客户数据的类型有哪些

‘壹’ 银行外部数据的范围和分类

银行外部数据的范围和分类:

银行外部数据的范围：主要来源于商业银行自身业务运营过程中积累的大量客户基本资料、客户交易和产品服务数据、运营管理数据，当然也包括外部宏观经济环境的运行指标等数据。

银行外部数据的分类：客户数据即当事人基本信息，主要用于描述客户的自身特点，属于基础数据范畴。客户（当事人）是指与银行有联络或与银行有利害关系，以及银行希望保留其信息的所有相关参与者。其中也包括银行本身，如个人、外部机构、内部机构。

1、个人客户数据包括：客户姓名、性别、国籍、证件类型、证件号码、联系地址、通信电话、职业状态、工作单位、职务、宗教信仰、婚姻状况、文化程度、子女数量、父母姓名、语言偏好，以及客户与账户的关系等信息。

2、公司客户数据包括：机构名称、机构代码、经营范围、经营状态、所属国家、所属省份、公司网站、公司地址、公司类别、法人电话、财务电话、注册资金、行业代码、经济性质、企业规模、资产规模、建筑物产权、办公面积、营业面积、客户来源等。

银行的客户数据来源于银行自身的多个系统，如客户管理系统、核心银行系统、交易系统、中间业务系统、资产负债管理系统等。银行通过客户数据，除了提供基本的金融服务外，还可以根据客户特性提供个性化的金融产品服务，同时也可以同步检验产品的占有率和推广效果等。

‘贰’ 客户信息种类有哪些

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｡

①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

‘叁’ 客户分类的方法有哪些每种分类方法的依据是什么

摘要 客户分类是基于客户的属性特征所进行的有效性识别与差异化区分。客户分类以客户属性为基础的应用。客户分类通常依据客户的社会属性、行为属性和价值属性。

‘肆’ 求银行客户数据库里的储存数据类型

首先要看银行用的数据库类型，是oracle、informix还是db2。一般建行用informix数据库居多。用户数据类型基本上用以下这几种：
帐号、姓名等 char
教育金额、余额等decimal
日期char(10)
交易流水号、int居多（或者long）
标志等char(1)

如果是其它数据库，参照对应的数据类型就可以了。

‘伍’ 客户的信息收集主要包括哪些内容

不知道你是要收集那方面的客户信息。
（1）了解哪些客户能够承受产品升级后的价格；

（2）了解哪些客户可能会下订单给公司；

（3）了解哪些客户能够成为公司的预期客户；

（4）了解哪些客户能够成为更长期的顾客并产生价值，从而给他们以关注及优惠；

（5）了解哪些客户打算终止下订单并采取一定的措施阻止退出发生。

‘陆’ 大数据分析数据的类型有哪些

1.交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及经过博客、维基，尤其是交际媒体产生的数据流。这些数据为运用文本剖析功用进行剖析供给了丰富的数据源泉。

3.移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越遍及。这些移动设备上的App都能够追踪和交流很多事情，从App内的买卖数据(如搜索产品的记录事情)到个人信息材料或状况陈述事情(如地址改变即陈述一个新的地理编码)。

4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包含功用设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备能够配置为与互联网络中的其他节点通信，还能够自意向中央服务器传输数据，这样就能够对数据进行剖析。

关于大数据分析数据的类型有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘柒’ 在客户信息的大数据中还包含哪些内容

大数据的周期运转可以看出客户的喜爱，与常用软件。

从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
一、大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用SharedNothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显着的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

‘捌’ 如何做好客户的分类及管理

可以用crm系统，也就是销售管理软件

相信使用过销售管理软件的企业都用到了客户模块，那么针对客户数据如何有效进行客户分类呢？如何正确利用客户分类来更加方面企业对客户进行有效的管理？

首先，我们可以根据客户的价值、需求、喜好等综合因素对客户进行分类，这样可以有针对性的为客户提供产品或服务，由此提高客户的满意度。且在实际中也可以按照客户的消费行为、购买方式、客户的规模、客户忠诚度等不同的分类标准可以把客户分成不同类型。

然后根据客户的消费类型以及购买能力再对客户进行细分，比如购买能力强大划分为大客户，购买次数多的划分为稳定客户，距离上次购买已经过去很久的，也可以划分为另外一类，这样可以根据不同客户的消费类型来对客户进行有效跟进管理。

最后，咱们可以根据不同的客户类型来对客户数据进行统计管理，比如本月新增了多少个大客户，新增了多少个稳定客户等等，与以往的数据作对比，有效的对客户进行管理。

‘玖’ 按照不同的分类标准,客户有哪些类型

一般可以把客户分为四种典型类型：

第一类决策者：强人领导型
强人领导型一般会直接进入主题，以结果为导向，探讨问题的本质。他们不会纠结于细节，做出决策的时间也很短。交流时，不用和他说无谓的话，而要直入主题，专业地回答他的各种问题，跟他讲你们能做到的事，以及对他的期望管理等。
第二类决策者：开朗型
这类决策者性格外向，他们喜欢与人交谈，说笑话，分分钟和你打成一片，很容易调高你的成交期望值。与这类客户交流时，销售员需要认真观察，运用同理心技能更好地阅读客户的想法，调整自己的沟通方式，询问问题的关键。
第三类决策者：成熟型
这一类人性情随和，态度沉稳，容易与人相处。只有经过深入交谈，在价值观层面和他达到一致，他才能真心认同你，从而达成合作。因此，销售员应该要放慢脚步，在谈论产品与服务之前，与他建立好关系。站在他们的角度去思考，如何才能为他们的团队以及客户提供最好的服务，发现他们眼中的优质服务是一种什么概念，这样你们才有可能达成合作。
第四类决策者：专家型
这一类客户经常被称为“分析型买家”，他们喜欢数据，喜欢标准，喜欢按照数据去做决定。面对这类客户，销售员需要具有延迟满足的技能，做好充足的功课，才有可能最终达成合作。
销售员全面提升你与决策者会面的能力，认真审视你与不同个性类型的人的交流方式。如果你希望增加你的销售额，那么就要因人而异地调整销售策略，这样你才能在各种类型的客户面前游刃有余。

‘拾’ 客户类型分类有哪些

1、消费客户。购买最终产品或服务的零散客户，通常是个人或家庭。

2、B2B客户。购买你的产品（或服务），并在其企业内部把你的产品附加到自己的产品上，再销售给其他客户或企业以赢取利润或获得服务的客户。

3、渠道、分销商、代销商。不直接为你工作的个人或机构，通常无需你支付工资。此类客户购买你的产品用于销售，或作为该产品在该地区的代表、代理处。

4、内部客户。企业（或相关企业）内部的个人或机构，需要利用企业的产品或服务来达到其商业目的。这类客户往往最容易被忽略，而随着时间的流逝，他们也是最能盈利（潜在）客户。

5、联想的一种客户细分方法联想公司在产品营销（分销）业务模式下关于客户的一种细分，主要把客户分为销售渠道客户和终端用户两种。

(10)客户数据的类型有哪些扩展阅读：

客户分类的目的不仅仅是实现企业内部对于客户的统一有效识别，也常常用于指导企业客户管理的战略性资源配置与战术性服务营销对策应用，支撑企业以客户为中心的个性化服务与专业化营销。

客户分类可以对客户的消费行为进行分析，也可以对顾客的消费心理进行分析。企业可以针对不同行为模式的客户提供不同的产品内容，针对不同消费心理的客户提供不同的促销手段等。客户分类也是其他客户分析的基础，在分类后的数据中进行挖掘更有针对性，可以得到更有意义的结果。