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銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱

課程編號(hào):21862

課程價(jià)格:¥21200/天

課程時(shí)長(zhǎng):3 天

課程人氣:1290

行業(yè)類(lèi)別:銀行金融     

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:趙衛(wèi)東

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)中高層管理人員

【培訓(xùn)收益】
任正非說(shuō):如果我們不想死,就要向最優(yōu)秀的人和組織學(xué)習(xí),否則怎么能先進(jìn)呢?該項(xiàng)目可以零距離接觸,感悟其優(yōu)秀文化,學(xué)習(xí)其先進(jìn)的管理之道——他人之石可以攻玉。

 1.銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用的問(wèn)題

• 互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴(lài)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(dòng)了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新


• 未來(lái)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(wèn)題:

ü  數(shù)據(jù)特點(diǎn)與組成


n 數(shù)量不夠大;維度不夠多


n 核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會(huì)化的數(shù)據(jù)等

ü 技術(shù)不足


n 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(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)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(hù)提供的信息(申請(qǐng)、表格等)


• 社交網(wǎng)絡(luò)、公共網(wǎng)頁(yè)得到客戶(hù)的信用記錄以及信用歷史

• 和目標(biāo)客戶(hù)有類(lèi)似行為模式的客戶(hù)數(shù)據(jù)


• 金融以及經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)


• 社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)(個(gè)人、家庭計(jì)劃等)

3. 銀行客戶(hù)全生命周期管理

• 客戶(hù)身份識(shí)別方法——個(gè)體精準(zhǔn)定向
n

姓名、身份證號(hào)、地址、手機(jī)號(hào)、E‐Mail、SNS 賬號(hào)、銀行卡號(hào) n 用戶(hù)標(biāo)簽

• 客戶(hù)分類(lèi):人口統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)簽、通用標(biāo)簽、價(jià)值標(biāo)簽、長(zhǎng)短期購(gòu)物喜好、金融服務(wù)等

• 客戶(hù)響應(yīng)率分析


• 客戶(hù)“健康度”分析


• 客戶(hù)挽留率分析

• 客戶(hù)價(jià)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(xiǎn)評(píng)估 

ü 追債委外

ü 欺詐交易辨別

 建一個(gè)反欺詐統(tǒng)計(jì)模型

釣魚(yú)網(wǎng)站攻擊、信用卡套現(xiàn)、盜刷信用卡、反洗錢(qián) 

信用卡套現(xiàn)識(shí)別

高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)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(yíng)銷(xiāo):銀行存量客戶(hù)增值營(yíng)銷(xiāo)

ü 細(xì)分客戶(hù),按照客戶(hù)行為進(jìn)行分類(lèi)


ü 優(yōu)惠推薦、商品推薦

ü 微博營(yíng)銷(xiāo):把微博上用戶(hù)與銀行用戶(hù)相匹配


ü 事件式營(yíng)銷(xiāo)。生活事件(換工作、改變婚姻狀況、置房等)帶來(lái)的營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)

 

• 產(chǎn)品設(shè)計(jì):銀行金融產(chǎn)品設(shè)計(jì) 

信貸需求預(yù)測(cè)

需求金額預(yù)測(cè)

 • 營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分析:

目標(biāo)客戶(hù)分析

客戶(hù)行為分析:電話語(yǔ)音、網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控錄像:客戶(hù)走動(dòng)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(gè)地方的原始數(shù)據(jù)和原始的日志定時(shí)每隔一分鐘進(jìn)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(gè)很方便的前端實(shí)時(shí)的查詢(xún)

• 呼叫中心記錄的分析 

客戶(hù)情感分析

5.數(shù)據(jù)分析方法和過(guò)程

• 業(yè)務(wù)理解


• 數(shù)據(jù)理解


• 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題與預(yù)處理

• 數(shù)據(jù)分析常見(jiàn)陷阱


• 數(shù)據(jù)分析方法的選擇


• 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的評(píng)價(jià)


• 數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的組建

6.銀行數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例分析:銀行信用卡欺詐與拖欠行為分析

用戶(hù)信用等級(jí)影響因素

ü 客戶(hù)信用卡申請(qǐng)數(shù)據(jù)預(yù)處理 

ü 信用卡申請(qǐng)成功影響因素

ü 信用卡用戶(hù)信用等級(jí)影響因素

ü 基于消費(fèi)的信用等級(jí)影響因素

 信用卡欺詐判斷模型

ü 基于關(guān)聯(lián)分析的欺詐模型 

ü 基于判別的欺詐模型

ü 基于分類(lèi)算法的欺詐模型

 

欺詐人口屬性分析

ü 欺詐人口屬性統(tǒng)計(jì)分析

ü 基于邏輯回歸的欺詐人口屬性分析 

 

逾期還款的客戶(hù)特征

ü 基于決策樹(shù)分析逾期客戶(hù)特征

ü 基于回歸分析逾期客戶(hù)特征

 

根據(jù)消費(fèi)歷史分析客戶(hù)特征 

ü 基于聚類(lèi)分析客戶(hù)特征

ü 基于客戶(hù)細(xì)分的聚類(lèi)分析

 

7. 數(shù)據(jù)分析練習(xí)

• 常用的數(shù)據(jù)分析工具


• 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)(提供數(shù)據(jù)和案例文檔) 

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