銀行大數(shù)據(jù)應用實踐課程大綱　　?。保y行大數(shù)據(jù)應用的問題互聯(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)等技術不足互聯(lián)網(wǎng)的流行使得非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠遠超過傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)IT公司的產(chǎn)品和服務已經(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、公共網(wǎng)頁得到客戶的信用記錄以及信用歷史和目標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

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大數(shù)據(jù)技術架構培訓與實踐（1天）介紹目前主流的開源大數(shù)據(jù)技術架構以及應用實例，并以實踐操作的方式輔助理解如何使用Hadoop、Spark對實際應用的大數(shù)據(jù)進行存儲和分析。1大數(shù)據(jù)核心技術概述 1.1大數(shù)據(jù)技術概述1. 1 大數(shù)據(jù)技術發(fā)展1. 2深入認識大數(shù)據(jù)技術架構1. 3 典型的大數(shù)據(jù)技術架構2 Hadoop技術基礎 2.1 Hadoop核心技術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)技術架構）培訓與實踐（1天）介紹目前主流的開源大數(shù)據(jù)技術架構以及應用實例，并以實踐操作的方式輔助理解如何使用Hadoop、Spark對實際應用的大數(shù)據(jù)進行存儲和分析。1大數(shù)據(jù)核心技術概述 1.1大數(shù)據(jù)技術概述1. 1大數(shù)據(jù)技術發(fā)展1. 2深入認識大數(shù)據(jù)技術架構1. 3典型的大數(shù)據(jù)技術架構2 Hadoop技術基礎 2.1 Hadoop核心技術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.學習如何使用SPSS Modeler完成數(shù)據(jù)挖掘過程；3.學習機器學習的常見技術，例如神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、聚類、關聯(lián)分析、回歸分析和社會網(wǎng)絡用戶情感分析等，并學習如何將它們應用到業(yè)務數(shù)據(jù)。4.結合實際案例以及上機操作講解培訓內(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分類技術決策樹技術Logistics回歸

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大數(shù)據(jù)在人力資源中的應用???? 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)促進人員學習培訓???? 四、大數(shù)據(jù)與

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銀行大數(shù)據(jù)應用實踐　　?。保鹑诖髷?shù)據(jù)應用的問題互聯(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)等技術不足互聯(lián)網(wǎng)的流行使得非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠遠超過傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)IT公司的產(chǎn)品和服務已經(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、公共網(wǎng)頁得到客戶的信用記錄以及信用歷史和目標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——個體精準定向姓名

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