金融大数据实践素材电子教案
金融大数据教案模板范文
课时：2课时教学目标：1. 让学生了解金融大数据的概念、特点和应用领域。
2. 使学生掌握金融大数据的基本分析方法和技术。
3. 培养学生运用金融大数据解决实际问题的能力。
教学重点：1. 金融大数据的概念和特点。
2. 金融大数据的基本分析方法。
3. 金融大数据的应用案例。
教学难点：1. 金融大数据的分析方法在实际应用中的操作。
2. 金融大数据在不同领域的应用差异。
教学准备：1. 教师准备相关教学课件、案例等资料。
2. 学生预习金融大数据相关内容。
教学过程：一、导入1. 引导学生回顾金融行业的发展历程，引出金融大数据的概念。
2. 提问：什么是金融大数据？它有什么特点？二、讲授新课1. 金融大数据的概念和特点- 金融大数据的定义- 金融大数据的特点：海量、多样、实时、复杂- 金融大数据的应用领域：风险管理、客户分析、营销推广等2. 金融大数据的基本分析方法- 描述性分析：统计、图表、趋势分析等- 探索性分析：聚类、关联规则挖掘等- 预测性分析：时间序列分析、回归分析等3. 金融大数据的应用案例- 风险管理：通过大数据分析，识别和评估金融风险- 客户分析：了解客户需求，提供个性化服务- 营销推广：精准定位目标客户，提高营销效果三、课堂练习1. 学生分组讨论：如何运用金融大数据解决实际金融问题？2. 教师根据学生的讨论结果，点评并总结。
四、总结1. 回顾本节课所学内容，强调金融大数据的重要性。
2. 布置课后作业：阅读一篇关于金融大数据的应用案例，分析其方法和效果。
教学反思：1. 关注学生的学习兴趣，激发学生对金融大数据的兴趣。
2. 注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
3. 及时调整教学策略，确保教学目标的实现。
大数据金融课程设计
大数据金融课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据在金融领域的应用及其重要性；2. 学生掌握基本的数据分析方法，如统计分析、数据挖掘等，并能在金融数据中进行实际操作；3. 学生了解金融数据的特点，包括数据的来源、类型及处理方法；4. 学生掌握金融风险管理与决策的基本原理，并运用大数据进行风险分析。
技能目标：1. 学生能够运用信息技术手段收集、整理金融数据；2. 学生能熟练使用数据分析工具，如Excel、Python等，进行数据清洗、分析与可视化；3. 学生具备一定的金融建模能力，能运用所学知识解决实际问题；4. 学生能够通过小组合作，有效沟通，共同完成金融数据分析项目。
情感态度价值观目标：1. 学生对大数据金融产生兴趣，认识到其在现实生活中的应用价值；2. 学生在学习过程中培养严谨、务实的科学态度，树立数据驱动的决策意识；3. 学生具备创新意识，敢于尝试新方法，勇于面对挑战，形成积极向上的学习态度；4. 学生能够遵循社会主义核心价值观，关注国家金融安全，提高社会责任感。
本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为具体的学习成果，以便后续的教学设计和评估。
通过本课程的学习，使学生不仅掌握金融知识，还能运用大数据技术解决实际问题，为未来金融行业的发展奠定基础。
二、教学内容1. 大数据金融概述- 金融数据的特点与价值- 大数据在金融领域的应用案例2. 金融数据采集与处理- 数据来源与类型- 数据清洗与预处理方法- 数据存储与管理3. 金融数据分析方法- 描述性统计分析- 数据挖掘技术- 金融建模与预测4. 金融风险管理- 风险管理基本原理- 大数据在风险管理中的应用- 风险评估与决策模型5. 大数据金融实践- 数据分析工具与软件操作- 金融数据分析项目实践- 小组合作与成果展示教学内容根据课程目标进行科学组织和系统安排，涵盖大数据金融的基本概念、数据采集与处理、分析方法、风险管理及实践环节。
大数据综合实践课程设计
大数据综合实践课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能结合实际案例，运用大数据分析技术，解决实际问题，提升数据处理能力。
3. 学生了解大数据在各领域的应用，认识到数据的价值和潜力。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析，掌握基本的数据可视化技巧。
