金融大数据解决方案PPT课件
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调研报告综合概述
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调研报告综合概述
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01
标题
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投资市场评估报告
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互联网金融(全)ppt课件
互联网金融(全)ppt课件•互联网金融概述•互联网金融平台类型与运营模式•互联网金融产品与服务•互联网金融风险识别与防范策略•监管政策解读与行业发展趋势预测•企业案例分享：成功转型互联网金融之道01互联网金融概述定义与发展历程定义发展历程主要特点及优势主要特点优势具有便捷性、实时性、互动性、透明化、去中介化等特征，能够提供更广泛的金融服务，降低交易成本，提高金融资源配置效率。
行业现状及前景展望行业现状当前，互联网金融行业已经形成了较为完整的产业链和多元化的服务模式，包括P2P网贷、网络支付、众筹、保险、基金销售、消费金融等。
前景展望随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，互联网金融行业将继续保持快速发展势头，未来将更加注重风险控制和合规管理，推动行业健康可持续发展。
同时，互联网金融将与传统金融深度融合，形成互补共赢的发展格局。
02互联网金融平台类型与运营模式平台功能连接借款人和投资人，实现直接借贷交易。
运营模式通过线上信息展示、风险评估、撮合交易等方式，为借贷双方提供中介服务。
风险控制采取多种手段对借款人进行信用评估，如征信数据、社交网络分析等，降低违约风险。
P2P 网络借贷平台030201为创意、创业项目提供筹资平台，汇聚公众资金。
平台功能通过项目展示、募集资金、回报承诺等环节，实现项目发起人与支持者的互动。
运营模式包括产品众筹、股权众筹、公益众筹等，满足不同项目的筹资需求。
类型多样众筹融资平台第三方支付平台技术创新运营模式平台功能网关支付、快捷支付等多样化支付方式。
为电子商务交易提供支付解决方案。
其他创新型金融平台互联网保险互联网证券虚拟货币与区块链03互联网金融产品与服务互联网货币基金P2P网贷理财产品互联网保险理财产品P2P网贷贷款小微企业贷款消费金融贷款互联网保险运用互联网技术，实现保险产品的在线销售、核保、理赔等全流程服务。
场景化保险结合特定场景和需求，设计个性化、定制化的保险产品，如旅游保险、健康保险等。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
金融大数据案例ppt课件
• 内置自主知识产权的浏览器 及网页定位解析引擎
• 内置智能流程引擎，自动生 成采集流程
• 可以模拟人的所有操作过程
打开页面，点击网页元素 输入用户名，搜索词等 循环翻页，循环翻下拉列表，循环网址列表 条件判断，分支处理，不同情况不同流程 识别验证码 精准提取网页任何信息 对采集的数据做进一步处理 可视化采集测试，动态流程修改，异常情况报警， ……
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息的增长，对信息进行针对性、行 业性、精准性的获取成为一种越来越大的需求，这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是：利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
八爪鱼数据采集系统以完全自主研发的分布式云计算平台为核心，可以在很短的时间 内，轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任何需要从网页获取信 息的客户实现数据自动化采集，编辑，规范化，摆脱对人工搜索及收集数据的依赖，从而 降低获取信息的成本，提高效率。
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%）， 第三为金融领域（17.5%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
步骤二：进入工作表
（1）以累计收益大于10的产品为例，设置可视化展示参数：将【产品名称】拖至【行】，将【累
计收益】拖至【列】，从右边的“智能显示”中选择条形图
金融大数据解决方案
数据建模能力
结合联通数据及金融行业数据，开发 金融行业产品营销模型，征信模型，
关系圈模型
产品应用开发
丰富的金融产品应用开发经验，满足 用户多样需求
大数据平台搭建
元数据实现平台松耦合可扩展，搭建 金融大数据平台
广东联通金融行业大数据探索
结合掌握的金融行业用户需求，联通大数据进行以下金融行业大数据合作探索
5
金融网点选址： 新网点选址评估
现有网点客群分析，影响力评估
1、金融大数据整合
为金融行业搭建异构大数据平台，在整合金融行业已有存量数据基础上，结合运营商数据，提升数据价值
数据 应用层
数据 服务层
数据 运算层
数据 交换层 数据 源层
客户全景视图
自定义报表
日志分析
对外数据合作
统一数据服务接口
统一接口 服务调度
交际圈验证
基于用户的语音行为，验证用户之间的通信关 系、通信的时间跨度、通信的次数等信息；
二次卡清理
通过判断号码是否重入网，是否再次放号， 进而解决互联网、金融客户更改号码的情况。
金融风险控制—贷后信息修复催款
电催平台：针对现在金融机构的巨大不良资产，本平台在合法合规的前提下，利用联通的大量用户信息数据，
权限 数据安全导出
数据应用区 Redis
Hbase MPP 数据实时查询
流式计算区 Storm Redis
数据实时运算
数据服务对外接口
数据存储和分析区 Hive/Hbase
Spark MapReduce 数据离线运算
Flume实时数据采集传输
以往客户数据
互联网数据
ETL批量数据采集传输
运营商数据
...
