本申请涉及数据分析，尤其涉及一种存款数据分析方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。
背景技术：
1、银行对公存款面临同业竞争和低息政策的影响，会导致银行的存款承压严重，需要对存款留存和引流开展一系列措施，目前的存款监测体系大部分是按照客户当前时间和历史节点判断客户价值情况，确定是否对客户进行存款留存，这样会导致客户的存款留存反馈存在消息滞后性。
2、因此，如何减少存款留存反馈的消息滞后性，是目前亟需解决的一个问题。
3、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种存款数据分析方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，旨在解决相关技术中，按照客户当前时间和历史节点去判断客户价值情况，确定是否对客户进行存款留存，导致存款流失反馈存在消息滞后性的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种存款数据分析方法，所述存款数据分析方法包括：
3、获取多个客户的存款数据；
4、基于所述存款数据以及多个维度的各所述客户，构建指标组合数据，所述指标组合数据用于表征不同维度的存款数据，所述维度包括场景维度、时间维度以及价值维度；
5、通过所述指标组合数据对应的客群规则对所述存款数据进行分析处理，得到存款趋势结果；
6、通过所述存款趋势结果制定各所述客户对应的存款营销策略。
7、在一实施例中，所述基于所述存款数据以及多个维度的各所述客户，构建指标组合数据的步骤，包括：
8、确定各所述存款数据对应的数据维度和数据趋势；
9、按照多个维度的各所述客户，将所述数据维度和所述数据趋势转换为数据指标，得到指标组合数据。
10、在一实施例中，所述按照多个维度的各所述客户，将所述数据维度和所述数据趋势转换为数据指标，得到指标组合数据的步骤，包括：
11、将所述数据维度与所述数据趋势进行交叉组合处理，得到客群数据；
12、根据各所述客群数据对应的业务场景，将各所述客群数据转化为可统计的数据指标；
13、基于所述数据指标，构建得到指标组合数据。
14、在一实施例中，所述通过所述指标组合数据对应的客群规则对所述存款数据进行分析处理，得到存款趋势结果的步骤之前，还包括：
15、根据所述指标组合数据中的数据指标，设定指标阈值，得到第一客群规则；
16、提取各所述客户的客群特征，并基于各所述客群特征的优先级排序，调整所述第一客群规则，得到指标组合数据对应的客群规则。
17、在一实施例中，所述确定各所述客户的客群特征，并基于各所述客群特征的优先级排序，确定客群规则的步骤之后，还包括：
18、随机抽取不同客群特征所对应的历史存款数据；
19、对所述历史存款数据进行可视化分析，得到可视化分析结果；
20、提取所述可视化分析结果中不符合预设客群集的客户类别，并基于所述客户类别，优化所述客群规则。
21、在一实施例中，所述通过所述指标组合数据对应的客群规则对所述存款数据进行分析处理，得到存款趋势结果的步骤，包括：
22、确定各所述存款数据的客群优先级；
23、针对于任一所述存款数据，若确定所述客群规则与任意客群判定规则存在交集，则确定所述存款数据属于所述客群优先级的最大值对应的客群数据；
24、通过所述客群规则识别所述客群数据对应的存款趋势，生成存款趋势结果；
25、针对于任一所述存款数据，若确定所述客群优先级对应的存款波动性大于预设波动阈值，则通过全量客群处理方式对所述指标组合数据进行分析处理，得到存款趋势结果。
26、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存款数据分析装置，所述存款数据分析装置包括：
27、获取模块，用于获取多个客户的存款数据；
28、构建模块，用于基于所述存款数据以及多个维度的各所述客户，构建指标组合数据，所述指标组合数据用于表征不同维度的存款数据，所述维度包括场景维度、时间维度以及价值维度；
29、分析处理模块，用于通过所述指标组合数据对应的客群规则对所述存款数据进行分析处理，得到存款趋势结果；
30、制定模块，用于通过所述存款趋势结果制定各所述客户对应的存款营销策略。
31、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存款数据分析设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的存款数据分析方法的步骤。
32、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的存款数据分析方法的步骤。
33、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的存款数据分析方法的步骤。
34、本申请提出了一种存款数据分析方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，本申请通过获取多个客户的存款数据，通过存款数据构建用于表征不同维度的指标组合数据，从而可以根据场景维度、时间维度以及价值维度综合考虑客户的存款数据，并通过指标组合数据对应的客群规则对存款数据进行分析处理，确定存款趋势结果，进而，根据存款趋势结果制定各个客户对应的存款营销策略，提前预知各个客户的存款趋势，减少存款流失反馈的消息滞后性。
1.一种存款数据分析方法，其特征在于，所述存款数据分析方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述存款数据以及多个维度的各所述客户，构建指标组合数据的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照多个维度的各所述客户，将所述数据维度和所述数据趋势转换为数据指标，得到指标组合数据的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述指标组合数据对应的客群规则对所述存款数据进行分析处理，得到存款趋势结果的步骤之前，还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各所述客群特征的优先级排序，调整所述第一客群规则，得到指标组合数据对应的客群规则的步骤之后，还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述指标组合数据对应的客群规则对所述存款数据进行分析处理，得到存款趋势结果的步骤，包括：
7.一种存款数据分析装置，其特征在于，所述存款数据分析装置包括：
8.一种存款数据分析设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的存款数据分析方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的存款数据分析方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的存款数据分析方法的步骤。
