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数据各系在各行各业的应用已经很广泛，不同的业务场景，不同的分析模型，以下罗列了几个行业的数据分析的典型应用和一些实际应用案例。
1、保险业：
客户分析：客户群体的偏好，潜在客户群体，市场公关对客户的影响，是否有适当的产品将提供给潜在客户等；
产品分析：产品的定价基数的合理性，产品的效益等；
理赔分析：风险控制，服务质量，赔案规律，出险率，欺诈防范等；
保全分析：服务质量，客户保持等；
风险分析：产品风险，客户风险，理赔质量，产品测算，给领测算等。
【分析案例】
关于理赔的前端分析，以下的dashboard,可以利用 FineBI 来搭建全机构的赔款情况，按地域、时间、品类做进一步分析。对于保险业最关心的两个指标：估损偏差率、结案时效数，做单独的数据监控，预警。
2、电信业：
产品分析：产品的定价基数的合理性，发现高收益产品，低收益或亏损产品的风险等；
客户分析：发现带来高收益的客户群体及其与产品的关系，各类个性化服务对客户的影响，发现提高客户保持率的方法；以及话费行为，欠费行为分析等；
需求预测：提供产品需求和服务需求的预测基础，产品、价格测算；
渠道分析：渠道用户保存率，存量收入与用户情况，渠道营销效果分析等
策略模拟：优惠政策的仿真模拟。
【分析案例】
比如某电信的渠道，会对电信的客户端做一个全年的分析，了解用户的渗透率及活跃度，以及日常活动的效益分析。
3、制造业：
成本分析：提供成本分析模型，有效分析固定、变动成本的影响，成本控制等；预算制管理：费用控制，效益测算等；
定货、库存计划：最佳定货计划，库存控制等；
产品分析：市场分析与产品发展战略，市场分析与营销策略，产品效益等；
客户分析：客户群分类，客户与产品关系，有效客户保持手段等。
【分析案例】
某重工制造厂利用FineReport搭建供应商平台，将供应商的订单，财务，质量管理数据通过报表的形式呈现，并设定评判标准做对比，做到及时管控。
4、银行、证券业：
客户分析：识别高收益群体，市场活动对客户的影响，客户保持手段等；
效益分析：识别高收益服务，控制产品、服务风险等；
信贷管理：客户信用等级的界定调整，控制信贷风险；
交易分析：交易类别、行业类型、交易时间、交易场所、交易金额、交易次数等指标的分析掌握交易行为的规律；
存款分析：了解存款的种类、币别、相关人群、时间分布等特征。
【分析案例】
在客户管理方面，对客户的满意度进行每日的监测，可以实时了解市场活动对客户的影响，对效果优秀的活动予以记录。
对银行全局的存贷款进行分析，了解各种存款类别，时间的影响。
以上展示的只是一小部分各行业的一小部分，侧重前端可视化分析，对背后的数据来源，数据处理，并没有详细的解释。作为分析者，更多的是面向业务，讲究分析的思路，在实操中磨练数据分析的经验。
End.
作者：数据分析师（中国统计网特邀认证作者） | 
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发表于 2016-12-1 15:10:47
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