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農商行中，商業智能系統中的決策分析系統一般有如下建設要求：

1、建立統一、長效數據平臺實現對歷史數據進行趨勢、環比、同比等情況分析；

2、根據主題要求有效加工分析數據管理部門要求的分析報表；

3、通過豐富圖形展示來表達業務數據情況，使領導更能直觀、全面了解經營情況。；

4、有效利用數據，挖掘分析管理部門要求的分析數據，為行領導決策提供科學有效的依據。

在決策分析系統建設中，我們還需要遵循以下原則：

1、以行領導決策分析為向導，通過系統進行展現，為經營管理提供數據支撐；

2、業務范圍以存款、貸款、收入為主導的分析方式，基于各級數據權限層層鉆 取；

3、系統以時點數、日均數為要素，對期限（年初、月初、季初、昨日）進行同 比、環比、鉆取、聯動等處理方式；

4、主要展現方式根據業務不同，例如，可以分別通過柱狀圖、線形圖、餅狀圖進行展現；

5、系統以實用為主，以行管理方向為導向。

農商行決策系統分析維度示例

幾個典型銀行決策系統維度說明

目標銷售

主要是利用預估模型來確定和選擇銷售的對象和目標；

風險分析

數據挖掘的方法已被廣泛地用于風險模型的建立，包括審批模型、行 為模型、逾期模型、破產模型等；

客戶利潤貢獻度分析

根據預估模型及客戶的貢獻度分析，確立黃金客戶、創利 客戶及非創立客戶的分布；

銀行關鍵經營指標的分析

包括存款、貸款、不良資產等指標的變動對比分析；

信用價值/潛在價值的預估

在北美已被廣泛地使用，主要通過對客戶潛在價值的 分析， 有利于銀行根據客戶信用價值和潛在價值高低采取不同的策略；

預測分析

預測主要用于銷售的預測、利率預測以及成本費用的預測等。 數據挖 掘方法的使用將極大地提高銀行未來規劃管理水平。