什么数据是客户交易型数据

① 数据分析指标有那些

用户行为类指标

用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。

传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。

具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：

拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。

通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。

注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。

所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。

② 谁能告诉我期货的“客户交易结算月报”的各个数据的意思，尤其是客户权益、当月结存的意思。

客户权益是实际可支配的资金，除去保证金就是可用资金了，当月结存是客户权益+浮动盈亏

③ 为什么主数据和交易型数据要同时存在

主数据和交易性数据同时存在，是为了做参考和查询做凭证

④ 调研报告SAP系统SD模块客户数据指的是什么

客户主数据吧

可以用TCODE：XD03查看
一般有：

常规数据：客户名称、地址、联系人等
公司代码数据：账户、交易支付等
销售区域数据：销售部门、销售区域、合伙人等

附加数据等等。

⑤ 什么是记录交易的数据结构

区块是记录交易的数据结构。

从技术上来讲，区块是一种记录交易的数据结构，反映了一笔交易的资金流向。区块链的数据存储在区块中，每个区块由区块头和区块体组成，所有区块按照时间戳的先后顺序形成链式结构，使得所有上链的信息都具有追溯性。

数据孤岛主要是以下原因造成的：

一是缺乏数据共享动力。大多数机构认为数据是战略性资源，意味着客户资源和市场竞争力，出于自身的利益考量，机构往往将用户数据视为自己的财产，不愿与其它机构共享。

二是缺乏数据共享交换协同机制。目前我国数据协同的基础设施还不完善，各机构自行建设，按照各自的模式进行数据的收集、统计、整合、分享，数据标准和数据接口不一，难以进行互联互通，阻碍了数据的开放共享。

⑥ 什么是客户数据收集

客户数据收集就是将潜在客户的信息收集。收集来的数据可以用于企业的营销活动。可以通过Chinapex的数据收集系统APEX PRISM来实现，哪些人通过点击什么平台的广告，或是主动搜索，或是直接访问网站，他们在每个页面上的轨迹统统一览无余。通过分析、分类这些数据，最后将有意义的广告推送到感兴趣的人面前。

⑦ 题 个人客户数据的主要内容包括以下几种类型,分别是( )、( )、( )

