近年来，随着“大数据成为热门词汇，金融业在这一领域不断进行研究和探索。就金融业和大数据相关问题，本报记者近日专访中国民生银行发展规划资深 专家王彦博。王彦博认为，数据挖掘是大数据发展的核心驱动力，金融业依托大数据东风，通过有效运用数据挖掘，能够更好地识别客户和服务客户，实现与客户的 互利共赢。同时，他认为，贵阳在发展大数据产业中思路清晰、战略方向明确，相关政策对大数据人才具有一定吸引力，并由此带来
今天来讲讲银行的数字化建设吧，作为大数据量的典型，它的数据架构搭建是很有意义的。双模IT是由gartner首次提出来的概念，当时他是这么解释的：双模IT就像武士和忍者，一个行为严谨规范，是作战主力，一个擅长盗取暗杀，是高效辅助。其实就跟抗日战争时期的正规军和游击队类似。Gartner认为：双模式IT才是未来很长一段时间的主流。 双模IT在数据分析上的具体形态，就是将固化分析和探索分析结合
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2023-07-13 17:46:05
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一、选题的背景 银行贷款在我们生中面临巨大经济压力时，可以有效的暂时解决方案之一，主要分析用户的还款状态、应还本金、应还利息、剩余本金、还款日期等情况，此数据集为银行贷款情况训练集进行数据分析。二、大数据分析设计方案1.本数据集的数据内容与数据特征分析1.1 数据集内容如下： 1.2 数据分析的课程设计方案概述
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2023-09-13 22:21:43
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第十五届中国系统架构师大会(SACC2022)近日在线上举行，本次大会以“激发架构性能 点亮业务活力”为主题，云集国内CTO、研发总监、高级系统架构师、开发工程师和IT经理等技术专家，共议IT系统架构发展的新技术、新趋势、新特点。在会上，酷克数据首席解决方案架构师牛云飞发表了题为《从分析视角的变化看银行业数据平台架构演进》的主题演讲。他提出，随着数字化转型的持续推进，越来越多的银行正在从流程驱动型
# 如何实现“银行大数据分析”——初学者指南
在当今金融行业，利用大数据进行银行业务分析变得越来越重要。本文旨在帮助刚入行的小白了解如何实现银行大数据分析的基本流程及实现方法。
## 流程概述
下面是实现银行大数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 数据收
# Java在银行大数据应用中的经验
## 1. 背景
随着金融行业信息化程度的不断提高，银行在日常业务中产生的数据量越来越大。为了更好地利用这些大数据，银行开始采用先进的技术和工具，如Java编程语言，来处理和分析这些数据，从而提高业务效率和服务质量。
## 2. Java在银行大数据应用中的作用
Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的编程语言，被广泛运用于银行大数据应用中。它具有跨
在香港，银行业是受高度监管的行业，并且由于竞争比大陆更为激烈，产品形态多样，所以银行运营方面的相关数据被充分分析和利用，客户的流失数据、资本金比率、存贷比等各种数据形成了银行日常管理的基础。 在香港银行业，对客户的了解程度决定了生意的成功率，银行不仅收集客户的风险承受能力、收入、工作背景、商业财务活动、理财习惯等相关数据来做分析，还通过物联网进一步了解客户的生活群体，他的朋友和伙伴之
近日，中国银行股份有限公司信息中心助理总监袁俊德在某大数据会议上透露，
大数据
在金融行业主要用于营销、风险控制、绩效管理等三个方面。
袁俊德指出，银行企业的数据是以结构化数据为主，
大数据
它更体现在数据多元化以及如何高速的对多元化数据进行检索，并且把检索出的数据通过
分析
加以使用，所以，大数据概念和数据仓库概念是不一样的。袁俊
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2023-09-30 22:53:10
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随着移动端增长红利趋于减少，各媒体、搜索引擎的在线流量竞价不断走高。现如今，单纯的在线展示广告获客成本愈发透明，效果增长乏力。随着大数据的兴起与机器学习技术的不断提升，集奥聚合通过自身丰富的客户画像标签体系，结合业界先进的机器学习技术，突破传统广告的局限性（仅通过人为主观精心设计的统一广告页来吸引客户），实现多元优化及精准需求预测，提升各流转环节，达到精准营销。本文诣在通过真实营销项
银行营销大数据分析一、选题背景在互联网、云计算和物联网的高速发展下，大数据走入了人们的视野。银行业作为数据集中管理型行业,在大数据背景下如何进行数据挖掘、分析、加工和利用是银行业发展的重要课题之一某银行是一家客户群不断增长的银行，但其贷款业务的客户基数较小，因此该行希望能够将存款用户转化为贷款用户，扩大贷款业务量，从而赚取更多的存贷利差。为此，该行零售信贷部于2016年针对部分客户开展了一次推广个
原创
2023-05-17 21:09:42
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本文为银行大数据研讨会。探讨以银行客户为切入点，大数据在金融行业的应用。大致内容整理：一、 业务驱动银行应用大数据，主要是由其业务驱动。应用大数据的业务驱动主要由精准营销、风险控制、改善经营和服务创新四个方面组成。1、精准营销：互联网时代的银行在互联网金融的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。2、风险控制：应用大
