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基本信息

書名：大數據金融與徵信

定價：42.00元

作者：何平平 車雲月

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787302484400

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書主要有以下幾個特點：

內容全麵。

全書以大數據為齣發點，結閤外的發展現狀及新模式，係統地介紹瞭大數據在銀行業、證券業、保險業、互聯網金融行業及徵信中的應用，並強調瞭在應用過程中，中國金融信息安全的重要性及保障機製。本書內容涵蓋麵極廣，有效地為各行各業的讀者提供瞭大數據金融與徵信的宏觀視圖。

體例新穎。

本書秉承著注重實際運用的宗旨，編寫體例上彰顯瞭可讀性和互動性。每章前有“本章目標”和“本章簡介”，每章末有“本章總結”和“課後作業”。書中除瞭理論教學，還配有相關案例和解析，突齣理論與實踐相結閤，打破瞭傳統“羅列發條”的教材編寫模式，通俗易懂，開拓瞭學生的視野，更好地滿足瞭培養既懂專業知識又能運用所學知識解決實際問題的“復閤型”經濟人纔的需求。

內容提要

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本書麵嚮金融應用，係統地闡述瞭大數據金融與徵信本身及其在現實生活中的應用，具有全麵性、實用性和前瞻性等特色。全書共8章，章和第2章闡述大數據金融及大數據技術相關的基礎知識問題，是後麵章節的基礎。第3章至第6章詳細介紹大數據在銀行業、證券業、保險業及互聯網金融行業中的應用，是本書的主要內容。第7章重點闡述大數據在徵信中的實際應用，是本書的另一重點問題，也是當代大數據研究的熱點問題。第8章特彆強調中國金融信息安全，這是大數據金融與徵信的發展進程中不可避免的問題。本書力爭把大數據與其實際應用糅閤在一起介紹，力求活學活用。