客户信息主要分为描述类信息、行为类信息和关联类信息三种类型。下面简单介绍这三种基本的客户信息类型的特点。
描述类信息
客户描述类信息主要是用来理解客户的基本属性的信息，如个人客户的联系信息、地理信息和人口统计信息，企业客户的社会经济统计信息等，这类信息主要来自于客户的登记信息。以及通过企业的运营管理系统收集到的客户基本信息。
这类信息的内容大多是描述客户基本属性的静态数据，其优点是大多数的信息内容比较容易采集到。但是一些基本的客户描述类信息内容有时缺乏差异性，而其中的一些信息往往涉及到客户的隐私，如客户的住所、联络方式、收入等信息。
对于客户描述类信息最主要的评价要素就是数据采集的准确性。
在实际情况中，经常有一些企业知道为多少客户提供了服务，以及客户购买了什么，但是往往到了需要主动联络客户的时候，才发现往往缺乏能够描述客户特征的信息和与客户建立联系的方式，或是这些联络方式已经失效了，这都是因为企业没有很好的规划和有意识的采集和维护这些客户描述类信息。
行为类信息
客户的行为类信息一般包括：客户购买服务或产品的记录、客户的服务或产品的消费记录、客户与企业的联络记录，以及客户的消费行为，客户偏好和生活方式等相关的信息。
客户行为类信息的主要目的是帮助企业的市场营销人员和客户服务人员在客户分析中掌握和理解客户的行为。客户的行为信息反应了客户的消费选择或是决策过程。
行为类数据一般都来源于企业内部交易系统的交易记录、企业呼叫中心的客户服务和客户接触记录，营销活动中采集到的客户响应数据，以及与客户接触的其他销售人员与服务人员收集到的数据信息。有时企业从外部采集或购买的客户数据，也会包括大量的客户行为类数据。
客户偏好信息主要是描述客户的兴趣和爱好的信息。比如有些客户喜欢户外运动，有些客户喜欢旅游，有些客户喜欢打网球，有些喜欢读书。这些数据有助于帮助企业了解客户的潜在消费需求。
企业往往记录了大量的客户交易数据，如零售企业就记录了客户的购物时间、购物商品类型、购物数量、购物价格等等信息。电子商务网站也记录了网上客户购物的交易数据，如客户购买的商品、交易的时间、购物的频率等。对于移动通信客户来说，其行为信息包括通话的时间、通话时长、呼叫客户号码、呼叫状态、通话频率等等；对于电子商务网站来说，点击数据流记录了客户在不同页面之间的浏览和点击数据，这些数据能够很好的反应客户的浏览行为。
与客户描述类信息不同，客户的行为类信息主要是客户在消费和服务过程中的动态交易数据和交易过程中的辅助信息，需要实时的记录和采集。
在拥有完备客户信息采集与管理系统的企业里，客户的交易记录和服务记录是非常容易获得，而且从交易记录的角度来观察往往是比较完备的。
但是需要认识到的是，客户的行为信息并不完全等同与客户的交易和消费记录。客户的行为特征往往需要对客户的交易记录和其他行为数据进行必要的处理和分析后得到的信息汇总和提炼。
关联类信息
关联类信息
客户的关联类信息是指与客户行为相关的，反映和影响客户行为和心理等因素的相关信息。企业建立和维护这类信息的主要目的是为了更有效的帮助企业的营销人员和客户分析人员深入理解影响客户行为的相关因素。
客户关联类信息经常包括客户满意度、客户忠诚度、客户对产品与服务的偏好或态度、竞争对手行为等等。
这些关联类信息有时可以通过专门的数据调研和采集获得，如通过市场营销营销调研、客户研究等获得客户的满意度、客户对产品或服务的偏好等；有时也需要应用复杂的客户关联分析来产生，如客户忠诚度、客户流失倾向、客户终身价值等等。客户关联类信息经常是客户分析的核心目标。

⑧ 客户交易记录包括哪些内容

交易记录除了记载交易合约的名称、月份、价格与数量外，还必须记载交易对手的经纪人及其结算会员的号码，而原委托经纪人下单的客户姓名则不用登记。

交易记录一旦完成，即由经纪人和场内跑单员迅速的传给结算所。结算所检查无误确认成交并清算出盈亏结果。成交价格由结算所立即发布到场内和场外，完成价格报告程序。

在现代计算机自动撮合的期货交易中，交易记录由计算机交易系统自动完成。计算机把每一个会员单位的成交情况详细记录，并在交易结束以后打出每个会员的交易清单，供会员单位进行核查与逐级结算。

(8)什么数据是客户交易型数据扩展阅读

《金融机构客户身份识别和客户身份资料及交易记录保存管理办法》

第三章 客户身份资料和交易记录保存

第二十七条 金融机构应当保存的客户身份资料包括记载客户身份信息、资料以及反映金融机构开展客户身份识别工作情况的各种记录和资料。

金融机构应当保存的交易记录包括关于每笔交易的数据信息、业务凭证、账簿以及有关规定要求的反映交易真实情况的合同、业务凭证、单据、业务函件和其他资料。

第二十八条 金融机构应采取必要管理措施和技术措施，防止客户身份资料和交易记录的缺失、损毁，防止泄漏客户身份信息和交易信息。

金融机构应采取切实可行的措施保存客户身份资料和交易记录，便于反洗钱调查和监督管理。

第二十九条 金融机构应当按照下列期限保存客户身份资料和交易记录：

（一）客户身份资料，自业务关系结束当年或者一次性交易记账当年计起至少保存5年。

（二）交易记录，自交易记账当年计起至少保存5年。

如客户身份资料和交易记录涉及正在被反洗钱调查的可疑交易活动，且反洗钱调查工作在前款规定的最低保存期届满时仍未结束的，金融机构应将其保存至反洗钱调查工作结束。

同一介质上存有不同保存期限客户身份资料或者交易记录的，应当按最长期限保存。同一客户身份资料或者交易记录采用不同介质保存的，至少应当按照上述期限要求保存1种介质的客户身份资料或者交易记录。

