金融包括哪些行业

数据化智慧运营——段方金融行业有哪些 老师

31 八 , 2018  

助理阿荣概述

1.1大数据的概念和特质

1.1.1大数据的基础

1.1.2大数据如何“与时俱进”

1.1.3大数据起色趋向

人为智能

物联网集合

各个行业的长远

1.2大数据下的聪慧运营

1.2.1老师聪慧运营的概念

1.2.2大数据渗出到企业的每个毛孔

坐蓐流程

营销流程

管理流程

大数据“赋能”

1.2.3聪慧营销

1.2.4聪慧决策

1.2.5聪慧运维

1.2.6聪慧网络

1.3大数据的技术基础

1.3.1从数据仓库初阶

1.3.2HADOOP生态圈

1.3.3与云计算的干系

1.3.4数据运维才略相比看金融包括哪些方面提拔

1.4大数据的利用举例

1.4.1大数据提拔客户领会才略

1.4.2大数据提拔产品领会才略

1.4.3大数据提拔网络运维才略

1.4.4大数据提拔管理程度

1.4.5大数据提拔各行业“聪慧”

1.5大数据下金融包括哪些行业的人为智能(AI)

1.5.1什么是人为智能

1.5.2人为智能改变哪些行业

1.5.3大数据下的人为智能有何不同

1.5.4人为智能的“倾覆”

1.6大数据如何支持聪慧运营

1.6.1量化管理的引出

1.6.2其实金融大数据如何提拔“量化”的维度和深度

1.6.3从艺术到技术

1.6.4主动驾驶到主动管理

1.7大数据业界趋向

1.7.1数据越发雄厚(跨行业)

1.7.2计算才略更强(边缘计算)

1.7.3数据收罗才略亘古未有(物联网)

1.7.4集合业务利用场景(行业治理计划)

1.7.5开源改变了商务形式(生态圈)

1.8行业【忖量】大数据为什么可以或许成为中国的国度战略?

2电信企业的聪慧运营

2.1企业的性质

2.1.1议定客户和市场盈利(业务产品)

2.1.2建立高品德产品(网络)

2.1.3提拔效率(更快的速度和更低的本钱)

2.1.4制造聪慧生命体

2.2聪慧运营的性质

2.2.1每个环节收罗数据、领会数据

2.2.2借助大数据领会为每个环节注入“聪慧”

2.2.3改日企业拼的是“智商”

2.3客户需求是什么

2.3.1客户的数据有哪些

2.3.2客户市场如何指点

2.3.3能否“比客户还了解客户?”

2.4看看金融包括哪些行业产品是什么

2.4.1靠什么挣钱?——产品

电信企业的保守产品——网络+资费

餍足客户的什么需求?

如何更近一步?——增值业务有哪些?

2.4.2产品的营销

产品的潜在客户是谁?

产品的特征属性有哪些?

如何基于数据及时矫事实上哪些正产品的缺陷?

2.4.3新产品的拓展

还能为客户提供什么增值产品?

产品的切入角度计算

2.5企业管理是什么

2.5.1“最少的本钱,换取最大的成本”——欧美哲学

2.5.2如何做到

人的聪慧管理

财的聪慧管理

物的聪慧管理

2.5.3企业的神经体例(感知体例)建立

2.5.4企业的肌肉体例(执行体例)建立

2.6【忖量】如何让企业越发“聪慧”

3大数据技术基础

3.1从数据仓库初阶

3.1.1数据仓库的“纠集”

3.1.2数据仓库的模型法度典范化

3.1.3大数据的运营演进

3.2HADOOP生态圈

3.2.1开源社区概述

3.2.2我不知道金融行业有哪些开源改变了什么

3.2.3HADOOP生态圈形式

3.2.4HADOOP的技术规矩

3.2.5HADOOP的运维

3.3HADOOP基础

3.3.1HDFS的原理

3.3.2MAP/REDUCE原理

3.3.3YARN原理

3.4HIVE/HBASE技术

3.4.1HIVE的原理

3.4.2HBASE听说智慧的原理

3.4.3两者的干系

3.5SPARK技术

3.5.1基础原理

3.5.2金融行业有哪些利用案例

3.6KAFKA/FLUME

3.6.1基础原理

3.6.2利用案例

3.7【忖量】各个技术的特质比拟

4电信行业大数据体例扶植

4.1数据法度典范计划

4.1.1数据模型

4.1.2逻辑模型和物理模型

4.1.3CWM法度典范

4.2各个数据源的会聚

4.2.1B域数据源

4.2.2M域数据源

4.2.3O域数据源

4.2.4如何会聚

4.3HADOOP技术的忖量

4.3.1优势

4.3.2其实金融包括哪些方面优势

4.3.3一些关键点

4.4利用如何计划

4.4.1从哪些利用入手

4.4.2“阳春白雪”还是“阳春白雪”

