其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看...，大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。
银行业拥有海量的客户交易数据，如果这些数据的价值得到挖掘，银行业将获得无限商机。 转变思维，关注焦点由传统的因果关系转向大数据时代的关联关系。...“四化”建设纵贯数据获取与存储、数据整合、数据挖掘、数据应用整个大数据价值链，是一个影响深远的系统性工程。...大数据智能化 为进一步提升客户关系管理与服务水平，营造可持续发展的金融生态环境，切实提高全行对公业务的规划能力、营销能力、产品支持能力、风险管理能力、考核评价能力，民生银行建成智能管家平台，借助互联网思维和大数据分析挖掘工具...，运用复杂网络科学、文本挖掘、购物篮分析等数据挖掘技术和力导向布局图、蜗牛图等数据可视化手段，构建了上下游客户推荐模型、智能产品推荐模型、交易网络模型，设计开发了客户推荐、产品推荐等功能，为客户经理、管理人员提供针对性...大数据云端化 在金融集团层面上，民生银行已经建成对全行数据用户开放的阿拉丁大数据云平台是民生银行大数据应用的基础设施，使数据分析人员能够轻松、快速获取所需数据及分析结果。
X1、X2、X3后，数据属于类别1的概率要大于属于类别2，即说明现有样本支持未知样本属于类别1，判定为类别1。...三、金融应用实例 1....反洗钱 西安交通大学的张成虎、赵小虎（2009）利用朴素贝叶斯分类来识别可疑金融交易，发现洗钱行为。...在他们的论文“基于贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究”中提到，从反洗钱检测实践来看，可疑金融交易行为主要有以下几类特征： （1） 交易金额、交易频率的异常。...PYTHON 如果现在有已知数据data： ?
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...金融行业大数据应用投资分布 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。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...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。...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 来源：经管之家 作者：傅志华
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...金融行业大数据应用投资分布 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。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...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。...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
P(C=1|X1,X2,X3) > P(C=2|X1,X2,X3)，说明给定数据的X1、X2、X3后，数据属于类别1的概率要大于属于类别2，即说明现有样本支持未知样本属于类别1，判定为类别1。...（以上就是贝叶斯的思想，以下内容涉及到定理、公式、推导，如不感兴趣可以直接跳到「三、金融应用实例部分」） 贝叶斯定理 贝叶斯定理用如下公式表示： ?...但受制于一些假定的不准确性（如类条件独立），以及缺乏可用的概率数据，该算法的准确率可能没有理论表现的那么美好。...反洗钱 西安交通大学的张成虎、赵小虎（2009）利用朴素贝叶斯分类来识别可疑金融交易，发现洗钱行为。...在他们的论文“基于贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究”中提到，从反洗钱检测实践来看，可疑金融交易行为主要有以下几类特征： （1）交易金额、交易频率的异常。
数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。 ...数据变换[1]是将数据集的每个元素乘以常数 ；也就是说，将每个数 变换为 ，其中 , 和 都是实数。...数据变换将可能改变数据的分布以及数据点的位置。...此外，词向量可用于提取数据。...它还生成了一个新的特征矩阵数据，该数据是由所有次数小于或等于指定次数的特征的多项式组合组成的。
文|周学春 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。...一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解，这也是这两年多的时间里面，和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴，聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 ?...很多时候，会很好奇互联网领域，做数据挖掘究竟是什么样的形态。 很早之前，就曾在知乎上提了个问题，“金融领域的数据挖掘和互联网中的数据挖掘，究竟有什么的差异和不同”。...（1）金融领域 金融领域的数据挖掘，不同的细分行业（如银行和证券），也是存在差别的。 银行领域的统计建模。...证券行业的挖掘工作，更加侧重量化分析，分析对象更多的是时间序列数据，旨在从大盘指数、波动特点、历史数据中发现趋势和机会，进行短期的套利操作。
数说工作室提供策略编写、数据分析服务和量化支持。
导读： 预处理是数据挖掘过程和机器学习的重要步骤。它被用来表示 "废料进，废品出"。在机器学习和数据挖掘中，数据采集方法往往控制松散，导致值超出范围、不可能的数据组合、缺失值等问题。...在使用之前需要进行数据预处理。要想应用恰当的分析方法得到理想结果，就必须通过一些方法提高数据质量，而这就是预处理的工作。 预处理之所以重要，是因为它会对后续的数据分析质量、模型预测精度产生极大影响。...数据预处理一般包括数据清洗和数据变换，数据清洗包括缺失值、异常值处理，数据变换一般包括数据归一化、标准化、特征编码等等。 数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。...下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。其中数据获取可以参考金融数据准备。 ?...数据变换将可能改变数据的分布以及数据点的位置。
貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。...1、(量化)投资的方法基础分析 1.1 投资的两种方法 技术分析 技术分析是指研究过去金融市场的资讯（主要是经由使用图表）来预测价格的趋势与决定投资的策略。...很多个人投资者也比较多技术分析，但缺乏丰富的经验等 基本面分析 基本面分析又称基本分析，是以证券的内在为依据，着重于对影响证券价格及其走势的各项因素的分析，宏观数据、市场行为、企业财务数据...、交易数据等进行分析，以此决定投资购买何种证券及何时购买。...实现思路和步骤是: 从文件读取股票数据 按照日期索引排序 增加一列index索引数据, 后续不需要日期索引 抽取index, open, close, high, low五列数据,
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...可见，金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 二、认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。...（7）模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 （8）知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。 3....1.金融数据挖掘流程 2.
