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中國企業培訓講師
互聯網金融大數據挖掘的概念、應用與案例
 
講師:駱仁童 瀏覽(lan)次(ci)數(shu):2557

課程(cheng)描述INTRODUCTION

· 總經理· 高層管理者· 中層領導

培訓講師:駱仁童    課程價格:¥元/人    培訓天數:1天   

日程安排(pai)SCHEDULE



課程大(da)綱Syllabus

互(hu)聯(lian)網金融大(da)數據挖掘(jue)課程

課程背景:
大數據是當今數字經濟時代性的革命代表,是各行業獲得新的認知,創造新的價值的基礎。數據收集、分析、挖掘等大數據技術也相應的在越來越多的互聯網金融中得到應用,互聯網金融行業迫切需要依托大數據計算拓展針對海量數據的加工、存儲、計算、分析等能力。
本(ben)課(ke)程(cheng)重(zhong)點(dian)著眼(yan)于在互聯(lian)網(wang)金融(rong)(rong)的大數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖掘與應用。主要內容(rong)包括(kuo)在數(shu)(shu)字經濟時代背景下,大數(shu)(shu)據(ju)(ju)技術的產生、以及(ji)帶來的時代變革;然后(hou)通過(guo)引(yin)入數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖掘技術和(he)案例分析來理解和(he)掌握互聯(lian)網(wang)金融(rong)(rong)大數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖掘的背后(hou)邏(luo)輯(ji)。大數(shu)(shu)據(ju)(ju)對于金融(rong)(rong)的促進不再(zai)局限于渠(qu)道等淺層(ceng)次(ci)的方面(mian),而是開(kai)啟(qi)了真正的“金融(rong)(rong)+科技”的深層(ceng)次(ci)融(rong)(rong)合(he)。

課程收益:
了解大數據的概念,及大數據包含的技術框架
大數據挖掘的一般流程
大數據分析如何跟互聯網金融業務相結合
大數據挖掘技術的應用案例(li),包括決(jue)策樹分(fen)析(xi)、人工神經網絡、聚類分(fen)析(xi)、關聯規則、回(hui)歸與時間序列分(fen)析(xi)

課程對象:總經理(li)(li)、副總、企業中高管理(li)(li)層、金融行(xing)業涉及(ji)大數據管理(li)(li)相關業務的從(cong)業人員

課程大綱
導入:大數據時代,悄然改變著我們的生活
現場討論:大數據到底“大”在哪?
第一講:大數據基礎篇步驟
一、大數據的產生
1、大數據從何而來?
2、大數據應用的意義
3、大數據的挑戰和目標
二、大數據的基礎認知
1、大數據的概念與特征
2、技術支撐體系
現場討論:你認為大數據會對互聯網金融業務帶來哪些影響?
三、大數據的技術體系
1、大數據技術架構
1)大數據架構的一般理論
2)典型大數據系統的技術架構
2、大數據關鍵技術
1)數據采集與生成
2)海量數據存儲技術
3)大數據分布式計算框架 
4)數據挖掘平臺與工具
3、平臺管理
1)大數據系統的監控
2)大數據運維
3)元數據管理 
案例:互聯網金融大數據技(ji)術體系(xi)

第二講:互聯網金融大數據的應用
一、互聯網金融大數據的應用的現狀
1、互聯網金融大數據行業環境
2、互聯網金融大數據應用場景
1)案例1:互聯網金融客戶畫像實踐案例
2)案例2:互聯網金融客戶的風險控制案例
3)案例3:互聯網金融客戶的精準營銷案例
現場討論:你還留意到哪些大數據的應用場景?
3、互聯網金融大數據路徑選擇
二、互聯網金融大數據平臺建設
1、大數據平臺建設戰略安排
案例:互聯網金融的大數據建設體系
2、大數據平臺建設實施四個方略
三、大數據挖掘的一般流程
1、信息收集
2、數據預處理
3、數據挖掘
4、效果評估
5、知識表示
案例:互(hu)聯網金融(rong)大數據挖(wa)掘流程

第三講:互聯網數據挖掘技術
一、主要挖掘技術
1、分類技術
1)模型:分類技術典型模型
2)分類技術關鍵實現技術邏輯
2、決策樹分析
1)模型:決策樹技術典型模型
2)決策樹技術關鍵實現技術邏輯
3)技術實現關鍵注意事項
3、人工神經網絡
1)模型:人工神經網絡技術典型模型
2)人工神經網絡技術關鍵實現技術邏輯
4、、聚類分析
1)模型:聚類技術典型模型
2)聚類技術關鍵實現技術邏輯
3)技術實現關鍵注意事項
5、關聯規則
1)模型:關聯技術典型模型
2)關聯技術關鍵實現技術邏輯
3)技術實現關鍵注意事項
6、回歸與時間序列分析
1)模型:回歸技術典型模型及技術邏輯
2)模型:時間序列技術典型模型及技術邏輯
7、異常分析
二、互聯網金融數據挖掘案例分析
案例1:決策樹分析法在供應鏈融資中的應用
案例2:Logistic模型在互聯網中的應用
案例3:聚類分析在客戶細分中的應用
案例4:關聯規則在互聯網金融產品交叉營銷中的應用
現場討論:對于這些大數據應用,你有什么應用靈(ling)感?

第四講:大數據戰略管理
一、互聯網金融的戰略規劃 
1、大數據戰略的基本目標和三個關鍵因素
2、互聯網金融大數據建設目標
3、互聯網金融大數據實施過程中應遵循的三大原則
4、建設規劃
現場討論:你覺得公司可以如何更好的落地大數據挖掘工作?
二、金融大數據組織管理
1、金融應用大數據的三個核心能力
2、金融大數據核心人才及其能力要求指標
3、金融大數據人才培養戰略
三、金融大數據戰略展望
總結與分享

互聯網金融大(da)數(shu)據挖掘課程


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駱仁童
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