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从顾客、消费者、客户角度定义新零售模式
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　　什么是新零售？这是一个在后互联网时代的全新经营理念与模式。正因为刚刚才问世，现在还很难下个较为完整的定义。我们不妨从顾客、消费者、客户角度来认识新零售模式，可能会对它有一个较为全面的认识。
　　经营者常说顾客就是上帝，可进入后互联网时代后谁是顾客，那就是到店里来光顾的人。谁是消费者，那就是来购买商品的人。谁是用户，那就是产品或服务的使用者。相比顾客、消费者，用户最大的特点是愿意将自己的使用体验与企业、顾客、消费者和其它用户进行分享、交流、沟通。在后互联网时代，顾客是一个人群概念，消费者代表交易的终结，用户代表的是交易的开始，“顾客是上帝”在后互联网时代应该变成“用户就是上帝”，可见用户的重要性。因此，学习从顾客、消费者、客户角度定义新零售概念及其关系的意义，才会对新零售模式有一个清晰的认识。
　　后互联网时代下新零售产品与服务是为用户而生，如何把顾客变成用户，实现用户为王的经营战略，就是在以用户需求为核心的前提下，不断地挖掘用户的深层次需求。今天新零售模式已经模糊了线上线下的分界线，零售的全渠道化将是未来的商业发展趋势（这可能是O2O的问题所在，它倒是分清了线上和线下）。今天主流消费者----80后、90后，甚至00后，他们购物首选的渠道一定是线上，这对零售商是巨大的挑战。同时也应认识到在平台经济下，单个产品、单一组织对用户的价值和吸引力都是非常有限的，只有全渠道化，做生态、做平台才是正确的方向。记住：新零售模式下线上线下的结合已经渗透成整个交易链条，成长为线上(多点)+线下(体验)，高度融合、全渠道物流与交易系统。
研究认为（丁家永，2015）主流消费群体80后、90后用户的消费心理除了要求商品价格便宜，还要求其能彰显出自己的个性、自我，能体现出自己的品位，一些产品还要有象征性意义，这就要求在消费或购买过程中催生商品价值的理念，融入场景化。美国知名作家约瑟夫•派恩在《体验经济》一书中提到：商品是有形的，服务是无形的，而创造出的体验是令人难忘的，这是产品与消费者心理相统一的结果。在体验经济时代，用场景吸引用户是新零售的基石。所以新零售特别注重创造各种各样的商业场景，让用户感受体验到产品的物超所值。记住：在体验经济下，用户感受有时比产品本身更重要。
如在诺基亚时代，手机的定位就是通讯工具，直到苹果把它重新定义成“数字化的生活方式”后，才完全颠覆了手机市场。如何才具有前瞻性，从“满足需求到创造需求”，尽可能地复制线上的体验，然后再带给用户一些线下没有的体验，这将是后互联网时代带给新零售商机会。在新零售模式中，商品的成功交付一定不是零售行为的终点，而是将服务环节前置，成为整个零售行为的起点。以服务带动用户需求创生，并在商品全生命周期中为用户持续不断地提供高效极致的服务，这才是新零售价值的真正边界。
　　美国《连线》杂志创始主编凯文•凯利认为，在互联网时代下网络中连接的节点越多，网络创造的价值就越大，后互联网时代更是如此。在用户消费体验上，除了产品、平台、服务、分享之外，新零售模式还要创造一种触发用户需求的大场景生态，如今天将新零售模式运用于家电、家居销售中，关键就是要通过创造打造出一系列以家为轴心场景，从厨房、卫浴、门店，甚至到车，再到家居、家电、家饰等等，甚至一直到软件、家庭服务、家政、家教，都要围绕着“家”这个场景形成智能的物联产品，把这些产品形成一个个连接，让人在物与物之间形成链条，实现让用户体验到产品的物超所值。
