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大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302618294
- 條形碼：9787302618294 ; 978-7-302-61829-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版) 本書特色
《大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版)》的特點(diǎn)如下： 內(nèi)容全面 全書以大數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀及*新模式，系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)及征信中的應(yīng)用，并強(qiáng)調(diào)了在應(yīng)用過程中，中國金融信息安全的重要性及保障機(jī)制。本書內(nèi)容涵蓋面極廣，有效地為各行各業(yè)的讀者提供了大數(shù)據(jù)金融與征信的宏觀視圖。 體例新穎 本書秉承著注重實(shí)際運(yùn)用的宗旨，編寫體例上彰顯了可讀性和互動(dòng)性。每章前有“本章目標(biāo)”和“本章簡介”，每章末有“本章總結(jié)”和“課后作業(yè)”。書中除了理論教學(xué)，還配有相關(guān)案例和解析，突出理論與實(shí)踐相結(jié)合，打破了傳統(tǒng)“羅列發(fā)條”的教材編寫模式，通俗易懂，開拓了學(xué)生的視野，更好的滿足培養(yǎng)既懂專業(yè)知識(shí)又能運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題的“復(fù)合型”經(jīng)濟(jì)人才需求。
大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版) 內(nèi)容簡介
《大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版)》系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)金融與征信及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用，具有全面性、實(shí)用性和前瞻性等特點(diǎn)。全書共9章，第1章和第2章闡述大數(shù)據(jù)金融及大數(shù)據(jù)分析方法相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，是后面內(nèi)容的基礎(chǔ)。第3章闡述與大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、人工智能技術(shù)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)。第4章至第6章詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)、證券業(yè)及保險(xiǎn)業(yè)中的應(yīng)用，是本書的主要內(nèi)容。第7章和第8章重點(diǎn)闡述大數(shù)據(jù)在征信中的實(shí)際應(yīng)用和信用評分方法，是本書的另一重點(diǎn)內(nèi)容，也是當(dāng)代大數(shù)據(jù)研究的熱點(diǎn)問題。第9章介紹了大數(shù)據(jù)和中國金融信息安全，這是大數(shù)據(jù)金融與征信的發(fā)展進(jìn)程中不可避免的問題。本書力爭把大數(shù)據(jù)與其實(shí)際應(yīng)用糅合一起介紹，力求讓讀者活學(xué)活用。 《大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版)》既可作為高等學(xué)校互聯(lián)網(wǎng)金融院系課程教材，也可供互聯(lián)網(wǎng)金融研究者、從業(yè)者、管理人員參考。
大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版) 目錄
第1章 大數(shù)據(jù)金融概述 1
1.1 大數(shù)據(jù)概述 2
1.1.1 大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與特征 2
1.1.2 大數(shù)據(jù)的分類 6
1.1.3 大數(shù)據(jù)的價(jià)值 7
1.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域 9
1.2.1 商業(yè) 10
1.2.2 通信 11
1.2.3 醫(yī)療 13
1.2.4 金融 15
1.3 大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵、特點(diǎn)與優(yōu)勢 18
1.3.1 大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵 18
1.3.2 大數(shù)據(jù)金融的特點(diǎn) 18
1.3.3 大數(shù)據(jù)金融相對于傳統(tǒng)金融的優(yōu)勢 19
1.4 大數(shù)據(jù)使金融業(yè)大變革 20
1.4.1 大數(shù)據(jù)使銀行業(yè)大變革 20
1.4.2 大數(shù)據(jù)使保險(xiǎn)業(yè)大變革 21
1.4.3 大數(shù)據(jù)使證券業(yè)大變革 23
1.4.4 大數(shù)據(jù)使征信行業(yè)大變革 24
1.5 大數(shù)據(jù)金融模式 26
1.5.1 平臺(tái)金融模式 26
1.5.2 供應(yīng)鏈金融模式 27
1.6 大數(shù)據(jù)金融信息安全 28
1.7 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例 28
1.7.1 案例之一：北京市政交通一卡通 28
1.7.2 案例之二：大數(shù)據(jù)與美團(tuán)外賣的精細(xì)化運(yùn)營 30
本章總結(jié) 39
本章作業(yè) 40
第2章 大數(shù)據(jù)分析方法 41
2.1 大數(shù)據(jù)處理流程 42
2.1.1 數(shù)據(jù)采集 42
2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 43
2.1.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 44
2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘 44
2.1.5 數(shù)據(jù)解釋 45
2.2 數(shù)據(jù)來源 45
2.2.1 核心數(shù)據(jù) 46
2.2.2 外圍數(shù)據(jù) 47
2.2.3 常規(guī)渠道數(shù)據(jù) 48
2.3 大數(shù)據(jù)架構(gòu) 49
