《數字化轉型趨勢下如何高效實現客戶經營》和融數據業務咨詢**楊寧基于金融客戶標簽體系建設八大維度，以及客戶生命周期各階段價值及運營課題，楊寧在大會上分享了數字化視角下證券行業6大階段的精細化運營重點與前沿實踐：曝光、開戶、財富管理、O2O營銷體系建設、客戶流失預警等，并結合銀行、保險、證券剖析數據治理下的精細化管控；同時，基于和融數據驅動SDAF閉環的數字化運營全景剖析，覆蓋拉新引流、客戶促活、創收增長等，助力企業構建券商完整的數據驅動拼圖，通過數字化建設，完成財富管理轉型下的精細化運營。《通過數據驅動做交互設計實現幾何增長》九日論道公眾號主筆丁旭晨丁旭晨講到：驅動企業增長，我們做對了四件事。1.交互設計改版。增長部門主導UI和UX，視覺呈現關鍵信息，實現營銷元素的傳遞；2.產品機制改版。用渠道提供的功能實現ARPPU的提高，通過高價值功能的體驗與開放，驅動增長；3.力推灰度發布。通過A/B實驗做判斷，統籌數據，選擇有質量方案進行全量擴充；4.深度挖掘數據。搶占市場先機，通過數據去發現用戶付費規律并制定推送策略，多次驗證后實現觸達和收益增長。 互聯網大數據分析優勢？本溪大數據分析聯系方式

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    則事物的基本發展趨勢在未來就還會延續下去。7.異常檢測大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是“噪音”而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數據工作的目標就是圍繞異常值，那么這些異常值會成為數據工作的焦點。數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特征是這些數據的特征或規則與大多數數據不一致，呈現出“異常”的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。8.協同過濾協同過濾（CollaborativeFiltering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用于分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內容來源于其他類似人群的興趣和愛好，然后被作為推薦內容推薦給特定對象。9.主題模型主題模型（TopicModel），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統計學中，主題就是詞匯表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或概念。10.路徑、漏斗、歸因模型路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網站數據分析的常用分析方法。

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