銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐課程大綱　　?。保y行大數(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)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. 銀行大數(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)

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大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)培訓(xùn)與實踐（1天）介紹目前主流的開源大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)以及應(yīng)用實例，并以實踐操作的方式輔助理解如何使用Hadoop、Spark對實際應(yīng)用的大數(shù)據(jù)進行存儲和分析。1大數(shù)據(jù)核心技術(shù)概述 1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述1. 1 大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展1. 2深入認識大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)1. 3 典型的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)2 Hadoop技術(shù)基礎(chǔ) 2.1 Hadoop核心技術(shù)2.1.1 Hadoop概述2.1.2 HDFS文件系統(tǒng)

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大數(shù)據(jù)建模（大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)）培訓(xùn)與實踐（1天）介紹目前主流的開源大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)以及應(yīng)用實例，并以實踐操作的方式輔助理解如何使用Hadoop、Spark對實際應(yīng)用的大數(shù)據(jù)進行存儲和分析。1大數(shù)據(jù)核心技術(shù)概述 1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述1. 1大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展1. 2深入認識大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)1. 3典型的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)2 Hadoop技術(shù)基礎(chǔ) 2.1 Hadoop核心技術(shù)2.1.1 Hadoop概述2.1.2 HDFS文件系統(tǒng)2.1.3 MapReduce計算模型2.2

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大數(shù)據(jù)挖掘與分析培訓(xùn)綱要內(nèi)容概要1.介紹SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘軟件的功能和基本操作；2.學(xué)習(xí)如何使用SPSS Modeler完成數(shù)據(jù)挖掘過程；3.學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的常見技術(shù)，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)分析、回歸分析和社會網(wǎng)絡(luò)用戶情感分析等，并學(xué)習(xí)如何將它們應(yīng)用到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。4.結(jié)合實際案例以及上機操作講解培訓(xùn)內(nèi)容數(shù)據(jù)挖掘簡介數(shù)據(jù)挖掘的概念CRISPDM方法論SPSS Modeler 18簡介數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)理解缺失值定義數(shù)據(jù)審核節(jié)點介紹分布圖節(jié)點初步理解字符型字段的分直方圖/統(tǒng)計節(jié)點初步理解數(shù)值型字段的分布常用數(shù)據(jù)分析圖畫法SPSS Modeler分類技術(shù)決策樹技術(shù)Logistics回歸

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大數(shù)據(jù)在人力資源中的應(yīng)用???? 一、大數(shù)據(jù)及其特點???? 二、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是洞察1. 洞察未來趨勢2. 洞察管理規(guī)律3. 洞察客戶需求4. 洞察員工表現(xiàn)5. 洞察客戶誠信6. 洞察合適人選???? 三、大數(shù)據(jù)與人力資源管理?? ??? ?1. 大數(shù)據(jù)預(yù)測人員升遷與離職?????? 2. 大數(shù)據(jù)與人才發(fā)現(xiàn)?????? 3. 獵頭公司是怎么找人的？?????? 4. 大數(shù)據(jù)與人才管理?????? 5. 大數(shù)據(jù)能夠翻轉(zhuǎn)考核?????? 6. 大數(shù)據(jù)幫助招聘經(jīng)理篩選簡歷?????? 7. 大數(shù)據(jù)與人才評價?????? 8. 大數(shù)據(jù)促進人員學(xué)習(xí)培訓(xùn)???? 四、大數(shù)據(jù)與

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銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐　　　１．金融大數(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)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. 金融大數(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. 金融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

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