《数字化转型趋势下如何高效实现客户经营》和融数据业务咨询**杨宁基于金融客户标签体系建设八大维度，以及客户生命周期各阶段价值及运营课题，杨宁在大会上分享了数字化视角下证券行业6大阶段的精细化运营重点与前沿实践：曝光、开户、财富管理、O2O营销体系建设、客户流失预警等，并结合银行、保险、证券剖析数据治理下的精细化管控；同时，基于和融数据驱动SDAF闭环的数字化运营全景剖析，覆盖拉新引流、客户促活、创收增长等，助力企业构建券商完整的数据驱动拼图，通过数字化建设，完成财富管理转型下的精细化运营。《通过数据驱动做交互设计实现几何增长》九日论道公众号主笔丁旭晨丁旭晨讲到：驱动企业增长，我们做对了四件事。1.交互设计改版。增长部门主导UI和UX，视觉呈现关键信息，实现营销元素的传递；2.产品机制改版。用渠道提供的功能实现ARPPU的提高，通过高价值功能的体验与开放，驱动增长；3.力推灰度发布。通过A/B实验做判断，统筹数据，选择有质量方案进行全量扩充；4.深度挖掘数据。抢占市场先机，通过数据去发现用户付费规律并制定推送策略，多次验证后实现触达和收益增长。
2、在进行建模之前，首先要考虑的是使用哪些变量来建立模型，需要从业务逻辑和数据逻辑两个方面来考虑：业务逻辑：变量基于收集到的数据，而数据在收集时，会产生与业务层面相关的逻辑。数据逻辑：通常从数据的完整性、集中度、是否与其他变量强相关（甚至有因果关系）等角度来考虑，比如某个变量在业务上很有价值，但缺失率达到90%，或者一个非布尔值变量却集中于两个值，那么这个时候我们就要考虑，加入这个变量是否对后续分析有价值。在选择变量时，业务逻辑应该优先于数据逻辑，因为业务逻辑是从实际情况中自然产生，而建模的结果也要反馈到实际中去，因此选择变量时，业务逻辑重要程度相对更高。3、数据分析有两种主要的方式，一种是基于统计学的分析方式，另一种是基于机器学习的分析方式，不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练，算法训练需要大量的数据支撑，所以在云计算时代，机器学习随着算力的增强以及数据量的提升，在实用性方面得到了较大的增强，尤其是深度学习领域的发展。数据分析一定要结合实际的应用场景，场景数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式。
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