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2023-08-13 10:52:40
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当我们讨论产品、需求、场景、用户体验时，往往需要将焦点聚集在某类人群上，用户画像便是一种抽象的方法，是目标用户的集合。本文作者对银行用户画像体系的建设进行了分析，希望能给你带来一些帮助。
用户画像的正式英文名称是User Profile，大家往往把它和User Persona混淆，后者更恰当的名字是用户角色。用户画像是产品设计和用户分析的一种方法。当我们讨论产
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2023-08-04 19:23:04
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ZD至顶网CIO与应用频道 06月03日 评论消息：客户关系方面，中信把重心放在如何获得更多开卡客户，忽视了已开卡的非激活客户以及和现有客户的关系维护后续计划，导致2010年不到20%的持卡人激活了信用卡。2010年前，大部分的多渠道、非同时营销活动都是手动操作协调，客户对此没有一个品牌系统的认知。中信银行对客户分析方法进行升级换代2012年，中信银行决定改造其客户分析能力去更好的了解客户信息，管
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2023-10-20 19:46:12
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大数据分析在各个行业中都发挥着重要的作用，尤其在银行业中。银行作为一个大规模的金融机构，每天都会产生大量的数据，包括客户的交易记录、账户信息、信用评级等。通过对这些数据进行分析，银行可以更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险控制能力等。
在本文中，我们将以一个银行项目实战为例，介绍大数据分析在银行中的应用。我们将通过Python语言和常见的数据分析库来进行示范。
首先，我们需要从银行的数据
一、大数据推进数字化转型的特性大数据是指数据容量大到超出传统数据工具获取、存储、管理和分析的能力，同时，大数据由量变引起质变，需要创新思维模式和处理方式，能带来更强的决策能力、洞察能力、流程优化能力。大数据的内涵决定其具有推进商业银行数字化转型的特性。加速金融脱媒。以商业银行为代表的金融机构在传统金融体系内扮演者信息中介的角色，在充斥信息不对称的金融市场中，规范着一种金融秩序。随着大数据时代的来临
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2023-11-02 09:16:05
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一、选题的背景 随着世界经济的蓬勃发展和中国改革开放的逐渐深入，无论是企业的发展还是从人们消费观念的转变，贷款已经成为企业和个人解决经济问题的一种重要方式。随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的需求，不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增。为了避免贷款违约，银行等金融机构在发放贷款时会对借款人的信用风险进行评估或打分，预测贷款违约的概率并根据结果做出是否发放贷款的判断。如何在发放贷款前有效的
# 如何实现大数据开源架构项目银行项目
在进入大数据开源架构项目，尤其是像银行这样复杂的项目时，理清思路和业务流程是至关重要的。本文将为你提供一个完整的流程，并详细解释每一步所需的代码和技术。
## 项目流程
以下是整个项目的实施流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定项目需求和目标 |
| 2 | 选择合适的开源大数据工具 |
| 3
金融行业是大数据的重要应用领域之一，而银行用户画像的大数据分析是其中的一个重要应用场景。银行用户画像通过对用户行为、偏好、风险等多维度数据的分析，可以帮助银行更好地了解客户，提供个性化的金融服务，增强用户粘性和满意度。
在银行用户画像的大数据分析中，我们通常会使用Python进行数据处理和分析。下面就让我们通过一个简单的示例来演示如何使用Python进行银行用户画像的大数据分析。
首先，我们需
# 中信银行信贷大数据架构解读
在现代银行业务中，信贷风险管理至关重要。中信银行通过构建一套完善的信贷大数据架构，提升了信贷决策的科学性和精准性。本文将对此架构进行介绍，并通过代码示例进一步帮助理解。
## 信贷大数据架构概述
中信银行的信贷大数据架构主要由数据采集、数据存储、数据处理和数据分析几个模块构成。架构的设计旨在有效整合内部与外部数据，帮助信贷部门更好地识别和管理信贷风险。
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作者：裴大容来源：《电脑知识与技术》摘要：通过对现有大数据服务研究现状的分析，分析大数据服务研究目前所存在的问题，并针对目前大数据服务对数据特征表达不足，所导致的数据服务发现和组合困难的问题，提出
了基于
OWL-S
的大数据服务模型，通过利用
OWL-S
中的服务操作、服务类型和数据源等属
性，实现大数据服务的可视化、分析和检索等服务的构建和动态组合，使得大数据服务在属性
和操作方面的描述更加完
