大數(shù)據(jù)與金融課件

大數(shù)據(jù)與金融大數(shù)據(jù)與金融1目錄一案例導(dǎo)讀二大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵三大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用四未來的大數(shù)據(jù)與金融目錄一案例導(dǎo)讀二大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵三大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用四未來的2案例導(dǎo)讀一案例導(dǎo)讀一3案例導(dǎo)讀你的芝麻信用分是多少？案例導(dǎo)讀你的芝麻信用分是多少？4案例導(dǎo)讀芝麻信用分，是由哪幾個部分組成的？討論：每個部分的數(shù)據(jù)，分別來自于你的哪些行為？案例導(dǎo)讀芝麻信用分，是由哪幾個部分組成的？5案例導(dǎo)讀案例導(dǎo)讀6案例導(dǎo)讀討論：如何提高（降低）芝麻信用分？案例導(dǎo)讀討論：如何提高（降低）芝麻信用分？7大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵二大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵二8大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨9大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵步入大數(shù)據(jù)時代視頻大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵步入大數(shù)據(jù)時代視頻10大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵人類的新“石油”-大數(shù)據(jù)視頻大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵人類的新“石油”視頻11大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵討論：新的大數(shù)據(jù)時代的特征有什么？第九章的云計算與本章的大數(shù)據(jù)技術(shù)有什么關(guān)系？大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵討論：新的大數(shù)據(jù)時代的特征有什么？12大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用三大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用三13大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用客戶細(xì)分和精細(xì)化營銷欺詐行為分析精細(xì)化運(yùn)營用戶畫像精準(zhǔn)營銷風(fēng)險管控運(yùn)營優(yōu)化股價預(yù)測客戶關(guān)系管理投資景氣指數(shù)銀行大數(shù)據(jù)保險大數(shù)據(jù)證券大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用客戶細(xì)分和精細(xì)化營銷用戶畫像股價預(yù)測銀14銀行大數(shù)據(jù)如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，該客戶是一位滿意度較高流失風(fēng)險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，得到的真實(shí)情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風(fēng)險較高。用戶畫像銀行大數(shù)據(jù)如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均15銀行大數(shù)據(jù)討論：作為銀行，你認(rèn)為應(yīng)該搜集哪些客戶信息？請列出前3個最重要的（除去基本身份信息外）銀行大數(shù)據(jù)討論：161324銀行大數(shù)據(jù)實(shí)時營銷交叉營銷客戶生命周期管理個性化推薦精準(zhǔn)營銷1324銀行大數(shù)據(jù)實(shí)時營銷交叉營銷客戶生命周期管理個性化推薦17課堂思考實(shí)踐1請整理你半年以來某張銀行卡的賬單（或支付寶、微信賬單）。如果你是營銷人員，你會為自己推薦什么產(chǎn)品？課堂思考實(shí)踐1請整理你半年以來某張銀行卡的賬單（或支付寶、微18銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)險管控1中小企業(yè)貸款評估2實(shí)時欺詐交易識別和反洗錢分析銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)險管控1219銀行大數(shù)據(jù)銀行大數(shù)據(jù)視頻銀行大數(shù)據(jù)銀行大數(shù)據(jù)視頻20銀行大數(shù)據(jù)市場和渠道分析優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化輿情分析運(yùn)營優(yōu)化123銀行大數(shù)據(jù)市場和渠道分析優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化輿情分析運(yùn)營優(yōu)化121保險大數(shù)據(jù)：案例分析淘寶的退貨運(yùn)費(fèi)險，是怎么來的？閱讀與討論：/a/142624894_465463保險大數(shù)據(jù)：案例分析淘寶的退貨運(yùn)費(fèi)險，是怎么來的？