在哪里能找到各行业的分析研究报告

如何用商业思维分析用户行为数据

数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”有人说：“产品末期，活动为核，处理数据在于激励。”还有人说：“处理产品数据要先四步走!”

第1步：看整体数据，主要看整体数据有何异常，以及哪些数据的趋势较好(例如，整体数据，游戏人数稳定，月收入对比极端)

第2步：看细分数据(例如，细分数据，游戏新增用户和流失活跃付费用户成正比，新增用户不付费，大R流失严重)

第3步：结合数据分析(例如，分析数据，付费玩家为什么流失没有付费竞争还是付费后达到游戏金字塔顶端失去乐趣)

第4步：根据数据行动(例如，更新版本，开展玩家召回活动，换量…)

估计这样的知识各位同学早已经倒背如流。在这篇文章中，作者将和运营童鞋们一起深入发掘数据价值以及互联网中的商业思维。笔者认为：数据≠数学!如果你用函数思维看游戏，那只能说你数学不错;在互联网行业，必须将用户行为数据与商业思维相结合，才能创造互联网价值。

1 培养数据的商业敏感性

最近看了某工作室高层频繁辞职，项目组陆续被裁，各大猎头忙着抢人的新闻，最近又和HR交谈，得知现在某网的简历已经涨到15块钱一份;初步看来，没什么关联，细细品味，关联又很大，如果将思维转换，则又是另一种景象……

以智联为例，网站主要看注册量，及硬广/守株待兔的套路，HR买简历去智联，不一定能拿到中意的简历;而猎头可谓是闻风而动，往往主动行动，掌握了大部分的高质量简历，不仅省了钱，也拿到了好的资源;把握市场动向，培养商业敏感性，将此原则代入到游戏中不难发现，若一款MMO游戏的用户大量流失(因为托关服其他…)而作为另一款MMO产品运营的你能提前敏感的嗅到这缕商业气息吗如果不能，则用户重返渠道(其他游戏)，那你无疑只能继续守株待兔，恳求渠道施舍流量，这无疑是失败的。

当然，我们无法从别人后台调取数据，那么一般从哪里看其他游戏的数据走向呢看竞品论坛，游戏更新力度，看论坛用户活跃度，都能看出一丝端倪，然后深入接触用户，一切自然水落石出，至于如何拉拢用户，自然是因人而异。

2 培养数据的衍生敏感性

如果市场上的牙刷销量增加了，你能感觉到牙膏的销量也会增加吗如果放在互联网市场，不难看出一个很悲观的事实，牙刷销量增加，一夜之间，白玉牙刷，象牙牙刷，卡通牙刷，玛瑙牙刷等等产品一夜崛起，最后通货膨胀，大家都没得做。

对于这种情况，是开发者的心态问题，所以笔者无法说什么;本段主要说的是数据的衍生敏感性，例如一件稀有装备从100元涨到200元，那么产出稀有装备的副本/特殊地图的进场道具也会从10元涨到20元;道具上涨，玩家的充值力度就得加大;玩家充值力度加大，ARPU值随之提升，如何最大化的提升arpu值;从产品层面来说，加大充值活动力度，调整装备产出概率，抓住用户需求，投其所好，实现利益最大化;而不是装备增值，便增加多种装备，这样只会适得其反。

3 换位思考看数据

有些CP选渠道，会很重视流量这个东西，无论产品怎样，只要渠道流量好，便一个劲地上渠道，铺推广，搞营销…

流量这东西，讲究的是适不适合，渠道流量再多，那也不是你的，即使是你的，那也不是你一个人的，换个角度思考;从渠道的角度看产品，渠道看产品，看转化，看付费，看留存;知根知底，数据这东西是双向的，只不过彼此看的角度不同，你若真想要量，至少得用产品数据交换渠道数据。

换个角度来说，若产品的各类数据较高;最好摸清楚用户是从那个渠道来的，主要贡献的用户群体是谁这样一来，产品设计可以更倾向用户喜好，这样投其所好的行为是提升转换率的一种好方法。(以MMO混服为例，区分用户可给包打上渠道标识，简单易懂)