结合联通数据及金融行业数据，开发 金融行业产品营销模型，征信模型，
关系圈模型
产品应用开发
丰富的金融产品应用开发经验，满足 用户多样需求
大数据平台搭建
元数据实现平台松耦合可扩展，搭建 金融大数据平台
广东联通金融行业大数据探索
结合掌握的金融行业用户需求，联通大数据进行以下金融行业大数据合作探索
5
金融网点选址： 新网点选址评估
现有网点客群分析，影响力评估
1、金融大数据整合
为金融行业搭建异构大数据平台，在整合金融行业已有存量数据基础上，结合运营商数据，提升数据价值
数据 应用层
数据 服务层
数据 运算层
数据 交换层 数据 源层
客户全景视图
自定义报表
日志分析
对外数据合作
统一数据服务接口
统一接口 服务调度
交际圈验证
基于用户的语音行为，验证用户之间的通信关 系、通信的时间跨度、通信的次数等信息；
二次卡清理
通过判断号码是否重入网，是否再次放号， 进而解决互联网、金融客户更改号码的情况。
金融风险控制—贷后信息修复催款
电催平台：针对现在金融机构的巨大不良资产，本平台在合法合规的前提下，利用联通的大量用户信息数据，
权限 数据安全导出
数据应用区 Redis
Hbase MPP 数据实时查询
流式计算区 Storm Redis
数据实时运算
数据服务对外接口
数据存储和分析区 Hive/Hbase
Spark MapReduce 数据离线运算
Flume实时数据采集传输
以往客户数据
互联网数据
ETL批量数据采集传输
运营商数据
...
金融大数据解决方案
金融大数据解决方案随着数字化时代的到来，金融行业面临着海量的数据产生和处理的挑战。
这些数据的分析和运用对于金融机构的决策和运营具有重要意义。
为了应对这一挑战，金融业开始引入大数据解决方案，以提升业务效率和创造更大的价值。
一、大数据的概念和特点大数据是指海量且多样化的信息资源，这些数据量庞大且快速增长，无法用传统的数据处理方法进行管理和分析。
大数据具有三个主要特点：3V，即数据的体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。
金融行业作为信息密集型的产业，特别适合应用大数据解决方案。
二、大数据解决方案在金融领域的应用1. 风险管理：通过对大数据的分析，金融机构可以更准确地评估风险。
例如，对大量的市场数据进行实时监测和分析，可以预测市场的波动，并及时采取相应的风险控制措施。
2. 个性化推荐：金融机构可以通过分析客户的消费行为和偏好，为客户量身定制个性化的产品和服务。
通过大数据解决方案，金融机构可以更好地理解客户需求，提供更为精准的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
3. 诈骗检测：通过挖掘大数据中的异常模式和行为规律，金融机构可以识别和预防欺诈行为。
大数据解决方案可以对海量的数据进行实时监测和分析，及时发现潜在的风险，提高金融机构的安全性和可靠性。
4. 市场营销：通过对大数据的分析，金融机构可以更好地了解市场和竞争对手的情况，制定更有效的市场营销策略。
例如，通过分析社交媒体数据来了解用户的口碑和需求，金融机构可以更准确地定位市场，并开展有针对性的宣传和推广活动。
5. 金融创新：大数据解决方案为金融创新提供了强大的支持。
金融机构可以通过对大数据的挖掘和分析，发现新的商业模式和机会。
例如，通过对客户数据的分析和挖掘，金融机构可以推出更具吸引力的金融产品和服务，满足不同客户群体的需求。
三、金融大数据解决方案的挑战和展望1. 数据安全和隐私保护：金融机构在应用大数据解决方案时需要重视数据安全和隐私保护。
金融大数据解决方案ppt课件
4 可视化结果意义分析
总结：本案例主要针对私募排排网的金融财报数据做可视化分析，首 先采用大数据采集工具--八爪鱼采集器，通过简单的流程配置并且配合云采 集功能，从私募排排网上抓取各金融产品的年报数据；然后将采集到的金 融产品数据导入tableau可视化软件，做可视化分析，最终形成数据可视化 图表。
THANK YOU
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1.1 金融大数据应用投资介绍
从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保 险分列第二和第三位。
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part1 银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用 卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库， 招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大 方面：
2.1 国泰安八爪鱼采集器
1）范围广：全网通用，数据由用户自定义
网页
八爪鱼采集 系统
完整的数据
2.1 国泰安八爪鱼采集器
2）性能高：云采集架构，可支持每天千万以上网页采集
云采集集群 (自动负载均衡，可动态伸缩，热插拔)
中央控制
终端用户
2.1 国泰安八爪鱼采集器
3）功能强：能轻松应对IP封锁，验证码等各种防采集措施
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息的增长，对信息进行针对性、行 业性、精准性的获取成为一种越来越大的需求，这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是：利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