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。...因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...可见，金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。...（7）模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 （8）知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。...数据挖掘分析方法 ? 数据挖掘在金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 （1）信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。
有人让我写一下关于数据挖掘在金融方面的应用，再加上现在金融对数据方面的要求不断提高，准备用两篇随笔来做个入门总结。...首先，在看这篇随笔以前稍微补充一点金融方面的知识，因为我不是金融专业的，以下补充知识来自互联网与个人整理，欢迎批评指正并补充说明。 1 先来了解一下什么是金融市场呢？...通常狭义的金融市场特指有价证券（股票、债券）发行和流通的场所。 股票、债券是用来资本流通的金融产品，广义上的金融市场还包含货币市场，其中代表性的是期货市场等。...行业： 指数： 4 股票数据 4.1 交易数据 股票在流通市场上的价格，才是完全意义上的股票的市场价格，一般称为股票市价或股票行市。...4.5.1 基本面数据的用处 主要用于基本面分析，主要侧重于从股票的基本面因素，如企业经营能力，财务状况，行业背景等对公司进行研究与分析，试图从公司角度找出股票的“内在价值”，从而与股票市场价值进行比较
社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也是可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。 社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。...市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。...5)按照业务需求进行筛选客户(DMP的作用) 用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户到潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。...社交媒体数据正在成为金融企业积极争取获得的数据，除了利用网络爬虫技术到微博上进行数据采集之外，金融企业自身网站上到文本数据采集和呼叫中心(callcenter)纪录的信息都可以进行文本挖掘。...金融企业完全可以从社交数据中挖掘出客户近期的消费需求，及时进行市场营销和定制产品。
本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意，让数据真正地去指导企业经营，最大限度地发挥数据提供商业决策的作用。...第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更有利于开展数据挖掘的工作，同时也有利于培养客户忠诚度。...客户表：卡号、发卡店ID、城市、号码、邮箱、企业或个人标识、企业名称、所在行业、地址等。 零售店表：店ID、店名、所属城市、店等级等。...第四、通过数据开展客户细分，明确各个群体的特征。 对于零售数据而言，必须要深入零售行业两大客户群：企业及个人。企业客户的特征和个人客户的特征有很大的区别。...对企业数据挖掘，需要深入了解企业的所属行业、采购额度、采购规律、采购产品偏好、是否流 失、流失的原因调查等信息，有助于帮助零售商开展相应的营销策略。
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。...但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高...下面这份PPT介绍了企业数据现象问题及需求，详细阐述了金融行业数据治理方案，给出了数据治理案例，最后概述了数据治理产品体系，供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴
技术的进步和革新总会给现有行业带来冲击，但也会促使行业与技术的进一步融合。比如，在大数据技术背景的驱动下，金融行业也将迎来一场不可避免的改革。...你如何在大量数据中抽丝剥茧找到有用的信息，你又该如何分析和定义你的用户呢？ 随着大数据分析在行业中的逐步应用，解决这些问题也变得触手可及。 这篇文章中我们主要来分析大数据在金融行业中的应用。...大数据通过各种算法对海量数据进行分析，帮助我们更深刻更直观地洞察行业，最终促进产业的升级。虽然大数据所带来的各种益处在其他行业已经得到广泛关注，但是金融服务行业才刚刚起步。...对于在大数据应用上起步不久的金融行业来说，可以通过以下三点进行思考： 个性化服务 在一个服务和产品均已商品化的时代，与客户建立良好的关系是金融服务行业中大多数企业取得成功的关键。...，但是人工智能将会使专业的服务人士更加专注于与客户建立真正的关系，并且使他们可以花费更少的时间来挖掘那些能够支持相应决策的数据和证据。
文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。...银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件...建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。...方案特色 创新把大数据平台数据多样性的特点融入传统银行，全面有效支撑精准营销，风险防控，反欺诈，大数据动态评级金融机构等应用场景帮助金融机构实现产品创新和客户创新。...按照“数据标准先行，数据管控落地，应用驱动与数据驱动相结合”的建设方法论，确立了“落实数据标准，实现集中共享，提升各个应用，支持经营决策，统一全行报表，挖掘数据 价值”建设目标 业务应用层：与前端业务交互
来源：金融壹账通 & DataFUN 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