4 用商业思维看行为数据

行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率…

商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性…

例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃，比等级;公会会长拼装备，比充值，两方打得火热，不死不休，无论是在线还是充值都达到了一个可观的水平;作为运营，你怎么办如果你什么也不做，在那里偷偷乐呵，并且沾沾自喜;笔者读过一本书，书里说过一句话：“坐着就是为了等死!”如果你不信，次月两个公会和好，或者一个公会被赶出游戏，后悔也晚了。

“你想坐着等死吗”如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些论坛贴吧哪些人在活跃，哪些人在付费影响他们的人是谁他们是否还有可继续发掘价值

如何平衡这种关系皮球效应很重要，压得越狠，d得越高，什么都不管，只会越d越低，归于平静;目前游戏较为常见的就是托这种催化剂;的确，托是起到了一定作用，但是治标不治本;如果用商业思维去思考，以天涯贴吧为例，话题已经存在，真实的用户已经存在，那么口碑营销是很容易实现的，通过原有用户的话题，吸引潜在用户，带来更多的商业利益;通过对用户习惯(例如：爱凑热闹)和人性弱点(例如：地位越高，越好面子)的把控，制造一场营销，此类营销效果显著，最重要的是不要钱!

很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销!

5 通过数据看用户与产品关系

很多人对固定的数据很看重，arpu等核心数据形成了一套标榜，无数人逐条核对，衡量自己的产品好坏，无数运营以此核对，衡量运营的成功与否，如果你仅仅是为了KPI，那你是成功的，如果你还想做的更高，那这是远远不够的。

用户与产品关系，多数同学还定义在用户定位、产品定位上;再深入进去，就是一套的核心数据考核，运营流程…

笔者认为，数据、用户、产品;三者形成一种三角关系，可以探索的方面太多太多，例如：一个用户在线5分钟，一个用户在线10分钟，他们有什么不同如果将10分钟定义为活跃用户，5分钟用户和10分钟用户的在线目标在哪什么等级段的用户在什么时间段留存多少时间这些很杂，也很容易被忽略。

再举个例子，同一时间内，若某用户一次性购买两个宝石，他是算一次性购买还是重复购买不要小看此类数据，用户单次购买和分次购买直接决定用户的需求量，同样的数量面前，区间价值很大!

最后换个行业思考，编剧行业对剧本有一个定义，剧本只有5分钟!这个5分钟说的不是**周期，而是你只有5分钟去打动你的用户，若五分钟不行，用户便会失去耐性;游戏也是一样，回到开头所说，一个用户在线5分钟，一个用户在线10分钟，他们的区别不仅仅在于时间的差别，更在于产品的时间粘性，以此为例，若开场动画很精美，进入游戏画面也很赞，用户用10分钟去沉迷于此，是很容易的情况，若开场的新手引导繁琐拖拉，则引导5分钟也无法支持。

终上所述，通过数据看用户与产品关系，通过数据发现问题，通过用户整理问题，通过产品解决问题，这不仅仅涉及到运营，更涉及到策划，美术等各个部门，毕竟产品不是上线就交给运营了，一个团队，团结合作才是重点!

数据很多，也很杂，他们彼此形成一张关系网，触一发而动全身;至于具体如何理解，不同的人有不同的领悟，只能说一句：“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确，而是接地气!他告诉我们，接下来，该怎么做!”