法律、行政法规和其他规章对客户身份资料和交易记录有更长保存期限要求的，遵守其规定。

⑨ 大数据怎么收集

一般来说，有些人寻找数据，是为了做出正确的商业决策；有些人要完善自己的技能，在事业上更上层楼；另一些人或为社会，或为科学而搜寻数据。

特别是，有些人收集详细的数据，是为了做出统计分析，却不知道绝大多数的人可以找到已经为他们做好了一部分统计分析的资讯，包括报告、表单数据的总汇，甚至只是具体事实，几乎所有的人都能够找到对他们有用的数据。

由于不知道怎样寻找丰富的数据，许多人根本不去寻找。他们根据自己的个人观点做决定，或者根据新闻报导做决定，即使使用数据，也不知道使用对他们有用的数据类型或数据的来源。

想要找到需要的数据，必须要有明确的目标，和使用它的目地。资讯的目标越清晰，找到合适的资源就越容易。

下面是四种主要的数据来源，可以引导你找到最好的数据。

1）内部资讯

自己工作单位里面已经有的资讯，是获取数据首先应该考虑的地方。你可以找到对你的机构特别相关的、竞争者找不到的，详细的数据。

这并不容易，你必须明白是什么部门收集和保存这些数据，如何能够访问这个网址，以及允许什么样的用途。这是为什么明确的、详细的目标是如此的重要。

你可能需要向管理阶层提出正式申请，获得准许，而成功与否则要看你的特定目标和一个清晰的商业案例。

拒绝走后门或捷径的诱惑。 你的IT部门设下的规则也许让你头痛， 但是它们的设立是为了保证你的工作单位遵守法律。

2）政府及非营利组织

如果你必须从单位以外的地方搜寻数据，一定要尽量从政府机构或非营利组织搜寻资料。每一个政府机构都会收集数据，而且它们有法律上的义务同公众分享，至少分享一部分数据。 海量多的资料就在电脑、电话或公共图书馆里，等你使用。

政府机构的数据有些是交易型的 ，就是为了做出分析，特别收集起来的一份政府活动记录或统计； 例如财产转让和投票记录，就是交易型的数据。人口普查是统计数据，消费物价指数也是。虽然交易数据通常只有详细的表格，例如个人的交易记录，但是为了保护个人隐私，统计数据通常是汇总的型态。

有些机构的数据比别的机构有用，但是首先你得找到这个机构才能找到其它。需要一般美国人的数据，找美国人口普查局；需要知道猪腩的价格，找农业部。网上有一个门户网站data.gov，可以帮你找到数据，但是如果你不熟悉术语或找不到正确的名称，别放弃，可以打电话到似乎最适合的机构去问。

许多非营利组织是他们的专业领域中良好的数据来源。例如企业信息，就要调查相关的行业协会。一个很好的资料来源是《协会网络全书》（ Encyclopedia of Associations），包含有企业协会、社会事业协会和研究协会。这本书在大多数公共图书馆和大学图书馆里都可以找到。 记住，这些机构通常分享的资讯都是报告的形式，不是数据，所以向他们申请资讯时要说清楚你要的是数据。

如果网上找到的数据来源不明确、不对应，不要使用它。网上浮动的数据集对于练习数据分析的人可能很有用， 但是如果你要靠它来决定策略，你最好知道它的正确来源。

3）商业性

如果你需要的数据无法从内部、政府机构，或非营利组织得到，不妨考虑购买它。 有些由政府收集和格式化的数据意义重大，价钱也便宜。不过要小心，并非所有的商业性数据的质量都好。在花费大价钱购买以前，问问出售者数据是怎样得到的，如何处理的，并且调查一些样本。

4）收集新的数据

最后一招是，由于数据根本不存在，而无法找到时，不妨自己出去收集一下。这要看你需要的是什么数据。你可以根据你所需要的数据，进行一项调查，安装传感器或派人出去观察、衡量，得出数据。这可能会即花时间又花钱，好处是你收集的数据是你真正需要的，而且完全属于你自己。