2. 学生能够独立完成大数据项目的策划、实施和评估，提高团队协作和项目管理能力。
3. 学生能够运用大数据思维，发现生活中的问题，并提出数据驱动的解决方案。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对大数据技术的兴趣，激发学习热情，形成主动探索和创新的意识。
2. 学生认识到数据安全、隐私保护的重要性，树立正确的数据伦理观念。
3. 学生通过实践课程，体验团队合作、共享成果的喜悦，培养积极向上的学习态度。
课程性质：本课程为综合实践课程，旨在通过实际操作和案例分析，帮助学生掌握大数据的基本知识和技能，提高数据处理和分析能力。
学生特点：高中生具备一定的计算机操作能力和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心，善于合作与交流。
教学要求：注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养具备创新精神和实践能力的大数据人才。
通过课程目标的分解，将学习成果具体化，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据概述：介绍大数据的定义、特征、发展历程，以及大数据在各领域的应用。
教材章节：《大数据导论》第1章2. 数据采集与存储：讲解数据采集的方法和工具，数据存储的常用技术。
教材章节：《大数据技术基础》第2章3. 数据处理与分析：学习数据处理的基本方法，如数据清洗、数据预处理等；掌握数据分析的常用算法，如分类、聚类等。
教材章节：《大数据技术基础》第3-4章4. 数据可视化：介绍数据可视化原理，掌握常见的数据可视化工具和技巧。
教材章节：《数据可视化》第1-2章5. 大数据分析实践：结合实际案例，运用所学知识进行数据处理、分析和可视化，解决实际问题。
金融大数据分析教学课件第8章
2.利用模型进
行预测。
5:00-5:30或01:30-02:0010：4:30-5:00或
02:00-02:3011：4:00-4:30或02:30-03:00
第 八 章 银行卡盗刷风险预警分析
8.5 数据预处理与探索分析 8.5.1 描述性统计分析 操作步骤： 1. 加载数据集，使用pandas的read_csv()函数，读取本案例的数据文 件“credit_transaction.csv”。 2. 使用describe()函数查看数据集的汇总信息。
8.5.3 观察数据集是否均衡
数据集中，“高风险交易标识”列有两个取值，分别为0、1，利用 groupby（）函数可以对数据进行分组，查看银行卡消费信息中“高 风险交易标识”的特征。
python代码：
dataset.groupby("高风险交易标识").count()
第 八 章 银行卡盗刷风险预警分析
第 八 章 银行卡盗刷风险预警分析
8.7 信用卡盗刷识别逻辑回归模型 1 关联性分析
为了完成高风险盗刷识 别逻辑回归模型的探索， 本节将问题分解成如下
几个步骤：
2 基于关联性进行特征过滤
3 设计样本集
4 使用逻辑回归模型建立信用卡盗刷识别模型
5 进行模型的预测
6 使用性能度量进行信用卡盗刷识别模型的评估
python代码：
#查看缺失值 print(dataset.isnull().sum())
3.调用函数dropna()进行删除。
python代码：
# 删掉空值 dataset = dataset.dropna() #查看是否还有缺失值 print(dataset.isnull().sum())
金融大数据分析教学课件第5章
大数据在保险业中的应用
5.3.3 欺诈识别
1. 保险欺诈的表现形式
(1)虚构保险标的 (2)不具有可保利益 (3)标的风险状况的虚假陈述 (4)超额投保 (5)重复投保 (6)出险后投保 (7)主观故意出险 (8)虚假保险事故 (9)夸大损失金额
保险公司的主要业务
5.2.4 保险营销
1.什么是保险营销？
保险营销是指识别潜在客户及其需求，制订 促销计划和销售保险产品的一系列活动或过 程。保险营销不是简单的保险单售卖或保险 推销，而是包括保险市场调研与预测、销售 渠道选择、客户关系管理、后续服务等内容， 贯穿于保险产品的售前、售中和售后的一切
1. 什么是保险？