　　营销From EMKT.com.cn场景化与体验营销的思想源于美国心理学家，传播学的奠基人之一勒温提出了心理学的场论，即个人与其活动的空间是一个心理场。在这个心理场中，个人和环境是两个主要成分。个人的行为是个人和个人所处环境共同作用的结果。用户的行为(B)是个人(P)和环境(E)的函数。根据心理场理论，新零售模式是应该是以人为中心、以用户体验为目标以构建特定商业环境。人和环境是营销场景化中两个主要的要素，人与环境的互动是场景营销的核心。勒温认为人的心理活动是在一种心理场或生活空间中发生的。也就是说，人的行为是由场决定的。心理场主要是由个体需要和他的心理环境相互作用的关系所构成。它包括有可能影响着个人的过去、现在和将来的一切事件，这三方面的每一方面都能决定任何一个情景下的人的行为。用户不仅关注产品本身，更关注产品所处的场景，进而才能产生体验。因此判断一个企业能否快速形成一种消费主张，主要看它的场景能否让客户体验到产品价值。
　　怎么才能给用户更好的体验，关键是打造个性化生活方式，最本质的还是要以数据为王。数据是个性化的基础，个性化又是体验的基础。以往在互联网时代是BAT一统天下，而到了后互联网时代，可能有更多的物联网、大数据。在物联网时代，就给了传统零售一个新的机会。万物相连，传统的零售业有机会把零售作为一个数据来应用，建立以用户为王、产品为王、平台为王、服务为王、分享为王、体验为王、线上线下融合的社交商务生态圈，据此形成对用户利益（价值）最大化的新零售模式，它意味着彻底改变客户体验。如果不能彻底的转变，那么这种改变的力量或许不足以实现新零售模式给用户带来的价值。
　　现在的消费者越来越注重追求生活方式和品质，商品和服务极大的丰富使得消费者有更多的选择权，互联网下信息的通畅也使得消费者有了比以往更强的“主权”。这无疑对企业所提供的产品和服务的渠道、方式、内容、标准和品质提出了更高的要求。未来新零售已经模糊了线上和线下的区别，强调的是回归零售本质，是连接和与客户的互动。凡是消费者有需要的场景，都是零售商的“战场”。因此，企业营销应该做的就是强化场景体验，吸引强大的线上和线下流量，为企业发展带来有价值的流量，尤其是客户主体变成了80后、90后，这一问题更加重要。
　　定义新零售概念就是要建立人与人、人与产品、人与企业、企业与产品之间的广泛连接，形成社群关系，推动供应端与需求端的有效对接，推动更深层次消费价值和产业价值的重构，使得参与各方都能共享的价值的角度来认识。实践新零售就要彻底摒弃原来的经营路径依赖，改变思维方式，关注市场和客户的需求，善于分析运用数据，主动创造商机，经营才能会成功。
　　作者：南京师范大学心理学院　2016第三届中国品牌营销案例奖评委　　　　国内多家财经、经管媒体撰稿人
　　研究方向：消费者心理与品牌管理
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交互，interaction。
用户交互设计：User Interaction Design(UID)
这个词，相信很少人会听说过。当然，也没有很系统的听说过UID.而大多的UID的理解，可能也只是User Interface Design。也许是我们中国人天生英文水平不高。也许，我们在工作中很容易的认为交互其实也是界面Interface的事。故然，这个UID就自然的被忽视。更或许，从公司的角度也没必要再单独去明确这一职能。直接将这一切要么归为产品去考虑，要么归为界面去考虑。而有些像BAT的大公司，也直接归为UED去考虑即可。所以，我们常见到，有些公司，产品来负责了交互。有些公司，则是UI拿下了交互。还有些所畏BAT的大公司。则是将界面与交互归为了UED。但本身却将UED的本质，用户体验，交给了产品。所以，职能相对混乱。
