銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐課程大綱(3-4天)
銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐課程大綱(3-4天)詳細內(nèi)容
銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐課程大綱(3-4天)
銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐課程大綱
培訓(xùn)天數(shù):3‐4 日
1.銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題
? 互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)?
? 金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)
? 數(shù)據(jù)分析推動了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新?
? 未來互聯(lián)網(wǎng)銀行模式?
? 傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合?
? 目前的問題:
??數(shù)據(jù)特點與組成?
??數(shù)量不夠大;維度不夠多?
??核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會化的數(shù)據(jù)等
??技術(shù)不足?
??互聯(lián)網(wǎng)的流行使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠遠超過傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);傳統(tǒng) IT 公司的產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)不能勝任
2. 銀行數(shù)據(jù)組成
? 系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)?
? GIS 地理信息數(shù)據(jù)?
? 在線交易數(shù)據(jù)?
? 客戶提供的信息(申請、表格等)?
? 社交網(wǎng)絡(luò)、公共網(wǎng)頁得到客戶的信用記錄以及信用歷史
? 和目標(biāo)客戶有類似行為模式的客戶數(shù)據(jù)?
? 金融以及經(jīng)濟數(shù)據(jù)?
? 社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)(個人、家庭計劃等)
3. 銀行客戶全生命周期管理
? 客戶身份識別方法——個體精準(zhǔn)定向???
姓名、身份證號、地址、手機號、E‐Mail、SNS 賬號、銀行卡號 ??用戶標(biāo)簽
? 客戶分類:人口統(tǒng)計學(xué)標(biāo)簽、通用標(biāo)簽、價值標(biāo)簽、長短期購物喜好、金融服務(wù)等
? 客戶響應(yīng)率分析?
? 客戶“健康度”分析?
? 客戶挽留率分析
? 客戶價值提升和維系?
4. 銀行數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例
風(fēng)控:信用卡風(fēng)險評估 ?
追債委外???
欺詐交易辨別
??建一個反欺詐統(tǒng)計模型
??釣魚網(wǎng)站攻擊、信用卡套現(xiàn)、盜刷信用卡、反洗錢 ??
信用卡套現(xiàn)識別
高風(fēng)險客戶提前催收預(yù)警
利用海量數(shù)據(jù)挖掘和算法做貸款業(yè)務(wù)
? 營銷:銀行存量客戶增值營銷
細分客戶,按照客戶行為進行分類???
優(yōu)惠推薦、商品推薦???
微博營銷:把微博上用戶與銀行用戶相匹配???
事件式營銷。生活事件(換工作、改變婚姻狀況、置房等)帶來的營銷機會
? 產(chǎn)品設(shè)計:銀行金融產(chǎn)品設(shè)計 ??
信貸需求預(yù)測
需求金額預(yù)測
? 營業(yè)網(wǎng)點分析:
目標(biāo)客戶分析
客戶行為分析:電話語音、網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控錄像:客戶走動線路的重疊分析 ? 交易故障數(shù)據(jù)分析
用現(xiàn)在數(shù)據(jù)的能力把分布在各個地方的原始數(shù)據(jù)和原始的日志定時每隔一分鐘進行收集和抽取放到分布式文件系統(tǒng)里,并建立一些索引提供一個很方便的前端實時的查詢
? 呼叫中心記錄的分析 ??
客戶情感分析
5.數(shù)據(jù)分析方法和過程
? 業(yè)務(wù)理解?
? 數(shù)據(jù)理解?
? 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題與預(yù)處理
? 數(shù)據(jù)分析常見陷阱?
? 數(shù)據(jù)分析方法的選擇?
? 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的評價?
? 數(shù)據(jù)分析團隊的組建
6.銀行數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例分析:銀行信用卡欺詐與拖欠行為分析
用戶信用等級影響因素???
客戶信用卡申請數(shù)據(jù)預(yù)處理 ??
信用卡申請成功影響因素
信用卡用戶信用等級影響因素
基于消費的信用等級影響因素
信用卡欺詐判斷模型
基于關(guān)聯(lián)分析的欺詐模型 ?
基于判別的欺詐模型???
基于分類算法的欺詐模型
欺詐人口屬性分析???
欺詐人口屬性統(tǒng)計分析
基于邏輯回歸的欺詐人口屬性分析 ??
逾期還款的客戶特征???
基于決策樹分析逾期客戶特征???
基于回歸分析逾期客戶特征
??
根據(jù)消費歷史分析客戶特征 ??
基于聚類分析客戶特征???
