金融集团大数据分析平台总体架构培训课件

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金融集团大数据分析平台总体架构培训讲义

基金系统
……系统
数据交换层
数据产生层
金融集团大数据分析平台总体架构培训课件
7
大数据分析平台总体架构——数据产生层
源数据内容
内部业务系统产生的结构化数据
❖ 商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水…… ❖ 金融集团日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水……
金融集团已开展供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求；
……
存在的问题
商城数据仓库累积数据没有充分利用
缺乏面向整个金融集团的统一、完整的数据视图；
缺乏支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系；
数据平台计算层各数据区
❖ 贴源数据区 ❖ 主题数据区 ❖ 集市数据区 ❖ 沙盘数据区 ❖ 大数据区 ❖ 归档数据区
实现功能
组件以批量方式实现下列数据交换功能：
❖ 贴源数据区和主题数据区到集市数据区
❖ 大数据区到主题数据区和集市数据区
❖ 主题数据区、贴源数据区、集市数据区到沙盘数据区
企业内部非结构化数据
❖ 日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评……
企业外部数据
❖ 企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规、论坛等互联网信息、地理位置等移动信息、微博等社交媒体信息……
源数据增量
在本次项目实施中将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据商城和金融集团业务系统的数据

数据金融金融大数据调研分析报告PPT专题演示

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春天的风吹过银杏树的枝头，几场春雨让刚冒出小芽的叶子，长得郁郁葱葱。当我把这个好消息告诉门口的孩子们后，他们便一个接一个的来到我们家的花园中。
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春天的风吹过银杏树的枝头，几场春雨让刚冒出小芽的叶子，长得郁郁葱葱。当我把这个好消息告诉门口的孩子们后，他们便一个接一个的来到我们家的花园中。
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调研报告综合概述
01
标题
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金融环境分析
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大数据金融课件pptx

趋势二
算法监管将逐渐加强，金融机构需要确保算法公平、透明和可解释。
趋势三
跨境数据流动将受到更多关注，金融机构需要加强跨境数据合规管理。
建议
金融机构应密切关注国内外法规和政策动态，及时调整业务策略，加强内部合规管理，确保业务合规性和稳健发展。
06 大数据金融行业实践案例分享
银行业
客户画像与精准营销
02
金融行业数据量的爆炸式增长
金融交易、客户行为等产生的数据量巨大，需要大数据技术进行处理和分析。
03
传统金融行业的转型升级
大数据技术为金融行业提供了更精准的风险控制、营销和决策支持。
大数据金融定义及特点
A
定义
大数据金融是指利用大数据技术对海量数据进行处理和分析，为金融行业提供决策支持、风险控制和营销等服务。
罗模拟等，对识别出的风险进行量化和排序。
风险监控方法
03
建立实时监控系统，运用大数据分析和可视化技术，对关键风
险指标进行持续跟踪和预警。
典型案例分析：信贷风险、市场风险等
信贷风险案例分析
通过大数据挖掘和分析技术，对借款人的信用历史、财务状况、社交网络等信息进行深入分析，提高信贷风险评估的准确性。
证券业：投资策略优化、市场情绪分析等
投资策略优化
通过分析历史数据和市场趋势，证券公司可以为投资者提供更准确的投资建议和策略，帮助投资者降低风险、提高收益。
市场情绪分析
利用大数据和社交媒体分析技术，证券公司可以实时监测市场情绪和投资者情绪，从而更准确地预测市场走势和价格波动。
交易执行与监管
通过大数据分析，银行可以更准确地了解客户的需求、偏好和行为模式，从而制定个性化的营销策略，提高营销效果和客户满意度。

金融大数据案例PPT(30张)

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。
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。
（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：
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2.2 私募排排网数据抓取过程
云采集过程：
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金融大数据案例PPT(30张)培训课件培训讲义培训教材工作汇报课件PPT
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