按照《中华人民共和国保险法》第二条的规定， 保险是指投保人根据合同约定，向保险人支付 保险费，保险人对于合同约定的可能发生的事 故因其发生所造成的财产损失承担赔偿保险金 责任，或者当被保险人死亡、伤残、疾病或者 达到合同约定的年龄、期限等条件时承担给付 保险金责任的商业保险行为。
保险业务概述
(2)大数据与健康保险的理赔风险控制 ①与医疗大数据相结合 ②合理评估医疗费用和质量 ③大数据与健康险风险管理
保险业务概述
5.1.3 保险的基本原则
保险利益原则
01
近因原则 03
原则
02 最大诚信原则
损失补偿原则 04
05 损失补偿原则的派生原则
保险业务概述
5.1.4 经营保险业务的组织
保险股份有限公司
股份有限公司具有集聚闲散资金 为大规模资金的功能，易于筹集 巨大规模资本金，有利于规模经 营，能够有效地分散投资风险 。
《互联网金融》电子教案(1) 模块二 项目四
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任务一
大数据金融概况
• ( 二) 互联网金融 Ｃ２Ｂ 模式
• 客户对商家 ( Ｃ２Ｂ) 模式强调客户的主导性并以客户为中心， 其 核心是通过聚合分散分 布的数量庞大的用户形成一个强大的采购集 团， 以此来改变商家对客户 ( Ｂ２Ｃ) 模式中用户 “ 一对一出价” 的弱势地位， 使单个用户能够以大批发商的价格购买单个商品， 有效降低购 买成本。
• 狭义的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上的历史数据的分 析， 对其进行线上资金融通和信用评估的行为。
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任务一
大数据金融概况
• 二、 大数据金融的特点
• 大数据金融正从金融交易形式和金融体系结构两个层面改造金融业， 其优势具体体现在 以下五个方面。
• ( 一) 成本低廉、 产品实用 • ( 二) 放贷快捷、 服务个性 • ( 三) 科学决策、 数据化管理 • ( 四) 网络化展示、 降低信息不对称 • ( 五) 金融创新监管困难
• 大数据与金融结合的模式， 使得大数据金融的优势得以发挥。 拥 有大量用户行为数据的 公司， 都在通过整合自己掌握的数据， 力 图突破传统金融行业的势力范围。 互联网的迅速发 展不仅极大地扩 展了企业拥有的数据量， 也使得企业能够贴近客户， 了解客户要 求， 实现非 标准化的精准服务， 增大客户黏性； 企业通过自己的 征信系统， 实现信用管理的创新， 有效 降低坏账率， 扩大服务 范围， 增加对小微企业的融资比例， 降低了运营成本和服务成本， 可 以实现规模经济。 以下通过一个案例来说明大数据金融的优势。
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任务一
大数据金融概况
• 三、 大数据与金融结合的模式
• 大数据的技术优势以及大数据与金融的天生适应性， 使未来金融依 赖大数据技术成为必 然。 大数据与金融结合， 主要有五种模式:
金融大数据实践教学大纲
金融大数据实践教学大纲《金融大数据实践教学大纲》一、课程简介本课程旨在介绍金融大数据实践的基本原理和相关技术，通过理论学习与实践操作相结合的方式，使学生能够掌握金融大数据应用的核心概念和方法，提高数据分析和决策能力。
二、课程目标1. 理解金融大数据的背景和重要性；2. 掌握金融大数据应用的基本原理和方法；3. 学会运用数据分析工具和技术进行金融数据的处理和分析；4. 培养学生独立解决金融问题的能力。
三、教学内容1. 金融大数据概述1.1 金融大数据的定义和特点1.2 金融大数据对金融行业的影响和机遇1.3 金融大数据的挑战和风险2. 金融数据获取与处理2.1 金融数据源的选择和获取方法2.2 金融数据预处理和清洗技术2.3 金融数据的可视化和呈现3. 金融大数据分析3.1 金融数据分析的基本方法和技术3.2 金融数据建模与预测3.3 金融风险管理与应对策略4. 金融决策与控制4.1 金融决策模型和方法4.2 金融投资组合优化和风险控制4.3 金融市场交易策略与决策支持五、实践项目在课程中，学生将参与到实践项目中，通过实际案例的分析和解决，提升对金融大数据实践的理解和应用能力。