本書可以作為高等學校互聯網金融院係課程教材，也可供互聯網金融研究者、從業者、管理人員參考所用。

目錄

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目錄

章 大數據金融概述 1

1.1 大數據概述 2

1.1.1大數據的內涵與特徵 2

1.1.2大數據的分類 7

1.1.3大數據的價值 8

1.2 大數據應用領域 10

1.2.1商業 10

1.2.2通信 11

1.2.3醫療 13

1.2.4金融 16

1.3 大數據金融的內涵、特點與優勢 18

1.3.1大數據金融的內涵 18

1.3.2大數據金融的特點 19

1.3.3大數據金融相對於傳統

金融的優勢 20

1.4 大數據帶來金融業大變革 20

1.4.1大數據帶來銀行業大變革 21

1.4.2大數據帶來保險業大變革 22

1.4.3大數據帶來證券業大變革 23

1.4.4大數據帶來徵信行業大變革 25

1.4.5互聯網金融中的大數據應用 26

1.5 大數據金融模式 27

1.5.1平颱金融模式 27

1.5.2供應鏈金融模式 29

1.6 大數據金融信息安全 30

1.7 大數據應用案例 30

1.7.1案例之一：滴滴齣行 30

1.7.2案例之二：大數據與美團

外賣的精細化運營 34

本章總結 43

本章作業 44

第2章 大數據相關技術 45

2.1 大數據處理流程 46

2.1.1數據采集 46

2.1.2數據預處理 47

2.1.3數據存儲 48

2.1.4數據挖掘 48

2.1.5數據解釋 49

2.2 數據來源 49

2.2.1核心數據 50

2.2.2外圍數據 52

2.2.3常規渠道數據 53

2.3 大數據架構 54

2.3.1HDFS係統 56

2.3.2MapReduce 60

2.3.3HBase 62

2.4 數據挖掘方法 63

2.4.1分類分析 64

2.4.2迴歸分析 65

2.4.3其他方法 66

本章總結 69

本章作業 70

第3章 大數據在商業銀行中的應用 71

3.1 客戶關係管理 72

3.1.1客戶細分 72

3.1.2預見客戶流失 74

3.1.3高效渠道管理 75

3.1.4推齣增值服務，提升客戶

忠誠度 75

3.1.5案例——大數據幫助商業銀行

改善與客戶的關係 76

3.2 精準營銷 76

3.2.1客戶生命周期管理 77

3.2.2實時營銷 78

3.2.3交叉營銷 79

3.2.4社交化營銷 80

3.2.5個性化推薦 81

3.3 信貸管理 82

3.3.1貸款風險評估 82

3.3.2信用卡自動授信 84

3.3.3案例——大數據為商業銀行

信貸管理提供更多可能 85

3.4 風險管理 86

3.4.1大數據風險控製與傳統風險

控製的區彆 86

3.4.2基於大數據的銀行風險管理

模式 89

3.4.3反欺 95

3.4.4反洗錢 99

3.5 運營優化 101

3.5.1市場和渠道分析優化 101

3.5.2産品和服務優化 103

3.5.3網絡輿情分析 104

3.5.4案例——大數據分析助力

手機銀行優化創新 106

本章總結 108

本章作業 109

第4章 大數據在證券行業中的應用 111

4.1 大數據在股票分析中的應用 112

4.1.1基於基本麵分析的數據挖掘

方法 112

4.1.2基於技術分析的數據挖掘

方法 113

4.1.3決策樹法的應用 114

4.1.4聚類分析法的應用 115

4.1.5人工神經網絡算法的應用 116

4.2 客戶關係管理 119

4.2.1客戶細分 119

4.2.2客戶滿意度 122

4.2.3流失客戶預測 124

4.3 投資情緒分析 127

4.3.1投資者情緒的測量 127

4.3.2基於網絡輿情的投資者情緒

分析 129

4.4 大數據與量化投資 134

4.4.1量化投資概述 134

4.4.2證券量化投資中的主要分析

工具 135

4.4.3大數據在證券量化投資中的

應用 136

本章總結 139

本章作業 140

第5章 大數據在保險業中的應用 141

5.1 大數據保險 142

5.1.1大數據保險的概念和特徵 142

5.1.2保險業大數據應用的階段 143

5.1.3大數據在保險行業中的

作用 144

5.1.4大數據下的數據服務架構 146

5.1.5保險業大數據應用現狀 147

5.2 承保定價 150

5.2.1大數據與傳統保險定價

理論 150

5.2.2大數據對承保定價的革新 151

5.2.3大數據在車險定價中的

應用 153

5.2.4大數據在健康險定價中的

應用 156

5.3 精準營銷 162

5.3.1保險精準營銷 162

5.3.2大數據與保險精準營銷 164

5.3.3組建垂直平颱生態圈 167

5.3.4大數據精準營銷在保險業中的

應用 169

5.4 欺識彆 171

5.4.1保險欺 171

5.4.2大數據與保險反欺 173

5.4.3大數據與車險反欺 176

5.4.4大數據與健康險的理賠

風險 180

本章總結 182

本章作業 183

第6章 互聯網金融中的大數據應用 185

6.1 基於大數據的第三方支付欺

風險管理 186

6.1.1第三方支付中的欺風險 186

6.1.2大數據應用與欺

風險防範 186

6.2 大數據在網絡藉貸中的應用 189

6.2.1推薦係統簡述 189

6.2.2P2P網站中的個性化推薦 190

6.2.3基於VITA係統的信貸産品

匹配機製 191

6.3 大數據在互聯網供應鏈金融中的

應用 193

6.3.1基於大數據的互聯網企業

信用評估 194

6.3.2案例：供應鏈金融

模式 197

6.4 大數據在互聯網消費金融中的

應用 198

6.4.1互聯網消費金融的大數據

徵信與風控 198

6.4.2案例：芝麻信用 199

本章總結 199

本章作業 200

第7章 大數據徵信 201

7.1 傳統徵信 202

7.1.1徵信概述 202

7.1.2徵信的基本流程 209

7.1.3徵信行業産業鏈 212

7.1.4徵信産品 212

7.1.5徵信機構 216

7.1.6徵信體係 218

7.2 大數據徵信 227

7.2.1大數據徵信概述 227

7.2.2大數據徵信的理論基礎 230

7.2.3大數據徵信流程 233

7.3 大數據徵信典型企業 233

7.3.1國外大數據徵信典型企業 233

7.3.2大數據徵信典型企業 242

本章總結 249

本章作業 250

第8章 大數據與中國金融信息安全 251

8.1 金融信息安全的重要性 252

8.1.1金融信息安全的含義 252

8.1.2金融信息安全的屬性特徵 253

8.1.3金融信息安全的重要性 254

8.2 大數據給我國金融信息安全帶來的

機遇和挑戰 256

8.2.1大數據給金融信息安全

帶來的機遇 256

8.2.2大數據給我國金融信息

安全帶來的挑戰 257

8.2.3案例：美國“棱鏡門”

事件 259

8.3 大數據金融信息安全風險 263

8.3.1大數據金融信息安全風險的

類型 263

8.3.2大數據金融信息安全風險的

特徵 266

8.3.3外金融信息安全事件及

事故 268

8.4 我國金融信息安全現狀及

製約因素 272

8.4.1我國金融信息安全現狀 272

8.4.2我國金融信息安全的

製約因素 274

8.5 美國金融信息安全保障機製 275

8.5.1美國金融信息安全保障

機製的特點 275

8.5.2美國金融信息安全保障

機製的主要做法 276

8.6 我國金融信息安全建設 277

8.6.1完善頂層設計，盡快構建適應

我國金融發展需要的金融信息

安全保障體係 277

8.6.2盡快製定我國金融行業國産

信息技術産品和服務替代

戰略 277

8.6.3盡快製定金融行業自主可控

戰略實施步驟，推進自主可

控國傢戰略 278

8.6.4應用大數據進行信息安全

分析 278

本章總結 278

本章作業 279

參考文獻 281

作者介紹

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車雲月，五洲樹人教育投資有限公司創始人，知名職教專傢，創新型校企閤作領軍人物，“5411”教育理念創始人。擔任新邁爾教育集團總裁，中關村加一戰略新興産業人纔發展中心主任等職位。在IT類創新和綜閤性人纔培養等方麵都做齣瞭突破性的創新。憑藉其多年的教育行業從業經驗與實乾精神，打開瞭職業教育的新局麵。近年來更涉足國際教育領域，力爭使我國的職業教育更加國際化，培養更加國際化的專業人纔。

何平平，博士，副教授，碩士研究生導師，主持完成國傢自然科學基金項目1項，教育部人文社會科學規劃項目1項，省社科基金重點項目1項，省科技項目5項，企業委托研究項目2項，齣版專著1部，教材1部，發錶論文20餘篇，現在湖南大學金融與統計學院工作，任湖南大學互聯網金融研究所所長。

文摘

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序言

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正版新書--大數據金融與徵信 何平平 車雲月 清華大學齣版社 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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