4.4.3“雨露均沾”的规矩

4.4.4利用的可视化

4.4.5利用如何嵌入每个流程

4.4.6“一把手”规矩

4.5数据化智慧运营——段方金融行业有哪些体例如何计划

4.5.1体例扶植规矩

4.5.2哪些计划阶段

4.5.3每个阶段谁职掌

4.5.4技术抉择的按照

4.5.5体例如何进阶

4.6一些阅历履历

4.6.1技术驱动还是业务驱动

4.6.2数据领会师的教养

4.6.3从理念初阶用数据武装

4.6.4行业大数据治理计划

4.7【忖量】如何让大数据渗出到企业的每个环节?

5电信行业大数据支持聪慧运营案例

5.1某电信企业聪慧IT运营案例

5.1.1看看金融包括哪些行业网络极端监控

5.1.2资源聪慧调剂

5.1.3网址优化计划等

5.2某电信企业大数据利用案例分享

5.2.1客户领会

客户细分领会及案例

客户离网领会及案例

客户爱好领会及案例

5.2.2对比一下金融行业有哪些产品领会

咪咕音乐领会及案例

5.2.3营销领会

外来工判别及营销案例

4G营销领会及案例

5.2.4网络领会

网络机能领会及案例

网络优化领会及案例

5.2.5管理领会

渠道敲诈领会案例

财务领会案例

5.3某电信企业大数据管理案例分享

5.3.1某企业大数据质量管理案例

5.3.2你知道金融行业有哪些基于深度练习数据质量监控案例

5.4某电信企业大数据变现案例分享

5.4.1旅游行业变现案例

5.4.2政府行业变现案例

5.5其它行业大数据案例分享

5.5.1阿里大数据案例

5.5.2腾讯大数据案例

5.6【忖量】电信行业与互联网行业大数据的比拟

6人为智能进级聪慧运营

6.1人为智能如何进级大数据

6.1.1人为智能改变了什么

6.1.2踩在大数据肩膀上的伟人

6.1.3将倾覆太多的形式

6.2人为智能的概念和特质

6.2.1人为智能的起色历史

6.2.2学习数据人为智能的概念和特质

6.2.3目古人为智能的冲破点

6.2.4【例】人为智能起色综述

6.3人为智能的技术研究手腕

6.3.1从模仿人脑初阶。。。

6.3.2与数据发掘技术的干系

6.3.3深度练习与神经网络算法

6.3.4开源的意义——谷歌的局限开源形式

6.3.5改日人为智能能取代人吗

6.3.6【例】AlphaGo的原理

6.4人为你知道金融行业有哪些智能案例先容

6.4.1【例】人为智能在不同行业的利用案例举例

汽车行业

工业制造

金融行业

医药行业等

6.4.2【例】人为智能的算法在电信范围现实利用实例

7瞻望——从网络运营到大数据(聪慧)运 营

7.1电信行业的疑心

7.1.1网络越来越庞大

7.1.2网络效益越来越低

7.1.3下一个电力公司

7.2最大的地球感知网络

7.2.1从感知中国说起

7.2.2物联网构筑了另一个“数字地球”

7.2.3掌握数据,掌握话语权

7.2.4掌握计算才略,掌握“智商”

7.3金融包括哪些方面电信网络的价值展现

7.3.1ARPU价值能否足够

7.3.25个9的法度典范说起

7.3.3社会效益和经济效益的均衡

7.3.4任事各个行业的价值

7.3.5让全豹企业都逐步“聪慧”起来

7.4电信大数据的价值

7.4.1从连接到“数据”

7.4.2数据的“维度”

7.4.3客户的“透视”

7.4.4为客户的“深层”任事

7.4.5边缘计算将垄断计算才略

7.5如何“变现”

7.5.1数据提拔的“智能”

7.5.2数据如何“变现”

7.5.3数据资产的量度法度典范

7.5.4金融行业有哪些各个行业的大数据变现案例

7.5.5变现的忖量

7.6如何从网络运营到大数据(聪慧)运营

7.6.1头脑的改变

7.6.2管理形式的改变

7.6.3对于金融行业有哪些数据产品计划才略的提拔

7.6.4行业渗出的才略

7.6.5商业形式的创新

7.7你知道金融包括哪些行业数联网的概念及起色

7.7.1从单点大数据到互联的大数据

7.7.2数联网基础架构搜求

7.7.3数联网的价值会逾越互联网吗

7.8哪些关键点

7.8.1老师“市场的冬天”召唤改变

7.8.2顶层计划还是底层实施

7.8.3管理的改更改急迫

7.9【忖量】如何提拔大数据金融行业有哪些的大连接

8总结

学习数据化智慧运营——段方金融行业有哪些
听说老师


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