员理论结合实践, 切实感受到大数据的魅力及价值 2. 结合目前大数据应用的互联网和金融两大重点行业, 剖析如何利用大数据进行产品创新 设计 研发及推广的整个流程 3 结合自身实践让大家认识到如何利用大数据为企业创造出价值 主训导师 : 方长青简介 专家介绍 : 方长青 : 金融大数据专家 金融经济分

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1 大数据在金融行业里的应用与实践 课程背景 : 金融机构的重要作用之一是解决资金融通双方的信息不对称问题, 作为 新兴的信息技术, 大数据的使用突破了传统金融机构解决信息不对称的方式, 互联网金融借助大数据在信息挖掘 分析和预测上的强大功能, 抢占传统金融业务 开拓新的市场需求 大数据在金融行业创造着重要的业务价值, 随着大数据在金融行业中价值的发挥, 金融体系也正在重构 究竟大数据在金融行业中创造了哪些重要的业务价值呢? 本课程讲师结合自身 20 年的金融行业从业经验及在高伟达等上市公司的大数据产品研发实践, 从理论到实践, 详细介绍大数据在金融行业里的应用场景和分类 产品设计 大数据技术架构设计 大数据分析与建模原理与实践等内容 课程目标 : 1 了解大数据在互联网和金融行业里重大价值及应用方向 具体应用场景和分类 2 掌握基本的大数据产品设计与规划流程, 大数据产品的设计需具备的能力与要 素等 3 掌握常见的大数据架构及设计方法 4 掌握大数据分析与建模的原理与常见方法 课程时间 :2 天 (12 小时 ) 课程收费 :3680 元 / 人, 优惠价 680 元 / 人 ( 可根据企业内训要求定制 ) 课程形式 : 以讲授为主, 结合具体实践案例分析 产品原型展示 视频等形式 本 课程前期采取在线直播方式进行讲授, 利用晚上 8:00-10:00, 一周左右时间讲授完 课程对象 : 对大数据有深厚兴趣且有一定的 IT 专业知识 行业经验等基本功底, 或致力于大数据行业应用实践开发的公司技术负人 CTO CIO 高级技术人员 产品经理, 特别适合金融领域的大数据相关技术 产品从业人员 课程特点 : 1. 课程全部结合自身在行业里的实践经验和案例进行讲解 并有产品原型展示, 让学

2 员理论结合实践, 切实感受到大数据的魅力及价值 2. 结合目前大数据应用的互联网和金融两大重点行业, 剖析如何利用大数据进行产品创新 设计 研发及推广的整个流程 3 结合自身实践让大家认识到如何利用大数据为企业创造出价值 主训导师 : 方长青简介 专家介绍 : 方长青 : 金融大数据专家 金融经济分析师 PMP 项目经理认认证 Hortonworks Apache Hadoop 开发者认证 (HCAHD) 20 年的金融行业从业经验,10 多年的大型 IT 企业项目管理和行业管理工作经验 精通金融业务 各种 IT 前沿技术等 精通各种金融业务 如核心 信贷 客户管理 管理会计等 曾创新性的研发出了国内领先的 金融风险实时预警系统 并获得 中国建设银行总行科技创新奖 国家创新基金 国家产业化推广基金 等奖项, 并推广至建设银行总行及全国 100 多家股份制 城市商业银行等应用至今 历任项目经理 技术总监 产品经理 研发部总经理 大型 IT 企业分公司总经理等职务 现任高伟达软件股份有限公司研发中心副总经理 大数据产品总监等职务 为公司规划并研发了 金融云大数据服务平台 大数据风险预警系统 大数据客户分析平台 金融大数据 IT 智能运维系统 等产品, 部分产品已经开发完毕并进行推广, 部分产品正在进行研发 由于长期负责过项目研发管理 技术总监 售前等, 经常进行公司研发部门员工培训, 互联网 金融等大型客户的售前 产品培训等 擅长以下技能 :

3 1 专业 PPT 的制作与讲解 ; 2 行业技术及解决方案的编写 ; 3 新产品研发的整个流程实践及管理 从用户需求调研 产品设计 产品研发 推广销售等的全流程管理 ; 4 常见 IT 技术架构的设计与实现 ; 5 常用分析与建模技术与实践 方长青老师近期内课程内容包括 : 课程大纲 : 第一讲大数据背景调研 一 中国大数据业务市场状况 1. 中国大数据业务市场状况 2. 大数据产业政策导向 3. 中国大数据产业链调查二 大数据业务应用 1. 大数据研究业务重点 2. 大数据数据源 - 数据提供方 3. 大数据业务应用场景 4. 大数据业务应用 舆情分析 5. 大数据业务应用 行为轨迹分析 6. 大数据业务应用 客户画像与产品服务完善 7. 大数据业务应用 客户标签加工 8. 大数据业务应用 精准营销 9. 大数据业务应用 反欺诈 10. 大数据业务应用 实时关联反欺诈三 大数据业务代表公司 1. hadoop 平台代表公司 -Cloudera 简介 2. hadoop 平台代表公司 -Hotonwors 简介 3. hadoop 平台代表公司 - 星环科技 TDH 简介