2.3.1 HDFS系統(tǒng) 52
2.3.2 MapReduce 56
2.3.3 HBase 58
2.4 數(shù)據(jù)挖掘方法 59
2.4.1 分類分析方法 59
2.4.2 回歸分析方法 68
2.4.3 其他方法 71
本章總結(jié) 74
本章作業(yè) 75
第3章 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù) 77
3.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 78
3.1.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概述 78
3.1.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的系統(tǒng)架構(gòu) 78
3.1.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及趨勢 80
3.1.4 物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù) 80
3.2 云計(jì)算技術(shù) 87
3.2.1 云計(jì)算概述 87
3.2.2 云計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu) 88
3.2.3 云計(jì)算的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀與趨勢 90
3.2.4 云的服務(wù)模式 92
3.3 人工智能技術(shù) 93
3.3.1 人工智能技術(shù)概述 93
3.3.2 人工智能技術(shù)的層次結(jié)構(gòu) 94
3.3.3 人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀與趨勢 95
3.3.4 人工智能中的關(guān)鍵技術(shù) 97
3.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)與三種技術(shù)的關(guān)系 102
本章總結(jié) 103
本章作業(yè) 104
第4章 大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用 105
4.1 客戶關(guān)系管理 106
4.1.1 客戶細(xì)分 106
4.1.2 預(yù)見客戶流失 108
4.1.3 高效渠道管理 109
4.1.4 推出增值服務(wù)，提升客戶忠誠度 109
4.1.5 案例——大數(shù)據(jù)幫助商業(yè)銀行改善與客戶的關(guān)系 110
4.2 精準(zhǔn)營銷 110
4.2.1 客戶生命周期管理 111
4.2.2 實(shí)時(shí)營銷 112
4.2.3 交叉營銷 113
4.2.4 社交化營銷 114
4.2.5 個(gè)性化推薦 115
4.3 信貸管理 116
4.3.1 貸款風(fēng)險(xiǎn)評估 116
4.3.2 信用卡自動(dòng)授信 118
4.3.3 案例——大數(shù)據(jù)為商業(yè)銀行信貸管理提供更多可能 119
4.4 大數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)管理 120
4.4.1 大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)控制的區(qū)別 120
4.4.2 基于大數(shù)據(jù)的銀行風(fēng)險(xiǎn)管理模式 123
4.4.3 反欺詐 129
4.4.4 反洗錢 132
4.5 運(yùn)營優(yōu)化 134
4.5.1 市場和渠道分析優(yōu)化 135
4.5.2 產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化 137
4.5.3 網(wǎng)絡(luò)輿情分析 138
4.5.4 案例——大數(shù)據(jù)分析助力手機(jī)銀行優(yōu)化創(chuàng)新 140
本章總結(jié) 141
本章作業(yè) 142
第5章 大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)中的應(yīng)用 143
5.1 大數(shù)據(jù)在股票分析中的應(yīng)用 144
5.1.1 基于基本面分析的數(shù)據(jù)挖掘方法 144
5.1.2 基于技術(shù)分析的數(shù)據(jù)挖掘方法 145
5.1.3 決策樹法的應(yīng)用 146
5.1.4 聚類分析法的應(yīng)用 147
5.1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用 148
5.2 客戶關(guān)系管理 151
5.2.1 客戶細(xì)分 151
5.2.2 客戶滿意度 154
5.2.3 流失客戶預(yù)測 156
5.3 投資情緒分析 159
5.3.1 投資者情緒的測量 159
5.3.2 基于網(wǎng)絡(luò)輿情的投資者情緒分析 161
5.4 大數(shù)據(jù)與智能投顧 166
5.4.1 智能投顧概述 166
5.4.2 大數(shù)據(jù)與智能投顧服務(wù)系統(tǒng) 167
5.4.3 大數(shù)據(jù)智能投顧平臺(tái)技術(shù)架構(gòu) 168
5.5 大數(shù)據(jù)與量化交易 170
5.5.1 量化交易概述 170
5.5.2 量化交易策略 172
5.5.3 量化交易中的主要分析技術(shù) 177
5.5.4 量化交易的風(fēng)險(xiǎn)與控制 177
5.5.5 大數(shù)據(jù)在量化交易中的應(yīng)用 178
本章總結(jié) 183
本章作業(yè) 184
第6章 大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)業(yè)中的應(yīng)用 185
6.1 大數(shù)據(jù)保險(xiǎn) 186
6.1.1 大數(shù)據(jù)保險(xiǎn)的概念和特征 186
6.1.2 保險(xiǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的階段 187
6.1.3 大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)中的作用 188
6.1.4 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu) 189
6.1.5 保險(xiǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀 191
6.2 承保定價(jià) 193
6.2.1 大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)保險(xiǎn)定價(jià)理論 194
6.2.2 大數(shù)據(jù)對承保定價(jià)的革新 194
