韩迎娣：还原互联网+：银行与大数据

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5703

联系老师

银行业

适用对象

银行从业者、高级管理人员、金融企业董事长、总经理、营销

课程介绍

【课程对象】银行从业者、高级管理人员、金融企业董事长、总经理、营销

【课程时间】1小时

【课程背景】

随着信息化、智能化的快速发展，金融行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用，金融机构正在加大数据治理项目中的投入，结合大数据平台建设项目，构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。

课程将以大数据分析为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据的技术逻辑是什么？主要价值体现在哪些方面？如何根据所学来释放金融数据应用价值？大数据下的用户管理与营销关系？使学员学之解惑，学之能用，实现新的数据价值与突破。

【课程收益】

互联网+的逻辑，对银行的影响，互联网+带来产业升级
大数据价值、技术图谱、逻辑、特点特征等
大数据的分析、建模、标签化管理
大数据的金融应用、让数据引导企业业务
大数据下的营销洞察与智能营销

【课程宗旨】

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】银行从业者、高级管理人员、金融企业董事长、总经理、营销

【课程时间】1小时

【课程大纲】

一、互联网+与大数据

1、什么是互联网＋？

2、互联网＋对银行的影响

3、消费升级必然带来产业升级

什么是产业互联网？
产业互联网VS消费互联网
产业互联网VS物联网、互联网＋、智能＋

4、什么是大数据？

5、大数据能做什么？

6、大数据特征与特点

7、大数据技术图谱

大数据技术基础
大数据的数据源特点
大数据技术逻辑
大数据全域识别
大数据数据展现

案例：

二、大数据分析与银行应用

1、大数据分析与建模

建模
训练模型
应用模型
优化模型

2、大数据标签化管理

数据标签
标签
多样化标签与场景化应用

3、大数据下的用户特性

用户画像
用户增长框架
用户生命周期
用户AARRR体系
用户关系管理

4、大数据的金融营销洞察

目标用户旅程
营销活动评估
社交表现追踪
行为趋势洞察

案例：

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