记着上篇文章中，我有谈及，我会针对UI,UID,UED(UXD)来一步步说明这些慨念。以帮助大家在工作中能阶断性的清晰环节关系。从思维上更透晰。
那，说了这么多开场白后，我是不是应该继续说明一下什么是交互的本质？
交互的本质是：
在使用一种产品或东西的整体过程。而无论这个使用行为是有无目的导向。本身这个过程，即是交互的本质。而任何一个交互的过程中必定存在交互对相，及交互的媒介。
当然，说到这里。如果你已经秒懂了，那么恭喜你，下边的学术内容你完全可以不用看了你有非常好的头脑。
但如果你懂了，还希望能更具体清晰的切入你的工作中。那么，让我来说一些我们生活中常面对的事例。同时我会一步步拆分交互的各项因素。我希望通过这个拆分的过程让大家更清楚交互的本质。
以下文章开始转换到学术部分。
首先这有几个场景：
第一场景：我打开电脑，打开 Word2016 开始写文章。（估计说完这个，大多人已经明白什么是交互，并应该如何做了）
第二场景：我打开电脑，打开ＱＱ这样的聊天工具，跟人及群聊天。
第三场景：我跟朋友打电话。
好，这是三个情景，是我们生活中最常见的情景。
那么，在我开始产述之前，我希望你们能理解另外一个基础慨念，我们会时时用到的慨念－媒介。交互的媒介。 在上篇关于真伪UI的文章中，我产述的核心观点是，UI是尽可能从视觉层降底用户对产品或物件认知及学习台阶的这么一个东西，那这个东西，其实称之为媒介。
那么，如果要正确理解何为交互，那么，还需要能正确的将故事合理的拆分，从而理解交互。
那我开始一步步分析上边的情景。
1. 我打开电脑，打开Word2016，开始写文章。
在这个平凡的故事中，会有三个主体交互环节节。
1.1 本身我打开电脑，这个就是我的行为开始。
在这个环节中，我们要达到目的时，所处于的主体交互环节为：按下电源按键，看屏幕；而，鼠标键盘等做为辅助进入环节。
1.2 再点击图标执行打开Word2016这个系统内的软件，这个还是一个过程。
1.3 最后我开始写文章了。这个是行为的执行目的终点环节。
在这里，我先声明一下哦。以下的分析过程可不那么容易跟得上，思维与对生活细节观察力不够的，请直接跳过。但，以下的内容是当年我在新加坡修用户体验时，在交互过程一环中的必修环节。做好心理准备，那就开始看吧。
先看行为开始的开机流程图：让我们将我们平常及为容易忽略的部分清晰的呈现在我们眼前。
从上图中，按下电源开关键是第一个环节开始，也是我的主要载体工具。我需要打开来才可能进入这个主体系统下的某个我需要的目标工具。那在这个环节中，我在开机的过程，开机的电源控制键，这是我主要的交互行为节点。而看着电源打开后，进入系统的过程，我是通过电脑的屏幕在查看进入系统的过程。这个屏幕则是我与电脑在开机进入系统中的另外一个主体媒介。而相关操作的鼠标，与键盘呢？当然是在这个过程中，做为辅助性的媒介存在。因为有些人开机是不需要再使用这两东西的。而需要用也是在其它分支交互环节，如选择系统，输入密码，或进入Bios，再出来重复启动走向，总之最终目的是进入系统。第一环节结束！
是不是有点绕？我整理一下：
我的电脑是我这阶段交互的主体，电脑是对相。－－－主体交互对相
开机的电源是主要的第一媒介－－－主要交互媒介。
开机中如用到键盘鼠标－－－辅助性交互媒介
总结：我通过控制开机键在与电脑硬件主机交互，交互的目标是进入主要系统。
题外话：而如果想改进这一环节，那么在提升交互环节的效率方式手段上，也无非只能是，1,提升硬件能力来加速。2,减少多余软件操作环节。3,有无改变硬软件间关系的其它模式？
然后，我们会进入第二个环节交互，点击Word2016图标，等待打开Word2016.
