大数据金融与征信(第2版)/互联网金融系列丛书--聚文网

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内容简介

本书系统地阐述了大数据金融与征信及其在现实生活中的应用，具有全面性、实用性和前瞻性等特点。全书共9章，第1章和第2章阐述大数据金融及大数据分析方法相关的基础知识，是后面内容的基础。第3章阐述与大数据技术相关的物联网技术、云计算技术、人工智能技术相关的基础知识。第 4章至第6章详细介绍大数据在银行业、证券业及保险业中的应用，是本书的主要内容。第7章和第8章重点阐述大数据在征信中的实际应用和信用评分方法，是本书的另一重点内容，也是当代大数据研究的热点问题。第9 章介绍了大数据和中国金融信息安全，这是大数据金融与征信的发展进程中不可避免的问题。本书力争把大数据与其实际应用糅合一起介绍，力求让读者活学活用。本书既可作为高等学校互联网金融院系课程教材，也可供互联网金融研究者、从业者、管理人员参考。

作者简介

何平平，博士，副教授，硕士研究生导师，主持完成国家自然科学基金项目1项，教育部人文社会科学规划项目1项，省社科基金重点项目1项，省科技项目5项，企业委托研究项目2项，出版专著1部，教材1部，发表论文20余篇，现在湖南大学金融与统计学院工作，任湖南大学互联网金融研究所所长。

第1章大数据金融概述 1.1 大数据概述 1.1.1 大数据的内涵与特征 1.1.2 大数据的分类 1.1.3 大数据的价值 1.2 大数据应用领域 1.2.1 商业 1.2.2 通信 1.2.3 医疗 1.2.4 金融 1.3 大数据金融的内涵、特点与优势 1.3.1 大数据金融的内涵 1.3.2 大数据金融的特点 1.3.3 大数据金融相对于传统金融的优势 1.4 大数据使金融业大变革 1.4.1 大数据使银行业大变革 1.4.2 大数据使保险业大变革 1.4.3 大数据使证券业大变革 1.4.4 大数据使征信行业大变革 1.5 大数据金融模式 1.5.1 平台金融模式 1.5.2 供应链金融模式 1.6 大数据金融信息安全 1.7 大数据应用案例 1.7.1 案例之一：北京市政交通一卡通 1.7.2 案例之二：大数据与美团外卖的精细化运营本章总结本章作业第2章大数据分析方法 2.1 大数据处理流程 2.1.1 数据采集 2.1.2 数据预处理 2.1.3 数据存储 2.1.4 数据挖掘 2.1.5 数据解释 2.2 数据来源 2.2.1 核心数据 2.2.2 外围数据 2.2.3 常规渠道数据 2.3 大数据架构 2.3.1 HDFS系统 2.3.2 MapReduce 2.3.3 HBase 2.4 数据挖掘方法 2.4.1 分类分析方法 2.4.2 回归分析方法 2.4.3 其他方法本章总结本章作业第3章大数据相关技术

大数据金融与征信(第2版)/互联网金融系列丛书

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