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互聯網(wang)金融(rong)大數據(ju)挖掘課程

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。
本課程重點著眼于(yu)在互聯網(wang)(wang)金融(rong)的(de)(de)大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)挖掘(jue)(jue)與應用。主要內容包括在數(shu)字經濟時(shi)代背景下，大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)技術的(de)(de)產生、以及帶來(lai)的(de)(de)時(shi)代變(bian)革；然(ran)后(hou)通過引入(ru)數(shu)據(ju)(ju)挖掘(jue)(jue)技術和案例分析來(lai)理解(jie)和掌(zhang)握互聯網(wang)(wang)金融(rong)大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)挖掘(jue)(jue)的(de)(de)背后(hou)邏輯。大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)對于(yu)金融(rong)的(de)(de)促進不再局限于(yu)渠道等淺(qian)層(ceng)次(ci)的(de)(de)方面，而(er)是開啟(qi)了真正(zheng)的(de)(de)“金融(rong)+科技”的(de)(de)深層(ceng)次(ci)融(rong)合。

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(jue)技術的應用(yong)案例，包括決策樹分析、人工(gong)神經網絡(luo)、聚類分析、關聯規則、回(hui)歸與時間序列分析

課程對象：總經理、副總、企業(ye)中高(gao)管理層、金融行業(ye)涉及大數據管理相關(guan)業(ye)務的從業(ye)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(an)例：互聯網金融大數據技術體(ti)系

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(li)：互聯網金融大數(shu)據挖掘(jue)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(chang)討(tao)論：對于這些大(da)數據應(ying)用(yong)，你有(you)什么(me)應(ying)用(yong)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

互聯網金融大數(shu)據挖掘課程