六、教学方法本课程采用理论讲授、案例分析和实践操作相结合的教学方法，以加强学生对金融大数据实践的理解和实际操作能力。
七、考核方式课程评估将根据学生的出勤率、课堂表现、作业完成情况和实践项目成果进行综合考核。
八、教材和参考资料教材：《金融大数据实践教程》参考资料：1. Taylor, J. (2017). Introduction to Financial Big Data. CRC Press.2. Lipton, Z., & Steinhardt, J. (2018). Money, Banking, and Financial Markets in Python. O'Reilly Media.九、总结通过本课程的学习，学生将能够掌握金融大数据应用的核心概念和方法，提高数据分析和决策能力，在未来金融行业的工作中发挥更大的作用。
2024年度大数据在金融领域的应用实践PPT课件
运用大数据技术对保险行业的海量数据进行处理和分析，提高保险产 品的定价、赔付和风险管理水平。
2024率
分布式存储与计算
采用分布式存储和计算技术，实现对 海量金融数据的快速存储和高效处理。
数据挖掘与机器学习
运用数据挖掘和机器学习技术，发现 数据中的潜在规律和趋势，为金融业
2024/3/23
14
04
大数据在金融领域应用挑战与 问题
2024/3/23
15
数据安全与隐私保护问题
2024/3/23
数据泄露风险
01
金融机构在处理大量客户数据时，存在数据泄露的风险，可能
导致客户隐私被侵犯。
数据加密与存储
02
如何确保大数据在传输、存储和使用过程中的安全性，防止数
据被非法获取和篡改。
2024/3/23
大数据与金融的关系
大数据技术为金融领域提供了更广泛的数据来源和更强大的数据处理能力，推动了金融业务 的创新和发展。
7
大数据处理技术
数据采集与预处理
通过爬虫、日志收集等手段获取 数据，并进行清洗、去重、转换
等预处理操作。
2024/3/23
数据存储与管理
采用分布式文件系统、NoSQL数 据库等技术实现大规模数据的存 储和管理。
2024/3/23
13
金融产品创新与服务升级
基于大数据的产品
创新
通过分析客户需求、市场趋势等 数据，推出更符合市场需求的金 融产品和服务。
客户服务优化
运用大数据和人工智能技术，提 升客户服务的智能化水平，提供 更加便捷、个性化的服务体验。
营销策略升级
利用大数据分析技术，精准定位 目标客户群体，制定更加有效的 营销策略和推广方案。
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衣
食
大数据于我们就如水 电一样在我们身边
住
行
智能探头，肯特基 跟踪用户互动、店内 客流和预定情况，大数据分析人员对于菜 单变化和餐厅设计等的优化和预测是物流 等整个闭环优化。 星巴克的选址和部分 店面空间设计采用大数据分析
优质客户旅游线热线路0元出行， 10%本 金出行。 从搜索到交易达成、包括金融服务
一周总声量
声量平台分布
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
热词云图
• 在新闻平台上，南京银行经常与平安银行、宁波银行和交通银行等共同提及，江苏银行提及量较为靠后。 • 股票和理财产品是最为热门的两个讨论话题。
南京银行热词云图
在新闻平台上，南京银行经常与平安银行、宁 波银行、交通银行、兴业银行、华泰证券，江 苏银行、中信银行和浦发银行共同提及。
- 精准营销；征信评级； 反欺诈； 动态调整级别和监控 （增收和降低 坏账率）、快速放贷运营提升 和 服务提升 。
- 这里需要刻画用户， 不同特征， 不同地区…往往涉及到基本自然属性、 兴趣爱好、购物行为和爱好。 用户画像vs 打标签 （标签的组合，标 签 派生特征， 标签关联关系…)
银行的数据 + 外部数据
✓ 只有少数银行没有手续费，目前好像有 南 京银行 ...
负面声量举例
✓ 不良率和业绩增速指标整体都不容乐观。 此外南京银行的报表会美到我不敢相信。
正面声量举例
✓ 今天很幸运见到了江苏银行的夏董事长，估计这辈子也 就只能这一次了，其他的行长都没什么特别的，他一出 场就有一股浩然正气的感觉
✓ 为让这些马路天使能在这么酷热的天气中有个喝口水、 歇歇脚的地方，锦帆路社区联系 江苏银行 沧浪支行在 行里为环卫工人们设立了一处“清凉驿站”，给他们一 个夏日小憩、清凉饮水之处。...
