大数据丛书 金融大数据 战略规划与实践指南PDF格式文档图书下载

第1篇 大数据战略规划 2

1 背景 2

1.1大数据是什么 2

1.2大数据关键推动事件 6

1.3国家相关政策意见 7

1.4金融大数据应运而生 8

1.5金融大数据的现状与前瞻 10

1.6金融大数据的衡量标准 12

2 金融大数据的战略定位 15

2.1必要性 16

2.2可行性 22

2.3主要问题 23

2.4大数据价值所在 26

2.5大数据思维转变 31

2.6大数据战略行动 33

3 金融企业大数据应用规划构建 35

3.1制定规划原则 36

3.2选择规划方法 39

3.3制定目标蓝图 43

3.4识别规划风险 46

3.5明确数据规划 47

3.6制定目标计划 50

3.7明确组织规划 51

3.8选择技术方案 52

3.9确定人才规划 53

3.10回顾实施风险 54

4 大数据的技术解决方案 57

4.1应对场景 57

4.2当前主要的大数据技术模型 59

4.3深入分析Hadoop 62

4.4大数据硬件技术规划 68

4.5未来推荐技术模型 71

4.6数据资产治理 74

5 大数据可视化 77

5.1背景 77

5.1.1发展历程 78

5.1.2可视化分析的能力要素 79

5.1.3可视化分析与传统分析的差异 80

5.2可视化分析的过程及方法 80

5.3可视化分析应用场景 81

5.3.1社交网络分析 81

5.3.2矢量地图分析 82

5.3.3词云分析 83

5.3.4流量流向（桑基图）分析 84

5.3.5客户全网画像 84

第2篇 场景实例详解 90

6 客户大数据实例：客户全景视图应用 90

6.1客户全景视图的互联网基因 91

6.2客户全景视图是金融大数据应用的基础 94

6.3关键技术设计 96

6.3.1 NoSQL数据库的选择 96

6.3.2 HBase的模型设计 99

6.3.3源表数据的增量导出 102

6.3.4数据写入HBase的方法 103

6.4主要技术实现 104

6.4.1架构设计 105

6.4.2环境搭建 106

6.4.3数据的抽取和整合 106

6.4.4保单视图查询 110

6.5扩展分析 112

6.5.1回顾 112

6.5.2扩展 113

6.5.3风险防范 114

7 网站大数据实例：点击流分析与应用 116

7.1点击流分析的业务目标 117

7.2关键技术 118

7.2.1数据的获取 118

7.2.2数据的预处理 119

7.2.3用户行为数据的建模 120

7.3案例：某保险公司电商网站点击流分析 121

7.3.1数据获取及预处理 121

7.3.2会话识别 122

7.3.3网页基本情况分析 123

7.4舆情分析应用简介 127

7.4.1确定挖掘算法 128

7.4.2网络爬虫技术 129

7.4.3主要实现过程 130

8 健康大数据实例：医疗费用监控应用 132

8.1国内外医疗保险欺诈和监管情况 132

8.2医保欺诈类型介绍 133

8.3医保欺诈监控技术介绍 134

8.4基于数据分析风险审核实现 136

8.4.1日平均医疗费用合规度分析 136

8.4.2单病种治疗方法分析 138

8.4.3单病种非常规治疗方法筛选 144

8.5数据分析监控技术挑战 146

9 语音大数据实例：电销中心质检应用 149

9.1呼叫中心业务现状 150

9.2语音识别与语音分析 150

9.3语音分析业务模型 152

9.3.1自动质检 152

9.3.2业务分析 156

9.4技术实现过程 160

9.4.1逻辑架构设计 160

9.4.2项目实施指引 161

9.5效果和风险总结 163

9.5.1预期效果 163

9.5.2实施风险 163

10 影像大数据实例：影像数据迁移应用 165

10.1企业内容管理的概念及应用 165

10.2基于大数据技术的内容管理平台 166

10.3内容管理平台的应用案例：影像系统 167

10.3.1业务背景 167

10.3.2技术关键 168

10.3.3实现过程 172

10.3.4案例的业务价值分析 174

11 日志大数据实例：日志备份查询应用 175

11.1日志数据的类型 175

11.2日志数据管理 176

11.2.1日志的记录和产生 176

11.2.2日志的采集和传输 178

11.2.3日志的存储 180

11.2.4日志的应用 181

11.3关键技术设计 181

11.3.1日志数据的存储技术 182

11.3.2采集传输技术 183

11.3.3数据分析技术 185

11.4日志管理系统的案例 186

11.4.1系统建设目标 186

11.4.2使用Flume建立日志传输管道 187

11.4.3日志文件的保存和HBase日志索引的创建 188

11.4.4关于日志规范 189

11.5日志管理的价值分析 189

11.5.1系统运行监控 189

11.5.2违规分析 189

11.5.3用户行为分析 190

第3篇 常见问题与应对机制 193

12 大数据安全 193

12.1数据安全事件回顾 194

12.2安全体系 196

12.2.1架构安全 196

12.2.2服务器安全 197

12.2.3数据安全 198

12.3法律安全 198

12.4可用性 199

13 大数据来源 201

13.1内部数据源 202

13.2政府数据源 204

13.3外部大数据 207

13.4现状与趋势 210

14 关乎胜负与生死的决战 212

14.1客户价值之战 213

14.2企业利润之战 214

14.3管理平台之战 214

14.4人才队伍之争 215

14.5决战场景推演一 215

14.6决战场景推演二 216

15 大数据的人才需求与培育路线 220

15.1人才需求 220

15.2选人 223

15.2.1人员类型 223

15.2.2人员水平 224

15.3育人 226

15.4用人 227

15.5留人 229

16 大数据的合作资源 231

16.1产业链整体情况 231

16.2专业领域划分 234

16.3合作商近况 235

16.3.1基础平台提供商 235

16.3.2 Hadoop提供商 237

16.3.3可视化分析软件 238

16.3.4数据中心提供商 239

16.3.5集成服务提供商 240

16.3.6系统安全提供商 241

16.3.7多媒体识别与分析 242

16.3.8数据分析提供商 243

16.3.9数据管理提供商 245

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