大数据在金融领域的应用PPT优质课件
利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保以及股东和法人之间的 关系，形成企业之间的关系图谱，利于关联企业分析及风险控制。知识图谱在通过建立数据之间 的关联链接，将碎片化的数据有机的组织起来，让数据更加容易被人和机器理解和处理，并为搜 索、挖掘、分析等提供便利。
分析与上游企业的关系
商业银行在识别客户需求、估算客户价值、判断客户优劣、预测客户违约可能的过程中，既 需要借助银行内部已掌握的客户相关信息，也需要借助外部机构掌握的人行征信信息、客户公共 评价信息、商务经营信息、收支消费信息、社会关联信息等。
.
银行大数据应用
供应链金融
供应链金融的风险控制从授信主体向整个链条转变。供应链核心企业拥有良好的资产、充足 的资金和高额的授信额度。而依附于核心企业的上下游企业可能需要资金，但是贷不到款。供应 链金融可以由核心企业做担保，以产品或应收账款做质押，帮助上下游企业获得资金。
.
金融大数据的应用场景分析
应用场景
金融大数据应用场景
01
02
03
1 银行大数据应用 2 保险大数据应用 3 证券大数据应用
.
银行大数据应用场景
信贷风控
01
通过整合内外部资源让信贷风
控更趋近现实
精准营销
03
利用大数据构建客户画像，在
此基础上银行可以有效的开展
精准营销
供应链金融
02
供应链金融的风险控制从授信
产品和服务优化
银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性 特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析 和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银 行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区 分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融 产品和服务方式
分析与上游企业的关系
商业银行在识别客户需求、估算客户价值、判断客户优劣、预测客户违约可能的过程中，既 需要借助银行内部已掌握的客户相关信息，也需要借助外部机构掌握的人行征信信息、客户公共 评价信息、商务经营信息、收支消费信息、社会关联信息等。
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银行大数据应用
供应链金融
供应链金融的风险控制从授信主体向整个链条转变。供应链核心企业拥有良好的资产、充足 的资金和高额的授信额度。而依附于核心企业的上下游企业可能需要资金，但是贷不到款。供应 链金融可以由核心企业做担保，以产品或应收账款做质押，帮助上下游企业获得资金。
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金融大数据的应用场景分析
应用场景
金融大数据应用场景
01
02
03
1 银行大数据应用 2 保险大数据应用 3 证券大数据应用
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银行大数据应用场景
信贷风控
01
通过整合内外部资源让信贷风
控更趋近现实
精准营销
03
利用大数据构建客户画像，在
此基础上银行可以有效的开展
精准营销
供应链金融
02
供应链金融的风险控制从授信
产品和服务优化
银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性 特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析 和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银 行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区 分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融 产品和服务方式
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2 国泰安金融大数据案例
【案例主题】私募排排网金融数据可视化分析 【案例目的】用数据采集工具从网络上抓取大量的金融数据，将抓取的大量数据保存到 本地，然后采用数据可视化分析工具，将采集到的数据用图表的形式展现出来。 【案例结果】利用大数据分析的手段将私募网上大量的金融数据用很快速的方式获取， 并且将这些大量的复杂的数据，快速的通过图表方式展示出来，通过大数据分析手段可 以轻松的看出各个不同策略的平均年收益情况比较，以及各个产品年收益情况表现等。
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息需求，这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是：利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