数据金融金融大数据调研分析报告培训讲座课件PPT模板

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就作文教学而言，注重激发写作兴趣和自信心，养成良好的写作习惯；为学生提供广阔的写作空间，减少对写作的束缚，发展个性，培养创新精神；注重语言能力和思维能力同步发展。
就作文教学而言，注重激发写作兴趣和自信心，养成良好的写作习惯；为学生提供广阔的写作空间，减少对写作的束缚，发展个性，培养创新精神；注重语言能力和思维能力同步发展。
✓ 调研报告综合概述 ✓ 金融环境分析 ✓ 投资市场评估报告
就作文教学而言，注重激发写作兴趣和自信心，养成良好的写作习惯；为学生提供广阔的写作空间，减少对写作的束缚，发展个性，培养创新精神；注重语言能力和思维能力同步发展。
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就作文教学而言，注重激发写作兴趣和自信心，养成良好的写作习惯；为学生提供广阔的写作空间，减少对写作的束缚，发展个性，培养创新精神；注重语言能力和思维能力同步发展。
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请在兴趣和自信心，养成良好的写作习惯；为学生提供广阔的写作空间，减少对写作的束缚，发展个性，培养创新精神；注重语言能力和思维能力同步发展。

大数据平台整体架构设计方案（PPT）

大数据平台整体架构设计方案（PPT）
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。

如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，下方这份PPT材料介绍了大数据平台功能架构设计，各子模块建设方案，如架构设计、数据治理、区块链。

可视化平台等。

互联网金融公司大数据分析平台总体架构PPT文档共83页

25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯架构
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚

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

(2)大数据在健康险精准营销中的应用举例——①法国GMF保险公司 ——②泰康人寿保险公司
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。

2024版大数据与金融课件pptx

pptx•大数据与金融概述•大数据技术基础•大数据在金融风险管理应用目录•大数据在金融产品创新应用•大数据在金融监管领域应用•大数据与金融行业未来展望大数据与金融概述大数据定义及特点数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低金融行业现状及发展趋势金融行业现状金融行业发展趋势大数据在金融领域应用前景信贷评估风险管理投资决策支持客户关系管理大数据技术基础数据采集技术去除重复、无效和异常数据，保证数据质量数据清洗数据转换数据集成01020403将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图网络爬虫、API 接口调用、传感器数据收集等将数据转换为适合分析的格式和结构数据采集与预处理技术分布式文件系统NoSQL数据库关系型数据库数据仓库数据存储与管理技术描述性统计、推断性统计等，用于发现数据的基本规律和趋势统计分析机器学习深度学习可视化分析分类、聚类、回归等算法，用于预测和决策支持神经网络模型，用于处理复杂的非线性问题将数据以图形、图像等形式展现，帮助用户直观理解数据数据分析与挖掘技术大数据在金融风险管理应用信贷风险评估与预测模型构建数据来源与整合01评估模型构建02预测模型应用03市场风险量化分析方法研究数据获取与处理量化分析方法风险度量与评估操作风险监控与预警系统建设操作风险识别通过对业务流程的全面梳理，识别出潜在的操作风险点。