4 4. 大数据应用公司介绍 - 高伟达软件股份有限公司简介 5. 大数据领域活跃的公司 舆情分析产品商 6. 大数据领域活跃的公司 舆情检测服务商 7. 大数据领域活跃的公司 数据采集提供商 8. 大数据领域活跃的公司 数据交易平台 9. 大数据领域活跃的公司 数据整合应用商 10. 大数据领域活跃的公司 解决方案提供商 11. 大数据领域活跃的公司 明略案例分享 12. 大数据领域活跃的公司 应用程序提供商 13. 大数据领域活跃的公司 阿里巴巴 第二讲大数据在互联网金融行业应用场景介绍 一 大数据在金融行业应用调查 1. 大数据在金融行业应用调查 2. 不同行业应用大数据潜在价值评估 3. 中国金融行业大数据投资结构调查二 大数据在金融行业应用场景分析 1. 金融机构面对互联网的冲击 2. 金融机构利用大数据解决困境之道 3. 大数据在金融行业的应用方向 4. 银行如何玩转大数据? 5. 大数据常见误区 6. 大数据 云计算 互联网的关系 7. 大数据在金融行业的应用分类 8. 大数据在金融行业的应用典型场景 - 客户管理 9. 大数据在金融行业的应用典型场景 - 客户营销 10. 大数据在金融行业的应用典型场景 - 风控及反欺诈 11. 大数据在金融行业的应用典型场景 - 运维及流程优化 12. 大数据在金融行业的应用典型场景 - 客户画像

5 三 互联网金融的大数据解决方案 1. 传统金融机构在转型和创新上面临的痛点 2. 互联网金融典型的应用模式 3. 大数据在金融行业的最佳实践模式 4. 招商银行精准营销案例分析 5. 大数据应用 - 内外部数据采集 6. 大数据应用 - 基于大数据的 360 视图 7. 大数据应用 - 客户关联关系分析 8. 大数据应用 - 客户体验 9. 大数据应用 - 基于日志的互联网金融网站分析 10. 大数据应用 - 用户标签与用户画像 11. 互联网金融平台典型精准营销场景 - 理财达人 12. 互联网金融平台典型精准营销场景 - 信用卡营销 13. 银联数据在银行业的应用场景 - 商户客群分析 第三讲大数据产品设计 一 大数据客户分析平台简介 1. 大数据客户分析平台整体架构设计 2. 大数据客户分析平台典型应用场景 3. 大数据客户分析平台技术架构设计 4. 金融机构大数据平台技术解决方案 5. 客户场景分析 6. 大数据客户分析平台功能架构设计 7. 大数据客户分析平台 - 数据采集及存储的实现 8. 大数据客户分析平台 - 数据接口服务管理实现 9. 大数据平台物理部署架构 10. 大数据平台数据流程 11. 大数据客户分析数据建模实现二 金融云大数据服务平台介绍 1. 金融云大数据服务平台整体架构设计

6 2. 金融云大数据服务平台 - 数据采集 3. 金融云大数据平台功能架构实现 4. 金融云大数据平台客户服务功能架构 5. 金融云平台运营子系统功能架构 6. 金融云大数据服务平台应用场景 - 企业客户 7. 高伟达金融云大数据服务平台应用场景 - 个人客户 8. 高伟达金融云大数据服务平台应用场景 - 个人客户营销 9. 运营平台价值 10. 盈利点和收入模式 11. 系统整体技术架构实现 12. 数据接口与安全认证 13. 数据服务管理 14. 客户分析和建模 15. 客户分析与建模案例 - 基于价值的客户细分指标三 中国银行客户体验平台简介 1. 总体业务架构 2. 活动调查流程 3. 活动调查模型 4. 语义分析流程 5. 产品规划 6. 案例一 : 中行网银满意度调查 7. 案例二 : 机遇识别 - 余额宝 8. 系统功能视图 9. 智能分析 10. 数据模型实现四 产品原型设计及案例展示 1 产品原型设计常见工具及使用方法 2 大数据客户分析平台原型展示 3 金融云大数据服务平台产品原型展示 4 大数据视频展示

7 第四讲大数据分析与建模 一 大数据常用技术介绍 1. 大数据常用技术 - 数据处理 2. 大数据常用技术 - 数据存储常用技术 3. 大数据常用技术 - 数据查询 ( 日志查询系统 ) 4. 大数据常用技术 - 数据分析与数据挖掘二 大数据日志分析 5. 大数据日志分析常用算法 6. 大数据分析 (ITOA) 的闭环理论简介 7. 大数据金字塔模型建设规划探讨 8. 大数据智能运维系统整体功能结构 9. 大数据智能运维系统整体技术架构 10. 基于 Hadoop 的非结构化数据平台架构设计 11. Flume 日志采集 12. 基于 Kafka 打造集中日志消息总线 13. 基于 ElasticSearch 的日志信息查询索引 14. 准实时与离线日志信息统计 15. 日志分析常用算法 - 分类预测过程 16. 日志分析常用算法 - 关联规则分类过程 17. 日志分析常用算法 - 决策树的生成过程 18. 日志分析模块主要步骤 19. 基于监控数据进行日志数据采集样例 20. 日志数据清洗 21. 日志管理平台 - 系统运行统计报告 22. 日志收集流程 23. 日志归类阶段流程 24. 系统日志分析 - 通过故障关键词矩阵进行分类 25. 日志归类 - 日志分类结果 26. 日志关联性分析方法 27. 日志关联性分析 - 趋势预测

8 28. 故障关联性分析 29. 日志分析 - 时间关联性分析 30. 日志分析结果展示 31. 故障分析诊断流程 32. 场景一 : 日志业务指标分析及指标偏离度预警 33. 场景二 : 日志业务指标多维定义与分析 34. 场景三 : 故障分析与快速定位 35. 大数据 BI 展示效果图三 大数据典型场景建模 1. 大数据典型场景建模 - 客户细分建模 2. 大数据典型场景建模 - 实时关联反欺诈 3. 大数据典型场景建模 - 信用卡客户细分建模 4. P2P 金融评分卡建模

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