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A 电商营销数据分析课程主讲老师是谁

电商营销数据分析主讲老师是Webtrekk中国区技术和咨询负责人（Webtrekk，德国最大的网站数据分析服务提供商），数据研究与商业应用博主，资深数据分析领域专家。拥有丰富的数据项目工作经验。

B 数据分析有哪些相关的培训课程

据分析师的课程包括两个层面的内容，只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用，你就可以成为一名顶级的大数据分析师。

一、课程层面

第一级别：数据分析课程内容主要是从理论-实 *** -案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

第二级别：在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux *** 作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。

二、数据分析师的知识结构

C 0基础学商业数据分析

基本不会。商业分来析主要是三方面源：1行业深度，需要经济学等相关常识以及对该领域深耕的实际情况积累；2数据挖掘分析基础，统计学基础，数据挖掘一般方法，编程统计技巧；3表达能力，PPT，报告写作等能力。

基本上都是需要基本功+常年的经验能力累计才能做好的工作。所以一个课程只能是个介绍。

D 我想学数据分析师，请大神推荐靠谱的学习的地方！

目前主流的2种

商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA

人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA

关于CPDA

CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。

课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。

目前很多课程没有实际可 *** 作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可 *** 作，使大家有切实可 *** 作的实际模型去分析。

关于CDA

CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件 *** 作为主。

课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的 *** 作。

总结

因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识，如果您是已经工作有数据分析基础技术的，想做到管理层，可以选择CPDA；

如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。

另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。

sc-cpda 数据分析公众交流平台

E 为什么要学商业数据分析

希腊有一个著名的谷堆悖论。“如果1粒谷专子属落地不能形成谷堆，2粒谷子落地不能形成谷堆，3粒谷子落地也不能形成谷堆，依此类推，无论多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事实并非如此。”

这个悖论说的，就是告诉我们量变产生质变，需要一个明显的分割线。如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。

关于了解历史规律，常见的数据分析思路，如上图，大概介绍四种。分组对比、趋势分析、异常分析、排名分析；目的主要是三个：

1） 找到周期规律

2） 找到各个分类的特征

3） 找到异常、极值

了解历史，是为了更好的预测未来。

找到了周期规律，我们就可以知道哪些波动是正常的不用惊慌，哪些是需要注意的。

了解了特征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征；

了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采取措施去发扬极值。

F 电商营销数据分析这门课程模块三如何进行营销数据分析的知识点有哪些

电商营销数据分析这门课模块三如何进行营销数据分析的知识点包含模块导引,单元一电子商务营销分析包含什么,单元二营销分析体系的搭建,单元三营销分析维度,单元四如何进行广告效果分析。

G 近几年商业分析很火，这个专业具体学什么

BA的诞生源于互联网和大数据。自从移动互联网出现以后，企业经营的数据大大增加，大数据成为企业运营和决策的重要依据。以前企业用Excel, Word做做财务、市场、运营的分析就可以了，现在出现了大量的数据需要企业去分析，那谁可以分析这么多的数据呢？ 毫无疑问，以前靠着简单的Office分析数据的时代一去不复返了，随着“物联网”的兴起，大数据未来必将在经济中扮演非常关键角色。而传统专业设置下的大学，并没有与之相匹配的专业，较为接近的是统计学、计算机科学、商科。但是这几个专业都不能完全满足大数据行业的需求。

统计专业学生不了解商业运营规律和市场，而且没有计算机科学相关的知识，面对储存数据的系统、分析数据的开源软件时，知识储备不足；计算机专业学生擅长写代码，但不了解商业和数据统计的知识，甚至很多在商业沟通能力方面有所欠缺；而商科学生则没有理工科背景，没有过硬的统计学和编程技能。因此面对行业和市场的需求以及复合型人才缺口的存在，BA专业就此诞生了。

学生会学到统计建模、数据管理、可视化和优化、信息安全、决策等方面的知识，同时学生会学习以下所需的编程工具 分析大量和非结构化数据集，将分析结果转化为可提高业务绩效的决策 ， 有效地向高层决策者展示复杂的数据。

H 商业分析师与数据分析师有什么不同

商业分析师：

一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、专商业有强烈的洞察力，具备系统属的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。

