银行数据统计效率提升的方法？

要想数据的统计效率得到提高那么我们首先就应该从基础数据入手，在平时的业务活动中就应该对比业务性质的异同进行初步的分类，同时善用图表的形式能更加直观的展示数据类型，然后通过对比分析，例如常用的同比、环比、定基比的方法对数据进行有效率的比较，从而提高统计的效率。

可以根据银行业取得客户数据的广泛程度，额外开发评估客户未来潜在贡献度的子模型，分渠道、现金流、交易效率、贡献度四个维度，介绍如下：

渠道：客户主要使用的渠道可以反映客户进行消费行为的渠道偏好，并可作为未来商业银行增建、删除渠道或改变客户使用渠道习惯的重要参考。

现金流：评估客户现金资产、易变现金融资产及每期现金流的数值，确认客户可带给银行的潜在存款金额。

交易效率：通过计算客户交易的平均金额，确认客户执行每笔行内交易的效度水平。

贡献度：由客户角度出发，将其存、贷款帐户的资金移转收入扣除业务直接成本及总行与该分支机构的间接分摊成本后，将帐号归户至客户，估算客户在银行内整体帐户的综合贡献度。