监控系统设计构建操作风险监控系统，实现对关键业务环节的实时监控和预警。

预警模型构建基于数据挖掘、异常检测等技术，构建操作风险预警模型，及时发现潜在风险。

大数据在金融产品创新应用个性化金融产品推荐系统设计数据收集与预处理通过爬虫、API接口等方式收集用户行为数据，并进行清洗、去重、标签化等预处理操作。

用户画像构建基于用户行为数据，运用机器学习算法构建用户画像，包括用户基本信息、风险偏好、投资经验等维度。

推荐算法设计根据用户画像和金融产品特性，设计协同过滤、内容推荐等推荐算法，实现个性化金融产品推荐。

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实时数历史数据查询据查询
内部管理分析
应用集市数据区
客户管理财务管理风险管理
历
实
史
大数据区
时
归
数
档
待社交媒体处
据区
数据
处理
用户评价
理后
区
大移动互联大
数
数
据访问日志据
客户汇总客户主题零售数据
外部用户
用户访问层
业务沙盘演练
数据增值产品
数据应用层
……
沙盘演练数据区
增值产品数据区
2.加强业务协作
实现分散在供应链金融、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集中和整合，建立单一的产品、客户等数据的企业级视图，有效促进业务的集成和协作，并为企业级分析、交叉销售提供基础
3.促进业务创新
金融集团业务人员可以基于明细、可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为金融业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了有利条件
通过数据平台和BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
统一制定目标和分析模型
自定义报表工具行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
云数据推送平台已实现了主要零售及金融业务系统数据清洗、整合，为未来金融集团数据平台提供了
源数据内容
内部业务系统产生的结构化数据
❖ 商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水…… ❖ 金融集团日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水……
企业内部非结构化数据
主
账户汇总机构汇总协议主题产品主题
…… ……
题数据
数据计算层
区
供应链数据
……
贴源数据区
……
大数据交换组件数据安全
企业内外部半结构化、非结构化数据
数据库数据交换组件
数据区数据交换组件
数据交换平台
数据交换层
商城零售供应链金融人人贷系统基金系统
……系统
数据产生层
大数据分析平台总体架构——数据产生层
议程
1 大数据分析平台综述 2 大数据分析平台总体架构 3 大数据分析平台演进路线 4 大数据分析平台一期实施重点 5 附录：数据质量管理平台
大数据分析平台总体架构
数据 IT人员
管控
平台
流程
数
调度
据标
平台
准
流
程
调
数据管控层
数据质量元
流程调度层
度监控告警
数
据
内部用户
……
数据平台、数据应用、数据管控……
关注的内容
数据平台整体架构；数据平台各层建设的标准；较成熟的金融业数据模型；数据质量治理；元数据管理；数据标准建设数据整合；数据应用建设；数据平台的软硬环境 ……
基础数据平台和BI应用建设是未来一段时间的重点！
大数据分析平台建设目标
数据交换层设计目标
数据服务层
保证数据在平台内高速流转保证数据交换过程中不失真保证数据交换过程中不丢失保证数据交换过程安全可靠
数据区数据交数据库数据交大数据交换组Leabharlann 换组件换组件件
Hadoop 元数据
NAS 存储
数据平台导入数据平台导出
临时区
临时区
ETL程序区
云数据推送平台
商城系统
金融集团系统
4.提升建设效率
通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转变，提升相关IT系统的建设和运行效率
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对金融集团分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
金融集团已开展供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求；
……
存在的问题
商城数据仓库累积数据没有充分利用缺乏面向整个金融集团的统一、完整的数据视图；缺乏支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系；缺乏金融集团客户360度视图，客户行为分析和预测无法实现；缺乏面向金融业务运营管理的关键绩效指标体系；
❖ 增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现 ❖ 对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量 ❖ 初始数据加载均采用全量模式
大数据分析平台总体架构——数据交换层
传输组件是根据数据源存储的不同分类而设计的，本质是通过分析数据存储结构和数据存储库的特点来针对性的设计工具，以追求卓越的性能
❖ 日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评……
企业外部数据
❖ 企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规、论坛等互联网信息、地理位置等移动信息、微博等社交媒体信息……
源数据增量
在本次项目实施中将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据商城和金融集团业务系统的数据
金融集团大数据分析平台总体架构培训课件
议程
1 大数据分析平台综述 2 大数据分析平台总体架构 3 大数据分析平台演进路线 4 大数据分析平台一期实施重点 5 附录：数据质量管理平台
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了面向零售的管理分析应用；
外部大数据
大数据分析平台总体架构——数据交换层NAS存储
Hadoop集群元数据区
数据平台临时数据区
存储数据平台各个Hadoop集群的元数据信息，如：HDFS文件系统元数据
集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变化数据，暂存在NAS临时数据区金融数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在NAS临时数据区
丰富的数据源。
供应链金融系统 POP系统
统一定义BI 应用
统一规划分析方法统一划分分析主题统一设计数据模式统一部署技术基础
外部非结构化数据采购管理系统其他业务系统
集团决策层集团职能管控层各级业务操作层
大数据分析平台建设预期收益
1.实现数据共享
通过数据平台实现数据集中，确保金融集团各级部门均可在保证数据隐私和安全的前提下使用数据，充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值