需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等

数据分析师：

数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。

需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。

需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等

I 电商营销数据分析课程讲什么内容

在大数据复时代下，电商企业关注产品外制，更需要关注数据背后所反映的问题。如所有企业都关注的财务数据和行业竞争环境数据外，电商企业更要关注： 1．网站运营数据：PV、UV、评论数、跳出率、新用户注册购买率、广告投放转化率、平均每个用户获取成本等，SEM流量占比； 2．用户数据：网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据。 针对电商企业对数据分析岗位的人才技能，本课程有针对性地通过在线学习向学习者传递电商营销数据分析所涵盖的数据收集、挖掘和分析、报告及应用的完整数据分析知识，且数据分析相关教学外，本课程还涵盖了电商企业组织架构、工作流程、工作方法和数据分析的工作定位等从事电商相关行业的必备知识，对于学员了解行业、深入行业和应用行业有积极意义。 最后，对于课程中的每个教学环节，几乎都涵盖了个人知识技能以及真实电商的分析和应用案例，可以帮助学员迅速进入角色，并且学以致用。

商业银行业务活动表外化、金融产品多样化、盈利结构综合化已成为现代商业银行的重要标志。上世纪 $" 年代以来，中间业务以其盈利性高、对资本要求低的特点，成为西方国家商业银行业务发展的一个重点，地位日趋重要。目前，我国商业银行中间业务的发展规模较小，业务品种较为单一。如今，我国商业银行要缩短与西方发达国家银行的差距，就必须发展技术

含量高的资信调查、资产评估、期货期权及衍生工具类的中间业务。但是，中间业务也给商业银行带来一定的风险。

一、我国商业银行中间业务风险的特点

（一）隐蔽性强。

在现代科技支持下，银行xyk、电子转账系统、

23S 机、网上银行等创新手段和创新业务不断涌现，

同时，也加大了中间业务的风险。同时，中间业务中的

大部分业务不反映在资产负债表上，这使得许多业务

的开展不能在财务报表上得到真实反映，其结果是在

相当程度上影响了管理人员对中间业务潜在的风险做出正确的认识和分析，也使得金融监管当局无法对

银行的中间业务活动进行有效的监督与管理。

（二）多样化。

一般来说，商业银行中间业务风险较资产负债业

务的风险低，但由于中间业务的品种繁多，个性差异

大，业务风险也有多样化的特点。包括市场风险，即由

市场供求关系引起的风险；信用风险，指订立合约的

一方不能遵照合约按时足额履行约定而引起的风险；

管理风险，管理疏漏或银行内部人员职业道德缺乏所

引发的风险；投资风险，商业银行投资或者买卖动产、

不动产时，由于市场价值的波动而蒙受损失的风险；

法律风险，由于对法律法规条文的歧义、变迁、误解、执行不力等导致无法执行双边合约，造成银行损失的风险；利率、汇率风险，由于市场利率、汇率的变动，导致商业银行在中间业务中蒙受损失的风险，在互换交易、期权交易及远期利率协议等衍生金融工具中，利率、汇率发生于银行不利的变动，都会使银行面临这种风险，等等。