22證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2實(shí)踐：思考與實(shí)踐：請上網(wǎng)查出一只國內(nèi)的建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的基金，并簡要介紹它的情況。股價預(yù)測證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2實(shí)踐：股價預(yù)測23證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2南方基金-互聯(lián)網(wǎng)金融第一指數(shù)視頻證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2南方基金-互聯(lián)網(wǎng)金融第一指數(shù)視頻24未來的大數(shù)據(jù)與金融四未來的大數(shù)據(jù)與金融四25未來的大數(shù)據(jù)與金融大批量的應(yīng)用在反欺詐和風(fēng)控領(lǐng)域閱讀：案例5邁寧ATOM機(jī)器學(xué)習(xí)索構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)征信及欺詐監(jiān)測平臺，提升對客戶的風(fēng)險識別及信用評估能力，為更廣泛的客戶群體提供操作便捷、定價合理的融資服務(wù)；提升預(yù)防和識別欺詐交易行為的能力，有效降低欺詐風(fēng)險征信依然是最重要的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在許多行業(yè)應(yīng)用中已經(jīng)實(shí)踐(電信，零售，制造業(yè))，那么對于銀行來說物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是否能夠用在ATM或者移動銀行業(yè)務(wù)中?金融聯(lián)入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)共享VS數(shù)據(jù)隱私大數(shù)據(jù)與隱私？未來的大數(shù)據(jù)與金融大批量的應(yīng)用在反欺詐和風(fēng)控領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)索構(gòu)26課堂思考實(shí)踐3用戶的數(shù)據(jù)應(yīng)該公開給商家分析用戶的數(shù)據(jù)不應(yīng)該公開給商家分析正方反方辯論賽課堂思考實(shí)踐3用戶的數(shù)據(jù)應(yīng)該公開給商家分析用戶的數(shù)據(jù)不應(yīng)該公27實(shí)訓(xùn)練習(xí)中國人民銀行個人征信查詢實(shí)訓(xùn)練習(xí)中國人民銀行個人征信查詢28實(shí)訓(xùn)練習(xí)-了解大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位大數(shù)據(jù)與它的崗位視頻實(shí)訓(xùn)練習(xí)-了解大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位大數(shù)據(jù)與它的崗位視頻29課外學(xué)習(xí)課外視頻：大數(shù)據(jù)時代的一天課外視頻：當(dāng)投資遇到大數(shù)據(jù)（東方紅投資廣告）課外視頻：什么是大數(shù)據(jù)（英文版）課外視頻：95后生活大數(shù)據(jù)課外學(xué)習(xí)課外視頻：大數(shù)據(jù)時代的一天30大數(shù)據(jù)與金融大數(shù)據(jù)與金融31目錄一案例導(dǎo)讀二大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵三大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用四未來的大數(shù)據(jù)與金融目錄一案例導(dǎo)讀二大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵三大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用四未來的32案例導(dǎo)讀一案例導(dǎo)讀一33案例導(dǎo)讀你的芝麻信用分是多少？案例導(dǎo)讀你的芝麻信用分是多少？34案例導(dǎo)讀芝麻信用分，是由哪幾個部分組成的？討論：每個部分的數(shù)據(jù)，分別來自于你的哪些行為？案例導(dǎo)讀芝麻信用分，是由哪幾個部分組成的？35案例導(dǎo)讀案例導(dǎo)讀36案例導(dǎo)讀討論：如何提高（降低）芝麻信用分？案例導(dǎo)讀討論：如何提高（降低）芝麻信用分？37大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵二大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵二38大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨39大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵步入大數(shù)據(jù)時代視頻大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵步入大數(shù)據(jù)時代視頻40大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵人類的新“石油”-大數(shù)據(jù)視頻大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵人類的新“石油”視頻41大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵討論：新的大數(shù)據(jù)時代的特征有什么？第九章的云計算與本章的大數(shù)據(jù)技術(shù)有什么關(guān)系？