八爪鱼数据采集系统以完全自主研发的分布式云计算平台为核心，可以在很短的时间 内，轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任何需要从网页获取信 息的客户实现数据自动化采集，编辑，规范化，摆脱对人工搜索及收集数据的依赖，从而 降低获取信息的成本，提高效率。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
1）范围广：全网通用，数据由用户自定义
网页
八爪鱼采集 系统
完整的数据
2.1 国泰安八爪鱼采集器
2）性能高：云采集架构，可支持每天千万以上网页采集
云采集集群 (自动负载均衡，可动态伸缩，热插拔)
中央控制
终端用户
2.1 国泰安八爪鱼采集器
3）功能强：能轻松应对IP封锁，验证码等各种防采集措施
1.1 金融大数据应用投资介绍
从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保 险分列第二和第三位。
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part1 银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用 卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库， 招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大 方面：
3.1 数据可视化软件-tableau
Tableau是一款定位在数据可视化的商务智能展现工具。可以用来实现交互地、 可视化的分析和仪表盘分析应用。
3.1 数据可视化软件-tableau
简单易用
极速高效
美观交互的 视图与界面
轻松实现 数据融合
简便的管理
灵活的配置
3.2 私募排排网数据可视化过程
步骤一：金融数据导入
第一方面：股价预测 第二方面：客户关系管理 第三方面：投资景气指数
1.2 国泰安金融大数据
数据源
数据采 集与ETL
数据存 储
数据分 析
数据可 视化
1.2 国泰安金融大数据
国泰安金融大数据实验室软件架构图包含了数据源、大数据采集与ETL、大数据存 储、大数据分析与挖掘、大数据展示与可视化这五大模块。解决方案包括了国泰安金融 行业数据，及金融行业相关的一些分析工具等。
（三）导出数据
3 数据可视化分析
大数据时代下，越来越多的数据被生产出来，人类采集数据的能力、 运算的能力以及各种方法的出现，帮助我们处理这些庞大的数据集，同样 的，为了更好地展示以及查看这些价值信息，数据可视化技术也在不断的 发展，要求也不断提高。
数据可视化的基本思想是：将大型集中的数据以图形图像形式表示， 并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。基本目的是： 化繁为简，使数据变得更有意义，更容易理解。
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part2 保险行业大数据应用
随着互联网、移动互联网以及大数据的发展，网络营销、移动营销和个性化 的电话销售的作用将会日趋显现，越来越多的保险公司注意到大数据在保险行业 中的作用。总的来说，保险行业的大数据应用可以分为三大方面：
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part3 证券行业大数据应用
2.1 国泰安八爪鱼采集器
4）使用简单：完全可视化流程操作，无需专业知识
• 模拟人的思维操作方式 • 模块化步骤，自由组合 • 鼠标点击拖拽 • 几分钟即可完成采集配置
SUCCESS
THANK YOU
2019/7/30
2.1 国泰安八爪鱼采集器
5）易扩展：可与各种系统自动整合对接
通用数据结构及接口，支持任何异构平台调用
• 内置自主知识产权的浏览器 及网页定位解析引擎
• 内置智能流程引擎，自动生 成采集流程
• 可以模拟人的所有操作过程
打开页面，点击网页元素 输入用户名，搜索词等 循环翻页，循环翻下拉列表，循环网址列表 条件判断，分支处理，不同情况不同流程 识别验证码 精准提取网页任何信息 对采集的数据做进一步处理 可视化采集测试，动态流程修改，异常情况报警， ……
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%）， 第三为金融领域（17.5%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
（3）然后将产品名称拖动至左边的颜色区
，将累计收益拖动到标签
上；
（4）继续制作其他工作表。
3.2 私募排排网数据可视化过程
步骤三：制作仪表盘
2.2 私募排排网数据抓取过程
（一）首先登陆私募排排网站 复制采集网址：/nav.html （二）配置采集流程（分四步完成）
2.2 私募排排网数据抓取过程
（三）开始单击采集或者开启云采集：
单机采集过程：
2.2 私募排排网数据抓取过程
云采集过程：
2.2 私募排排网数据抓取过程
将上一节中抓取的私募排排网金融数据结果导入tableau：【数据】-【新建数据源】 -选择【Excel】
3.2 私募排排网数据可视化过程
步骤二：进入工作表
（1）以累计收益大于10的产品为例，设置可视化展示参数：将【产品名称】拖至【行】，将【累
计收益】拖至【列】，从右边的“智能显示”中选择条形图
；
（2）将产品名称做筛选，在筛选器中选择筛选条件为：累计收益大于10；