看流程图：
Word2016本身是系统内的软件，至于你用桌面快捷方式或其它哪种模式途径进去，这是自个习惯的事。当然，这是这个故事行为环节，鼠标是绝对的交互主体（虽然键盘也能，但大多人不会这么做吧？），软件就位，自动展开空白页，等待我开始写文章。此时，即第二环节结束！
题外话：而如果想改进这一环节，那么在提升交互环节的效率方式手段上，也无非只能是，1,提升硬件能力来加速。2,减少多余渠道操作环节，如展开一个个目录，或通过其它模式打开。3,提升系统本身效率。
这里，我继续整理一下：
进入系统的电脑是主体交互对相。交互以变迁为系统。－－－主体交互对相
键盘鼠标则是与系统交互的媒介。－－－主要交互媒介。
而严格意义上说，屏幕则沦为辅助交互媒介
总结：我通过鼠标与键盘在与电脑主体系统(Win/MacOs)交互，目标是进入Word2016
然后，进入故事的最终环节，第三环节。我开始正式落笔，打字，写文章。而Word2016本身是一个工具，同样也是一个媒介。那么，这时，相信大家应该同意我的交互主体应该迁移为键盘为重，鼠标配合，同时，这个软件为重要呈现方便我时时查看及做出下一步决策的主体环节吧。
那么，这里，我第一位心理及物理上的交互对像其实是自己，我在与自己的文章，写的内容，思考的大脑做交互。而第一辅助交互的是我的Word2016，其次是键盘，再后是鼠标。
是不是好绕？我再次整理一下：
我主体的交互对相是我自己，包括自己的产出。－－－交互对相
主体交互媒介其实这时以变迁为了Word2016.－－－主体交互媒介
而最基础的输入手段则为键盘，其次鼠标。－－－辅助交互媒介
总结：我通过键盘鼠标与Word2016交互。交互的目标是写东西把脑子里的东西产出。但！在产出的过程中我是通过Word在与自己的头脑交互。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－学术结束－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
那，看完以上学术的分析，那是不是更加能对一个平常再平常不过的这么一个故事以一个更透澈的角度来看待呢？
那，第二个场景故事中，我们的交互是什么呢？这块，请你自己依上边的学术分析自个想。相信，我们的结果应该比较一致。
最后环节中，我们在通过QQ这样的聊天工具，在与另外一个人，一个信息的接受方交互。
而第三个情景故事环节中，同样如此，我在通过电话，与电话另外一头的人在交互。
所以，QQ，电话，是交互的主体媒介。
其实，这样的东西还很多，我们在用微信，微信其实也是一个媒介。而这个媒介让我们感觉很顺手顺心，好用。
其实我们想想那些我们感觉特别好玩的游戏，特别好用的工具。其实本质上都是如此，顺心顺手好用。能感觉达到了我们的意图。
但是，说到这里，已经开始要进入UED(UXD)的范围内了。一个工具好用的本质体验的环节。这部分我会在第三篇文章中详细说明何为UED及，UED为什么也被说成UXD.
这里，我提前说明一下
产品设计的体验层级关系：
核心层：产品本质体验层。－－－这产品是为达成什么用户目的而生的。
中间层：产品使用过程中的体验层。－－－这就是我们所有产品中的交互层。
最表层：产品的视觉体验层。－－－这部分就是UI?
用户对产品的体验层结构：
心理层结构（表/潜意识层）：UI是否美观，UI是否明晰。–UI视觉层体验。
使用体验层：（表/潜意识层）：使用是否达到目的？过程是否可以接受？–交互层体验。
期间，视觉层是第一传递，交互层是第二传递，最终产品是否能达到用户目的则是最末层才能判断出来的。
而大量的产品是死在了第二层上。然后是第三层，最后才是第一层。
这也是为什么很多产品UI并不好看，但是很好用，用户也能接受。而有些界面很好看，但不好用，更别说能让用户感觉可以达到目的啦。
我这也有个心理上体验的例子：
我们也知道约炮软件其实并没有什么用，但为什么能相对留存久呢？也就是在于用户在心理层上有侥幸心理。同时加上其在媒体上潜意默化的某某成功的宣传。所以，让用户的心理否定延后。所以，相对来说，知道没什么用，但还是久留一下看看。但大多有头脑的。基本上也在一段时间后最终放弃。
好了，交互其实还有很多的故事，我用笔写字。我用手机的一个应用。我通过一个界面的入口进入另外一个界面。这样的过程，即是交互的领域。哪怕只具备一个静止的界面。
好了，本文先说到这里，谢谢大家。喜欢，给个赞吧。
本文由 @szzg007 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