6.2.3 大數(shù)據(jù)在車險(xiǎn)定價(jià)中的應(yīng)用 196
6.2.4 大數(shù)據(jù)在健康險(xiǎn)定價(jià)中的應(yīng)用 200
6.3 精準(zhǔn)營銷 206
6.3.1 保險(xiǎn)精準(zhǔn)營銷 206
6.3.2 大數(shù)據(jù)與保險(xiǎn)精準(zhǔn)營銷 208
6.3.3 組建垂直平臺(tái)生態(tài)圈 211
6.3.4 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷在保險(xiǎn)業(yè)中的應(yīng)用 213
6.4 欺詐識(shí)別 214
6.4.1 保險(xiǎn)欺詐 214
6.4.2 大數(shù)據(jù)與保險(xiǎn)反欺詐 216
6.4.3 大數(shù)據(jù)與車險(xiǎn)反欺詐 220
6.4.4 大數(shù)據(jù)與健康險(xiǎn)的理賠風(fēng)險(xiǎn) 222
本章總結(jié) 225
本章作業(yè) 226
第7章 大數(shù)據(jù)征信 227
7.1 傳統(tǒng)征信 228
7.1.1 征信概述 228
7.1.2 征信的基本流程 235
7.1.3 征信行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈 238
7.1.4 征信產(chǎn)品 238
7.1.5 征信機(jī)構(gòu) 242
7.1.6 征信體系 244
7.2 大數(shù)據(jù)征信 250
7.2.1 大數(shù)據(jù)征信概述 250
7.2.2 大數(shù)據(jù)征信的理論基礎(chǔ) 253
7.2.3 大數(shù)據(jù)征信流程 256
7.3 大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè) 257
7.3.1 國外大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè) 257
7.3.2 國內(nèi)大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè) 262
本章總結(jié) 268
本章作業(yè) 269
第8章 大數(shù)據(jù)信用評分方法 271
8.1 信用評分概述 272
8.1.1 信用與信用評分的內(nèi)涵 272
8.1.2 信用評分與信用評級的比較 274
8.1.3 信用評分的應(yīng)用領(lǐng)域 275
8.1.4 我國個(gè)人信用評分發(fā)展現(xiàn)狀 276
8.1.5 大數(shù)據(jù)信用評分與傳統(tǒng)信用評分的比較 278
8.2 數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)信用評分 280
8.2.1 數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)信用評分中的重要性 280
8.2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的信用評分模型構(gòu)建步驟 281
8.3 大數(shù)據(jù)信用評分方法 283
8.3.1 傳統(tǒng)信用評分的方法 283
8.3.2 大數(shù)據(jù)信用評分方法 285
8.3.3 信用評分模型準(zhǔn)確度的效果評估指標(biāo) 287
8.4 大數(shù)據(jù)信用評分典型案例 290
8.4.1 國外大數(shù)據(jù)信用評分案例 290
8.4.2 國內(nèi)大數(shù)據(jù)信用評分案例 295
本章總結(jié) 302
本章作業(yè) 302
第9章 大數(shù)據(jù)與中國金融信息安全 303
9.1 金融信息安全的重要性 304
9.1.1 金融信息安全的含義 304
9.1.2 金融信息安全的屬性特征 305
9.1.3 金融信息安全的重要性 306
9.2 大數(shù)據(jù)給我國金融信息安全帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn) 308
9.2.1 大數(shù)據(jù)給金融信息安全帶來的機(jī)遇 308
9.2.2 大數(shù)據(jù)給我國金融信息安全帶來的挑戰(zhàn) 309
9.2.3 案例：美國“棱鏡門”事件 311
9.3 大數(shù)據(jù)金融信息安全風(fēng)險(xiǎn) 315
9.3.1 大數(shù)據(jù)金融信息安全風(fēng)險(xiǎn)的類型 315
9.3.2 大數(shù)據(jù)金融信息安全風(fēng)險(xiǎn)的特征 318
9.3.3 國內(nèi)外金融信息安全事件及事故 320
9.4 我國金融信息安全現(xiàn)狀及制約因素 324
9.4.1 我國金融信息安全現(xiàn)狀 324
9.4.2 我國金融信息安全的制約因素 325
9.5 美國金融信息安全保障機(jī)制 326
9.5.1 美國金融信息安全保障機(jī)制的特點(diǎn) 327
9.5.2 美國金融信息安全保障機(jī)制的主要做法 327
9.6 我國金融信息安全建設(shè) 329
9.6.1 完善頂層設(shè)計(jì)，盡快構(gòu)建適應(yīng)我國金融發(fā)展需要的金融信息安全保障體系 329
9.6.2 盡快制定我國金融行業(yè)國產(chǎn)信息技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)替代戰(zhàn)略 329
9.6.3 盡快制定金融行業(yè)自主可控戰(zhàn)略實(shí)施步驟，推進(jìn)自主 可控國家戰(zhàn)略 329
9.6.4 應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行信息安全分析 330
本章總結(jié) 330
本章作業(yè) 332
參考文獻(xiàn) 333
展開全部
大數(shù)據(jù)金融與征信(第2版) 作者簡介
何平平，博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，主持完成國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)，教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目1項(xiàng)，省社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，省科技項(xiàng)目5項(xiàng)，企業(yè)委托研究項(xiàng)目2項(xiàng)，出版專著1部，教材1部，發(fā)表論文20余篇，現(xiàn)在湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院工作，任湖南大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究所所長。
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