（三）估算难度高。

对于大量的不断出现的创新金融工具，单笔业务

量相对较小但种类繁多，要运用传统的风险识别、评

价及决策方法来准确衡量这些业务的风险程度是非

常困难的。而且，中间业务的交易，尤其是衍生金融工

具，主要集中在银行和证券商手中，有交易集中化的

趋势，这种集中化的趋势和中间业务的高杠杆率联系

在一起，使得从事衍生金融工具的交易既存在较大盈

利的可能，同时也必然潜伏着巨大损失的可能。

二、我国商业银行中间业务风险的原因分析

（一）中间业务内控机制不健全

部分商业银行在中间业务运作中’ 时常不遵循严

格的业务程序’ 存在管理不严、 *** 作透明度不高的问

题。票据诈骗活动屡屡得逞的主要原因在于内控和约

束机制不健全。有些商业银行的分支机构对承兑和贴

现的票据审查不严’擅自放宽业务条件’对不具有贸易

基础的商业汇票办理承兑和贴现’ 甚至银行内部人员

与犯罪分子内外勾结’弄虚作假’违规办理票据的承兑

和贴现’给银行造成损失。

（二）中间业务风险披露机制不健全

商业银行的现行财务报表特别是在中间业务信

息方面的披露具有较大的局限性，现行财务报表主要

是披露历史信息，无法较好地满足信息使用者对未来

状况的预计；对整个经营可能有重要影响的项目如衍

生金融工具、或有事项等在财务报表中无法予以反

映；财务报表信息是采用一定的会计政策所形成的结

果，每一经济实体可以根据自身的具体情况选择最适

合自己的会计政策，但不同的会计政策会使财务报表

显示出不同的财务状况和经营成果，同一经济实体的

财务状况和经营成果也会因会计政策的改变而出现

相应的变动；财务报表只能反映特定会计期间的经济

事项，而对于实体在报表截止日之后、报表报送日之

间发生的重大的、足以影响或改变报表使用者决策的

非调整事项和中间业务事项，就不可能及时披露。

（三）商业银行监管部门的监管不严

由于我国商业银行中间业务的大规模发展还刚

刚起步’ 它在发展中所存在的问题并没有引起金融监

管部门的重视’ 对中间业务的监管还不是金融日常监

管的一项重要内容’ 而且也没有出台严格的监管法律

法规。

三、加大监管力度，控制中间业务风险

（一）完善信息披露机制

强化商业银行中间业务的监管和规范银行中间

业务信息的披露，对于规范银行中间业务的经营和防

范金融风险都有重要的作用：中间业务信息的披露可

以扩充财务报告所提供信息的容量，增强财务报告信

息的相关性和可比性；对中间业务信息的规范披露和

对重要的表外项目进行详细解释和说明，能够促使表

内业务和表外业务的各种信息之间建立有机的联系，

有助于提升商业银行财务报表的可理解性。其信息披

露应当遵循以下基本原则：（&）表外业务信息的披露

必须是表内业务信息无法披露的信息，凡是能够或应

该在表内业务信息披露的内容均应该采用表内业务

信息披露的方法，而不能代之以（业务）信息披露。（!）

中间业务信息的披露应该是对表内业务信息的进一

步揭示和补充，而不能用来更正表内业务的信息。（%）

中间业务信息的披露必须是与信息使用者决策相关

的，并且是真实揭示所反映的经济事项。（(）中间业务

信息的披露必须是重要的，能够足以改变或影响信息

使用者的决策，它所带来的效用必须符合成本效益原

则。（#）必须加强对表外业务信息的审计或检查，对于

有法规、制度规定必须强制披露的表外业务信息，应

当由注册会计师进行审计，而银行自主披露的表外业

务信息，应当在可能的条件下进行适当的检查。

（二）建立管理型金融会计新体系

目前我国银行业的许多风险与损失在很大程度

上与违规经营和账外经营有关，这在一定程度上暴露

出了金融会计管理不统一的弊端，使得正常的会计信

息难以及时获得，不仅不能及时发现问题，还容易掩

盖问题，延误分散与化解风险的时机。银行中间业务

具有自由度大、连续性弱、透明度差、风险性强等特

点。因此，要恰当揭示中间业务所带来的各种风险，完

善金融会计信息揭示制度，可以考虑要求银行编制一

张“中间业务情况表”，列出中间业务的经营情况，以

全面反映中间业务的潜在风险。同时，银行应借助先

进的计算机与网络技术，将每一个借款企业的情况，

包括企业的会计报表及补充会计信息、担保抵押和信

用度及开户状况等录入计算机，建立完整和连续的银

行信贷信息数据库，从而实现银行对企业的经营管

理、财务状况的完整、连续、动态的监控，以便及时发

