此類資料是各金融機構的機密資料，通常要數萬（極籠統的分析）到數百萬人民幣才能提供。
所以，請向當地金融機構購買吧！
㈡ 銀行客戶數據分析平台有哪些差異是自己公司搭建,還是用第三方的
商業銀行擁有大量的個人客戶交易數據、個人客戶服務數據和個人客戶基本資料數據。在這些海量數據中，隱藏著大量的有價值的客戶信息。運用BI大數據挖掘中的數據可視化技術可以從這些數據集中提取客戶的分類知識。大數據商業智能BI技術可以將性質，特徵近似的數據對象歸屬再相同的群集中，商業銀行可以利用此技術分辨出能有效為之服務的最有價值的客戶，為他們提供更為個性化的服務，從而影響相關的客戶行為並最終達到提高盈利的目的。
從這里可以看出搭建這套銀行客戶分析系統比較復雜，需要較多的資源，除非公司的技術實力非常強大，否則不建議自己去搭，人力物力成本都太高。
像中信、華夏等銀行他們用的銀行客戶數據分析都是找的永洪科技，大平台效果還是非常顯著的，這家廠商好像是從底層架構的資料庫到最終的前端可視化平台都能做，而且還會幫助銀行數據分析部門去分析客戶指標，搭建完整的數據體系。這樣對於銀行來說，即使沒有專業的數據分析師，也能夠擁有一套比較簡單快捷的數據體系。
㈢ 1. 郵政金融客戶群與商業銀行客戶群的差異
郵政金融客戶群體主要面對的是中低端客戶，諸如外來務工人員、鄉鎮農村人員，郵政銀行在批准成立的時候定位就是其他商業銀行的補充，主要是社區銀行。
其他商業銀行主要面對的是中高端客戶，如工廠、企業、商戶、外企等融資服務。
㈣ 各大銀行的客戶群體和特點
工商銀行主要是對工商企業 農業銀行主要是對農業生產部門的
建設銀行主要是對基本建設 中國銀行主要是對外匯行有關業務的
㈤ 哪些銀行有區別客戶群的做法
所有的銀行，
㈥ 中國工商銀行顧客群體特徵分析
老年客戶、低學歷客戶佔比高，社區內客戶多。
大量客戶不會使用ATM、網上銀行等工具，喜歡排隊到網點查詢。