[发明专利]基于大数据的银行零售存款业务数据分析系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及金融行业的大数据分析领域，具体的说是基于大数据的银行零售存款业务数据分析系统及方法。

背景技术

随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据，不仅可以有效缩短时间，而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展，从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中，快速获取有价值的信息。大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，近几年来发展十分迅速。大数据技术的出现，促进各个领域朝着智能化、科技化的方向发展。

传统的银行零售业务分析方式，多是基于数学统计的方法，无法对海量的数据进行处理和挖掘，表现形式单一且数据处理的效率低下，不能再满足迅速发展的信息化时代的需求。

发明内容

为了解决上述问题，提供了基于大数据的银行零售存款业务数据分析系统及方法，基于大数据技术和行内的数据资源，实现了对银行的零售存款业务进行全面深入的分析。

本发明实施例提供了银行零售存款业务数据分析系统，所述的系统包括：

预处理模块，用于获取分析数据并对分析数据进行脱敏操作；

存储模块，用于将脱敏后的数据进行存储；

处理模块，利用存储模块内的数据建立基础数据模型表和分析模型表；

分析模块，用于对处理后的数据进行可视化处理。

进一步的，所述的存储模块还用于将脱敏后的数据备份到外部系统服务器。

进一步的，所述的处理模块还用于生成网点的零售业务评分卡。

本发明实施例还提供了银行零售存款业务数据分析方法，所述的方法包括：

S1：预处理模块获取生产源数据并进行脱敏处理；

S2：存储模块将脱敏后的数据进行分区存储；

S3：处理模块利用存储模块内的数据建立基础数据模型表和分析模型表；

S4：分析模块对处理后的数据进行可视化处理。

进一步的，步骤S1中对生产源数据进行脱敏处理的具体过程为：预处理模块检索生产源数据中包含客户姓名、客户证件号以及客户号的数据，并对检索到的数据进行遮蔽或删除。

进一步的，步骤S2中，存储模块将脱敏后的数据进行分区存储之前，还包括以下步骤：存储模块将获取的生产源数据备份到外部系统服务器上。

进一步的，所述步骤S3的具体实现过程为：

S31：处理模块利用数据筛查功能实现冗余数据删除并处理异常数据；

S32：处理模块利用分层模块对分析指标进行结构分层；

S33：处理模块利用数据整合模块对不同表中的数据进行整合处理。

进一步的，所述的步骤S33的具体实现过程为：

S331：数据整合模块从存储模块中提取不同表中的数据；

S332：数据整合模块根据提取的源数据创建存储过程并生成ANS表存入数据库；

S333：数据整合模块提取ANS表中的数据创建存储过程并生成VIS表存入数据库。

进一步的，所述步骤S4的具体实现过程为：

S41：分析模块利用评分模块计算各网点的指标得分和排名。

S42：分析模块提取VIS表中的数据，封装指标可视化模块并生成相应图表；

S43：分析模块将封装完成的指标可视化模块联接为任务工作流；

S44：分析模块将不同的任务工作流整合为项目工作流。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

1、本发明利用大数据技术手段，可以实现对海量业务数据的挖掘和分析，弥补了传统分析模式下分析维度少、力度轻的不足。

2、本发明中的数据分析模型，基于全面的、完整的维度分析，精准衡量网点各零售业务的发展现状，科学标定网点在全行的业务排名，为行方的网点转型和战略发展提供详实的、科学的指导。

3、本发明于大数据分析，可以实现可视化代码模块的完整封装，可满足多机构的可视化同步操作，并可实现分析报告的自动生成。

附图说明

图1是本发明系统原理图；

图2是本发明的方法流程图。

具体实施方式