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韩迎娣:还原互联网+:银行与大数据

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5658

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适用对象

银行从业者、高级管理人员、金融企业董事长、总经理、营销

课程介绍

【课程对象】银行从业者、高级管理人员、金融企业董事长、总经理、营销

【课程时间】1小时

 

【课程背景】

    随着信息化、智能化的快速发展,金融行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。大数据的应用分析能力,正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率,强化了风险管控能力,有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用,金融机构正在加大数据治理项目中的投入,结合大数据平台建设项目,构建企业内统一的数据池,实现数据的“穿透式”管理。

    课程将以大数据分析为切入点,还原商业环境中的实际案例,帮助学员认知大数据的技术逻辑是什么?主要价值体现在哪些方面?如何根据所学来释放金融数据应用价值?大数据下的用户管理与营销关系?使学员学之解惑,学之能用,实现新的数据价值与突破。

 

【课程收益】

  • 互联网+的逻辑,对银行的影响,互联网+带来产业升级
  • 大数据价值、技术图谱、逻辑、特点特征等
  • 大数据的分析、建模、标签化管理
  • 大数据的金融应用、让数据引导企业业务
  • 大数据下的营销洞察与智能营销

 

【课程宗旨】

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】银行从业者、高级管理人员、金融企业董事长、总经理、营销

【课程时间】1小时

 

【课程大纲】


 

一、互联网+与大数据

1、什么是互联网+?

2、互联网+对银行的影响

3、消费升级必然带来产业升级

  • 什么是产业互联网?
  • 产业互联网VS消费互联网
  • 产业互联网VS物联网、互联网+、智能+

4、什么是大数据?

5、大数据能做什么?

6、大数据特征与特点

7、大数据技术图谱

  • 大数据技术基础
  • 大数据的数据源特点
  • 大数据技术逻辑
  • 大数据全域识别
  • 大数据数据展现

案例:

二、大数据分析与银行应用

1、大数据分析与建模

  • 建模
  • 训练模型
  • 应用模型
  • 优化模型

2、大数据标签化管理

  • 数据标签
  • 标签
  • 多样化标签与场景化应用

3、大数据下的用户特性

  • 用户画像
  • 用户增长框架
  • 用户生命周期
  • 用户AARRR体系
  • 用户关系管理

4、大数据的金融营销洞察

  • 目标用户旅程
  • 营销活动评估
  • 社交表现追踪
  • 行为趋势洞察

 

 

1、互联网+、互联网+对银行的影响(15分钟)

知识点:什么是互联网+、产业互联网、消费互联网、物联网以及互联网+对银行的影响

事例:

 

2、大数据概念与技术图谱(15分钟)

知识点:概念 特点 特性 大数据能做什么、大数据技术基础 数据源 技术逻辑 全域识别

事例:亚马逊 美国零售商 XOOM

 

3、大数据分析与建模(15分钟)

知识点:建模、训练模型、应用模型、优化模型、数据标签 标签 多样化标签与场景化应用

事例:阿里数据生态

 

4、大数据用户特性与金融营销洞察(15分钟)

知识点:用户画像、增长框架、用户生命周期、用户AARRR体系、用户关系管理、营销活动评估、行为趋势洞察

事例:金融营销

 

 

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