基于客戶細分的聚類分析
數(shù)據(jù)分析練習(xí)?
? 常用的數(shù)據(jù)分析工具?
? 實戰(zhàn)練習(xí)(提供數(shù)據(jù)和案例文檔)
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大數(shù)據(jù)平臺運維管理1.運維監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計1.1基于ISO/IEC20000和ITILv3理論1.2遵循ITSS、GB/T28827-2012系列運行維護服務(wù)國家標(biāo)準(zhǔn)2.建立集成化的資源運行狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)2.1平臺運行狀態(tài)和信息化資源的統(tǒng)一化、可視化、可控化管理2.2基于資源的統(tǒng)一化管理2.3面向基礎(chǔ)資源和面向業(yè)務(wù)應(yīng)用兩個層面的監(jiān)控3.服務(wù)運行監(jiān)控管理3.1
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智能機器人培訓(xùn)大綱此部分內(nèi)容從人工智能的起源和發(fā)展談起,分析人工智能技術(shù)在智能機器的典型應(yīng)用,并結(jié)合很多具體的應(yīng)用案例,說明智能機器的核心技術(shù)及其應(yīng)用。人工智能和智能機器人工智能的起源與發(fā)展人工智能/機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)認知科學(xué)的發(fā)展人工智能的廣泛應(yīng)用無人駕車棋類競技推薦系統(tǒng)自然語言處理圖像識別文本語義處理各類機器人逐步實用化智能機器的興起個人信息助手智慧家居
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智能時代:運營商大數(shù)據(jù)之路運營商數(shù)據(jù)概述運營商與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)比較移動大數(shù)據(jù)運營商大數(shù)據(jù)優(yōu)勢運營商開放的數(shù)據(jù)產(chǎn)品征信產(chǎn)品行業(yè)洞察和指數(shù)類產(chǎn)品APP指數(shù)旅游指數(shù)沃信指數(shù)互聯(lián)網(wǎng)廣告與精準(zhǔn)營銷運營商客戶分群客戶標(biāo)簽體系行業(yè)標(biāo)簽產(chǎn)品運營商目標(biāo)營銷與電子推薦運營商大數(shù)據(jù)產(chǎn)品解析數(shù)據(jù)源大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺架構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實時用戶行為分析運營商大數(shù)據(jù)可視化運營商大數(shù)據(jù)安全管理運營
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解構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)推動園區(qū)發(fā)展——人工智能+機器人第一部分未來三年人工智能發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)格局1.驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供燃料計算力的提升大幅推動人工智能發(fā)展深度學(xué)習(xí)突破人工智能算法瓶頸政策利好使人工智能發(fā)展如火如荼2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成人工智能在各細分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的熱度自動駕駛領(lǐng)域迎來創(chuàng)業(yè)熱潮產(chǎn)業(yè)鏈的組成:基礎(chǔ)支撐層.技術(shù)應(yīng)用層和方案集成層3.
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人工智能培訓(xùn)綱要 06.03
人工智能(3天)客戶對人工智能的需求:行業(yè)大發(fā)展人工智能的發(fā)展人工智能的內(nèi)涵人工智能的分類人工智能企業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的行業(yè)發(fā)展分析驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因中國制造助理人工智能互聯(lián)網(wǎng)+促進人工智能發(fā)展人工智能發(fā)展規(guī)劃2.技術(shù)框架硬件架構(gòu):引領(lǐng)場景通用AI時代主流的人工智能開源框架3.圖像處理圖像理解圖像識別圖像分類及檢索(SVM或者CNN)人臉識別技術(shù)及
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深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)和基本思想1.人工智能概述、計算智能、類腦智能3.機器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本框架結(jié)構(gòu)1.Caffe????????2.Tensorflow3.Torch??
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深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱時間安排課程內(nèi)容第一天上午:機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1、線性代數(shù)1)矩陣運算2)向量運算3)SVD4)PCA)1.2、概率信息論概論分布2)期望、方差、協(xié)方差3)貝葉斯4)結(jié)構(gòu)概論模型)1.3、數(shù)值優(yōu)化:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1、深度學(xué)習(xí)介紹1)發(fā)展歷史2)主要應(yīng)用2.2、感知器2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5、BP算法2.6、Hessian
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旅游互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)字運營【課程目標(biāo)】數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。本課程分析數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值,數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)提升運營效率,提升企業(yè)利潤;然后到數(shù)據(jù)引起的思維變革,怎樣改變企業(yè)管理的思維;再到數(shù)
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