现企业异常，防止企业重复抵押、连环担保、多头贷款

等不规范行为和高负债经营现象的发生，保证信贷资

产的安全。另外，只有尽快实现金融机构内部统一的

会计管理体制，才能有效地遏制违规和账外经营，从

而有效地防范和化解金融会计风险。建立集中统一管

理与分级授权核算相结合的会计核算体系，全面整顿

会计工作秩序，加强会计的基础工作，积极治理假凭

证、假账簿、假报表等“三假”现象，切实提高会计核算

质量。

（三）加快商业银行内部风险控制的制度创新

要建设好四个机制：一是建立风险识别机制，对

中间业务创新中的风险进行定性分析。二是建立风险

衡量机制，对风险的大小进行评估，进行定量分析。三

是通过先进的电子化手段，建立风险预警机制，报告

风险的性质和风险的大小等情况，提请有关部门注

意，提高金融预测及化解风险的能力。四是建立风险

控制机制，对风险预警部门的警示进行跟踪调查，做

好检查、督促和反馈工作’防止技术风险的发生，确保

中间业务创新的成功。并且，改革现行的会计核算制

度，促使商业银行积极审慎地拓展中间业务。中间业

务的收入，不仅仅体现在利差上，有时候其收益并非

机械计算就能得出，大部分中间业务目前都记入表外

科目，使用单式记账法，不能全面反映中间业务增减

变化的具体情况。因此，应适应中间业务发展及其收

入所占比例提高的需要，全面核算各种中间收入的形

成过程，使用详细和复杂的方法进行处理，根据业务

发展的需要，适当增设相关会计科目，核算反映中间

业务的开展、成本及效益情况，便于统计分析，提高决

策的准确性。同时，借鉴国外商业银行的一些现行的

对中间业务发生、终结的会计账目处理方法，对中间

业务的整个过程进行管理、监督和分析。

（四）中央银行应加大对于商业银行中间业务的

监管力度

中央银行应将商业银行的中间业务包括在衡量

资本充足率的指标中。《巴塞尔协议》将所有中间业务

都包括在衡量资本充足率的指标中，而且把表外业务

分成八类，并规定了不同业务转换为表内资产的风险

程度的指标——信用转换系数。通过这个系数把各类

中间业务折算成资产负债表内业务金额，然后按表内

同等性质的项目确定风险权数，用这些权数将折算出

的金额进行加权，汇总到风险资产总额中，最后按标

准资本充足比率对这些表外业务数值分配资本。这使

中间业务与资本比率要求挂起钩来，以此来约束商业银行表外业务的扩张，促使其积极审慎地开展中间业

务。

而且，中央银行应要求商业银行在报送的报表中

增加表外项目，将商业银行对外担保纳入外债管理，

对于融资性对外担保必须报经外汇管理局批准，其他

非融资性担保也必须事后向外汇局登记备案。对外授

权应当确立在分行一级办理，要求商业银行禁止开立

无贸易背景的信用证和承兑汇票，限制远期信用证开

证规模，并且规定商业银行总行和分行单笔开立远期

信用证的最高权限，视不同期限采取不同的控制措

施。央行应建立中间业务三方人员的联系制度，即加

强与提供方商业银行和享受方第三人的联系，在充分

保护商业银行和享受中间业务服务者的合法利益条

件下，加强三方人员的沟通和协商，杜绝恶性竞争、垄

断市场的不正当竞争行为，建立一个繁荣、公平、有序

竞争的中间业务市场。第三，加大对商业银行中间业

务“窗口指导”和“道义劝说”的力度，为中间业务的创

新提供必要的环境和政策导向。

（五）建立完备的中间业务监管法规

随着金融创新活动的增加，使得金融机构之间的

业务区分日益模糊，业务交叉逐步增多，这就对金融

监管体制提出了新的要求。为了保证商业银行中间业

务的平稳发展，需要建立更加完善的中间业务法规，

如：《商业银行中间业务暂行规定实施细则》等，增强

基层央行监管的可 *** 作性，加大现行分业监管的协调

力度，统一有关政策法规要求，促进银行业、证券业、

保险业的共同发展，充分发挥金融业的整体功能，完

善金融监管政策，保证金融业稳健运行，促进国民经

济健康发展。

参考资料：

我国商业银行中间业务风险探析 段贵昌; 金融理论与实践

主要体现在以下几方面

1可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

以上几方面都是商业智能FineBI能够提供数据的有效整合和快速准确的数据分析展现，多维度深层次挖掘数据信息的原因。

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