大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵討論：新的大數(shù)據(jù)時代的特征有什么？42大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用三大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用三43大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用客戶細(xì)分和精細(xì)化營銷欺詐行為分析精細(xì)化運(yùn)營用戶畫像精準(zhǔn)營銷風(fēng)險管控運(yùn)營優(yōu)化股價預(yù)測客戶關(guān)系管理投資景氣指數(shù)銀行大數(shù)據(jù)保險大數(shù)據(jù)證券大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用客戶細(xì)分和精細(xì)化營銷用戶畫像股價預(yù)測銀44銀行大數(shù)據(jù)如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，該客戶是一位滿意度較高流失風(fēng)險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，得到的真實(shí)情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風(fēng)險較高。用戶畫像銀行大數(shù)據(jù)如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均45銀行大數(shù)據(jù)討論：作為銀行，你認(rèn)為應(yīng)該搜集哪些客戶信息？請列出前3個最重要的（除去基本身份信息外）銀行大數(shù)據(jù)討論：461324銀行大數(shù)據(jù)實(shí)時營銷交叉營銷客戶生命周期管理個性化推薦精準(zhǔn)營銷1324銀行大數(shù)據(jù)實(shí)時營銷交叉營銷客戶生命周期管理個性化推薦47課堂思考實(shí)踐1請整理你半年以來某張銀行卡的賬單（或支付寶、微信賬單）。如果你是營銷人員，你會為自己推薦什么產(chǎn)品？課堂思考實(shí)踐1請整理你半年以來某張銀行卡的賬單（或支付寶、微48銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)險管控1中小企業(yè)貸款評估2實(shí)時欺詐交易識別和反洗錢分析銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)險管控1249銀行大數(shù)據(jù)銀行大數(shù)據(jù)視頻銀行大數(shù)據(jù)銀行大數(shù)據(jù)視頻50銀行大數(shù)據(jù)市場和渠道分析優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化輿情分析運(yùn)營優(yōu)化123銀行大數(shù)據(jù)市場和渠道分析優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化輿情分析運(yùn)營優(yōu)化151保險大數(shù)據(jù)：案例分析淘寶的退貨運(yùn)費(fèi)險，是怎么來的？閱讀與討論：/a/142624894_465463保險大數(shù)據(jù)：案例分析淘寶的退貨運(yùn)費(fèi)險，是怎么來的？52證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2實(shí)踐：思考與實(shí)踐：請上網(wǎng)查出一只國內(nèi)的建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的基金，并簡要介紹它的情況。股價預(yù)測證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2實(shí)踐：股價預(yù)測53證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2南方基金-互聯(lián)網(wǎng)金融第一指數(shù)視頻證券大數(shù)據(jù)：課堂思考實(shí)踐2南方基金-互聯(lián)網(wǎng)金融第一指數(shù)視頻54未來的大數(shù)據(jù)與金融四未來的大數(shù)據(jù)與金融四55未來的大數(shù)據(jù)與金融大批量的應(yīng)用在反欺詐和風(fēng)控領(lǐng)域閱讀：案例5邁寧ATOM機(jī)器學(xué)習(xí)索構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)征信及欺詐監(jiān)測平臺，提升對客戶的風(fēng)險識別及信用評估能力，為更廣泛的客戶群體提供操作便捷、定價合理的融資服務(wù)；提升預(yù)防和識別欺詐交易行為的能力，有效降低欺詐風(fēng)險征信依然是最重要的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在許多行業(yè)應(yīng)用中已經(jīng)實(shí)踐(電信，零售，制造業(yè))，那么對于銀行來說物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是否能夠用在ATM或者移動銀行業(yè)務(wù)中?金融聯(lián)入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)共享VS數(shù)據(jù)隱私大數(shù)據(jù)與隱私？未來的大數(shù)據(jù)與金融大批量的應(yīng)用在反欺詐和風(fēng)控領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)索構(gòu)56課堂思考實(shí)踐3用戶的數(shù)據(jù)應(yīng)該公開給商家分析用戶的數(shù)據(jù)不應(yīng)該公開給商家分析正方反方辯論賽課堂思考實(shí)踐3