大数据平台的建设。首先应该规整、规范、统一和梳理行内已有数 据。对已有的客户综合视图，产品视图和账户视图进行完整和统一 的梳理；能够完全兼容并提高现有查询等。 这是基础。
大数据就在你我身边……
优衣库 线上线下打通 促进 服务提升 店面选址APP应 用舆情分析
俱乐部式高档酒店大数据分 析客户历史数据和酒店就餐 和运动及活动数据
股票是时下的热议话题，在银行板块的股票 中，南京银行的正面评价居多。
理财产品也收到消费者热议，其收益率表现 是普遍关注点。
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
热词云图
• 江苏银行与招商银行、平安银行、民生银行等共同提及率较高。 • 其房贷首付六折政策在新闻平台上传播较广。 • 消费者对信用卡和理财产品最为关注。
3. 多样多维丰富的外部数据
金融大数据实践研究
新一代金融服务:需要？
连接 降维
一把手工程 数据科学家
公司介绍
账户管理
证券
投资理财系统
贷款服务
风险管理
打 造 互 联 网 金 融
银行
中间业务
保险
各类生活应用 （出行 购物 医疗服务）
积分管理 பைடு நூலகம்量管理
卡业务
三方存托管
商业票据系统
银 之 杰 生 态 圈
大数据与互联网金融
风
互联网资产交易平台
情感表现
• 由于声量来源以新闻为主，因此带有情感倾向的消费者讨论声量非常小。其中，南京银行的口碑优于负面口碑。 • 南京银行由于股票未跌停以及没有手续费收到好评，然后消费者也对其报表持不信任态度。 • 江苏银行的正面声量主要来源于对其银行的崇拜和公益活动的称赞，负面声量较为含糊，未明确为指出原因。
大数据在国际银行业的主要应用
大数据在国内银行业的主要应用
快速(极速)放贷 产品组合优化
舆情分析 服务升级(个性化、多样化服务)
批量获客 跨界融合 整合资源与产业升级
个人画像；企业画像
反欺诈应用(申请欺诈；交易欺诈) 小微企业贷款评估 P2P平台
精准预测 个性化推荐 联合营销
舆情声量概览
• 从上一周的声量表现来看，南京银行声量略高于江苏银行。 • 从声量平台分布来看，南京银行在新闻、论坛和博客上产生的声量远高于江苏银行。
精
险 定
互联网财富管理
准 营
价
互联网保险
销
征信
大数据
超级 支付
互联网金融 业务板块
互联网金融 基础设施
金融行业大数据建设方法论
针对具体的、明确的新业务和新产品 进行快速落地和创新实现。用互联网模式进 行快速迭代，孵化出全新的业务应用。
获取、丰富数据； 整合外部数据；打通外部数据； 完成 多层次、多维度的360度客户视图的完善和补充， 其中 技术实现如模型和算法的提升、自动化和具备前瞻性。
声量情感表现
例举
情感表现 正面 中立 负面
南京银行 9
2,723 1
江苏银行 4
1,598 6
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京 银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
正面声量举例
✓ 而我买的 南京银行 是银行里唯一涨得还 是很欣慰的。...
✓ 银行板块也普遍下跌，仅 南京银行 一只 股票在涨。...
江苏银行热词云图
江苏银行与招商银行、平安银行、民生银行、 南京银行、汇丰银行、光大银行、交通银行、 兴业银行和宁波银行等共同提及率较高。
江苏银行实行房贷首付六折政策，相关新闻报 道较多。
信用卡和理财产品是消费者较为关注的话题。
备注：数据周期为2015年7月20日-7月26日，南京银行总声量为2,733，江苏银行总声量为1,608。
1. 银行在使用的数据
“银行内部可用信息的使用率仅仅是1/3, 仍然有大片数据荒地， 价值有待挖掘”
-信用卡交易记录 -用户交易往来记录 -用户贷款还款数据 --客户基本信息 --基本评分数据
2. 尚未有效 使用的数据
- 银行网站互动信息和使用行为信息 - 社交媒体公众号信息 - 呼叫中心录音数据 - 移动银行用户定位和行为数据 - 监控视频
负面声量举例
✓ 江苏银行 是不是倒闭了啊，没有听到动静 ✓ 跑了好几站路，发现一家 江苏银行 ，结果不能办 ✓ 现在坐车去浦发银行看看……..
传统客户视图
大数据客户画像
- 数据 +模型 =用户画像 - 立体 多维度 深层次 细颗粒度 对应的不同的业务和多样的应用场景
- 快速识别白名单和黑名单；提高自动核准率， 从而提升效率