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金融大数据
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金融大数据
第一本从金融行业资深从业人员的角度阐述金融行业在大数据时代下应该进行的观念转变,并深入分析了金融行业应该如何做好战略规划与资源配备,以迎接互联网的挑战,并在艰难的转型中赢得一席之地!
第一本从金融行业资深从业人员的角度阐述金融行业在大数据时代下应该进行的观念转变,并深入分析了金融行业应该如何做好战略规划与资源配备,以迎接互联网的挑战,并在艰难的转型中赢得一席之地!
作者:
陈利强
,
梁如见
,
张新宇
编著
出版社:
电子工业出版社
出版时间:
2015.08
ISBN:
978-7-121-26399-6
主题:
金融
丛编:
大数据丛书
中图法分类号:
F830.41
【中图法分类】
F 经济
>
F8财政、金融
>
F83金融、银行
【学科分类】
经济学
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应用经济学
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简介
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第一本从金融行业资深从业人员的角度阐述金融行业在大数据时代下应该进行的观念转变,并深入分析了金融行业应该如何做好战略规划与资源配备,以迎接互联网的挑战,并在艰难的转型中赢得一席之地!
简介
本书分为三篇,分别从金融企业的大数据战略规划、场景实例以及常见问题与应对机制三个方面对金融企业在大数据时代面临的机遇与挑战做了深刻的分析,并给出了具体的实践思路。
目录
封面
版权页
内容简介
前言页
目录
第1篇 大数据战略规划
1 背景
1.1 大数据是什么
1.2 大数据关键推动事件
1.3 国家相关政策意见
1.4 金融大数据应运而生
1.5 金融大数据的现状与前瞻
1.6 金融大数据的衡量标准
2 金融大数据的战略定位
2.1 必要性
2.2 可行性
2.3 主要问题
2.4 大数据价值所在
2.5 大数据思维转变
2.6 大数据战略行动
3 金融企业大数据应用规划构建
3.1 制定规划原则
3.2 选择规划方法
3.3 制定目标蓝图
3.4 识别规划风险
3.5 明确数据规划
3.6 制定目标计划
3.7 明确组织规划
3.8 选择技术方案
3.9 确定人才规划
3.10 回顾实施风险
4 大数据的技术解决方案
4.1 应对场景
4.2 当前主要的大数据技术模型
4.3 深入分析Hadoop
4.4 大数据硬件技术规划
4.5 未来推荐技术模型
4.6 数据资产治理
5 大数据可视化
5.1 背景
5.2 可视化分析的过程及方法
5.3 可视化分析应用场景
第2篇 场景实例详解
6 客户大数据实例:客户全景视图应用
6.1 客户全景视图的互联网基因
6.2 客户全景视图是金融大数据应用的基础
6.3 关键技术设计
6.4 主要技术实现
6.5 扩展分析
7 网站大数据实例:点击流分析与应用
7.1 点击流分析的业务目标
7.2 关键技术
7.3 案例:某保险公司电商网站点击流分析
7.4 舆情分析应用简介
8 健康大数据实例:医疗费用监控应用
8.1 国内外医疗保险欺诈和监管情况
8.2 医保欺诈类型介绍
8.3 医保欺诈监控技术介绍
8.4 基于数据分析风险审核实现
8.5 数据分析监控技术挑战
9 语音大数据实例:电销中心质检应用
9.1 呼叫中心业务现状
9.2 语音识别与语音分析
9.3 语音分析业务模型
9.4 技术实现过程
9.5 效果和风险总结
10 影像大数据实例:影像数据迁移应用
10.1 企业内容管理的概念及应用
10.2 基于大数据技术的内容管理平台
10.3 内容管理平台的应用案例:影像系统
11 日志大数据实例:日志备份查询应用
11.1 日志数据的类型
11.2 日志数据管理
11.3 关键技术设计
11.4 日志管理系统的案例
11.5 日志管理的价值分析
第3篇 常见问题与应对机制
12 大数据安全
12.1 数据安全事件回顾
12.2 安全体系
12.3 法律安全
12.4 可用性
13 大数据来源
13.1 内部数据源
13.2 政府数据源
13.3 外部大数据
13.4 现状与趋势
14 关乎胜负与生死的决战
14.1 客户价值之战
14.2 企业利润之战
14.3 管理平台之战
14.4 人才队伍之争
14.5 决战场景推演一
14.6 决战场景推演二
15 大数据的人才需求与培育路线
15.1 人才需求
15.2 选人
15.3 育人
15.4 用人
15.5 留人
16 大数据的合作资源
16.1 产业链整体情况
16.2 专业领域划分
16.3 合作商近况
封底
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