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& && & 大数据咱听的够多了，百度一下，就“为您找到相关结果约7,150,000个”，可它到底是个什么东西，解读甚多，眼花缭乱的没个准。本文整理修改自知乎的一个问答，作者是大数据解决方案公司一面数据的创始人何明科，他尝试用大白话解释了数据沉淀、挖掘、呈现三个概念，从中我们也能看到整个行业的大致状况。
对于国内数据分析市场，我们感觉如下：　　市场巨大，许多企业(无论是互联网的新锐还是传统的企业)都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱，但是比较零碎尚不系统化。目前对数据需求最强烈的行业依此是：金融机构(从基金到银行到保险公司到P2P公司)，以广告投放及电商为代表的互联网企业等。　　尚没出现平台级公司的模式(这或许往往是大市场或者大机会出现之前的混沌期)。　　To B服务的氛围在国内尚没完全形成，对于一些有能力的技术公司，如果数据需求强烈的话，考虑到自身能力的健全以及数据安全性，往往不会外包或者采用外部模块，而倾向于自建这块业务。　　未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。
　　对于数据业务，按照我们的理解，简单将其分为三块：数据沉淀、挖掘和可视化，每一块分别对应不同的模式及产品或服务。(数据挖掘业务又被细分为分析、理解及存储。)下面会进行简单介绍，其实从我们的业务也可以看到一些整个行业的大致状况。
数据沉淀　　用大白话说就是数据抓取。目前有四大方式获取数据：　　网络爬虫，用Python及Go等开发自己的爬虫平台，对几十个网站进行每日抓取获得相关信息。　　Wi-Fi接入方案，比如我们自己就开发了一套完整的软硬件方案，优势是高ROI(投资回报比)，且免费提供给物业管理者，帮助其实现靠网费赚钱以及推广费赚钱。在与其协商的基础上，获得用户数据。这主要是OpenWRT的开发以及一些智能硬件和客户端的开发。　　提供一些图像方面的API，进行图片搜索及人脸搜索，满足客户在图像处理和图像识别方面的一些需求，同时获取相关的图像数据。涉及到一些Machine Learning和Deep Learning的算法，使用C++/Open CV/Matlab等工具或模块。　　数据服务需求方自行提供。　　这部分是按照数据销售的方式向客户收费。
数据挖掘　　用大白话说，就是利用数据分析产生深层次有价值的理解。　　基于以上各种方式获得的数据，我们可以做最简单的统计分析、用户及品牌理解、用户画像、各品牌或各产品型号之间的关系等等，了解现在和历史并争取预测未来。
& && & 常用的工具是Python/R/SPSS等，算法包括最简单的统计、稍微复杂一些的Machine Learning、现在被捧上天的Deep Learning以及Collaborative Filtering等等，也需要使用到Hive等大数据处理平台。
这部分类似于咨询服务，向有需求的客户按照项目收费。
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发表于43楼
我也承担统计学课程教学，查过大数据的研究论文，主要是概念。有一个词我非常认同——混沌，可以这么说：混沌的海量的用传统方法没办法处理的数据。
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大数据时代的精准数据挖掘——使用R语言
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教学大纲：讲：R语言精要本着循序渐进而又覆盖R语言重要而有用的基本内容原则，本讲从R语言入门开始，以前期的数据处理为核心，以实际案例为载体，内容包括R语言的向量、数据框、矩阵运算、缺失值和零值的处理、特别注重用R语言构造函数编程解决实际问题，详细介绍强大的数据清洗整理plyr、zoo、car等常用包和强大的作图ggplot2包，为使用R语言进行数据挖掘打下扎实的工具基础。主要案例：案例1：如何用R语言plyr等包合并、排序、分析数据并编制香农-威纳指数；案例2：如何用R语言编程同时实现几十个高难度数据分析可视化图片的jpeg格式输出；案例3：如何使用R语言进行分层或者整群抽样构建训练集与测试集；案例4：使用ggplot2画出各种复杂的图形。
第二讲：Logistic回归与商业大数据建模Logistic回归是商业建模的常用重要数据挖掘方法，本讲要讲清楚Logistic回归的建模原理、与多元线性模型的区别、R语言实现过程及回归诊断注意事项、预测方法和结果解释，让学员彻底地掌握Logistic回归解决问题的R语言方法。主要案例：案例1：利用Logistic回归帮助商业银行完成对客户提前还贷款情况的预测；案例2：利用Logistic回归帮助医生对病人选择治疗方案；案例3：利用Logistic回归帮助厂家分析顾客做出购买决策的重要因素；案例4：利用Logistic回归帮助寿险公司进行目标客户精准电话营销；案例5：利用Logistic回归帮助商业银行完成对客户的信用评分；案例6：利用Logistic回归帮助公司分析客户流失的原因并做好预测。
