优化组织架构、挖掘数据价值等多方面突破。
一般来讲，商业银行开拓远程银行主要包含三方面的原因：
1、拓展经营渠道，打造移动端与智能网点的协同，构建线上与线下同步的立体经营模式。
2、利用网络强互动性的特点，及时掌握客户信息，根据客户属性分群分层，设计更多元化的产品并提供服务。
3、进一步降低运营成本，通过运用互联网构建的虚拟营业厅，打造规模化服务的线上经营体系。
7. 数据分析在银行的应用
中国民生银行平均工资为8926元/月,其中30%的工资收入位于区间4000-6000元/月,17%的工资收入位于区间8000-10000元/月。据分析数据统计,中国民生银行年终奖平均29210元。
岗位分为技术和业务，晋升的话就要靠行龄了，科技部门可靠项目吧，如果能参与到重大项目中，并且表现比较出色，那就很有机会晋升，科技条线的工资相对较高，最多的员工到手五六十万是有的。
8. 数据挖掘在银行的应用领域
1、电商领域：相信大数据在电商领域的应用，大家已经屡见不鲜了，淘宝京东等电商平台利用大数据技术，对用户信息进行分析，从而为用户推送用户感兴趣的产品，从而刺激消费。
2、政府领域：“智慧城市”已经在多地尝试运营，通过大数据，政府部门得以感知社会的发展变化需求，从而更加科学化、精准化、合理化的为市民提供相应的公共服务以及资源配置。
3、医疗领域：医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助一声进行临床决策，规范诊疗路径，提高一声的工作效率。
4、传媒领域：传媒相关企业通过收集各式各样的信息，进行分类筛选、清洗、深度加工，实现对读者和受众葛新华需求的准确定位和把握，并追踪用户的浏览习惯，不断进行信息优化。
5、安防领域：安防行业可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，反馈内涵知识辅助决策判断。
6、金融领域：用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位，分析出潜在的金融服务需求。
7、电信领域：电信行业拥有庞大的数据，大数据技术可以应用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等，并且使数据对外商业化，实现单独盈利。
8、教育领域：通过大数据进行学习分析，能够为每位学生创设一个量身定做的个性化课程，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。
9、交通领域：大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务