第三讲：关联规则和R语言实现关联规则（著名的“啤酒和尿布”）是数据挖掘的基础和核心技术之一，本讲将着重围绕经典的Apriori算法和eclat算法，阐明关联规则的支持、置信和提升程度与控制，使用R语言快速完成关联规则分析。主要案例：案例1：使用R语言关联规则方法帮助各个超市实现商品的捆绑销售方案（即“购物篮”分析）；案例2：泰坦尼克号乘客幸存的关联规则分析；案例3：提高个人收入的关联分析。
第四讲：决策树（回归树）分析和R语言实现决策树是数据挖掘的经典方法，其原理容易被理解。本讲主要讲授两种最为普遍的决策树算法：CART和C4.5算法，使用rpart和J48函数进行R语言分析。主要案例：案例1：对汽车耗油量进行决策树分析并完成相关目标变量的预测；案例2：使用决策树帮助电信局判断和预测客户办理宽带业务。
第五讲：机器集成学习的Bagging和AdaBoost算法这两种方法将许多分类器的预测结果进行汇总分析，从而达到显著提升分类效果。本讲介绍这2种算法的思想，在R语言中构造训练集和测试集进一步进行分析。主要案例：案例1：用R语言的Bagging和AdaBoost进行商业银行定期存款的分析和预测；案例2：用R语言的Bagging和AdaBoost识别有毒蘑菇。
第六讲：R语言随机森林（RandomForest）算法在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，本讲讲清随机森林方法的原理，以致在实际中帮助学员判断适合进行随机森林分析的情况，最终熟练掌握R语言随机森林分析的方法。主要案例：案例1：对皮肤病进行随机森林的分类和预测；案例2：对酒的品质和种类进行分类和评价。
第七讲：支持向量机和R语言的实现本讲将分析支持向量机的结构风险最小原理、间隔和核函数，从而帮助学员深刻理解支持向量机的思想和算法，以及使用中注意的问题，从而帮助学员灵活地应用于各个领域。主要案例：案例1：对著名的鸢尾花数据进行支持向量机的分析；案例2：使用支持向量机识别有毒蘑菇；案例3：使用支持向量机进行股票指数预测。
第八讲：神经网络和R语言的实现神经网络由大量的节点和输出函数构成逻辑策略，本讲介绍其原理，主要通过案例的方式讲解R语言实现神经网络算法的过程和注意的事项。主要案例：案例1：酒的品质和种类的神经网络的分析和预测；案例2：公司财务预警建模。
第九讲：交叉验证比较各个模型对于同一个数据，可能有很多模型来拟合，如何衡量和比较模型的精度呢？本讲将介绍交叉验证训练集和测试集的方法来帮助大家在实际中选取模型进行拟合和预测。
第十讲：使用R语言结合KNN算法进行文本挖掘文本挖掘，特别是对中文的文本挖掘日趋重要。本讲介绍文本挖掘的原理和方法，帮助大家使用R语言在大量的非结构化的数据中发现有价值的信息，抽取潜在有用的数据，发现适合模式，实现可视化结果展示。主要案例：案例：使用R语言结合KNN算法对网页（Web）进行文本挖掘（含分词、分类、可视化等）
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课程大纲：SAS基础的内容包含：1.SAS的data步：包含不限于文件操作语句、运行语句、赋值和累加语句、控制语句、信息语句等等；
2.SAS的proc步：包括不限于Format、Means、Transpose、Univariate、Plot、SQL编程技术、ODS和Array等等；
3.SAS的常用函数：数学函数、截取函数、字符函数、概率统计函数、随机数函数、日期函数等；
4.宏变量及宏过程编程技术；
5.SAS的统计分析：t检验、方差分析、回归分析（含logistic等）、列联表分析、多元统计分析（主成份分析、因子分析、聚类分析、对应分析、判别分析、联合分析等）；
6.SAS的时间序列分析（ARIMA模型等）。
SAS金融业实际应用案例分析包含：1.银行的SAS平台的设计架构；2.信用卡数据在系统间的流动及银行对客户的信用及风险分析的模型及实现方法；3.借贷业务数据在系统间的流动和借贷数据的分析方法；4.理解银行系统数据的获取，编写数据处理引擎（利用SAS MACRO等）；5.数据质量检查和实现方法案例；6.信用风险评分卡案例；7.银行在巴塞尔条约中的SAS应用案例；8.如何挖掘潜在客户及开展精准营销；9.欺诈发现，银行如何发现客户洗钱欺诈的案例。
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