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第一章绪论;CONTENTS;大数据概念的界定;一、大数据的概念;二、大数据的特征;三、大数据与传统数据的区别;四、大数据的内涵;五、大数据的价值;大数据产业的关键节点;大数据产业的关键节点;大数据带来的变革;一、大数据与社会变革;二、大数据与思维变革;三、大数据引发金融业变革;大数据在金融业中的
应用现状;一、传统金融业大数据应用;二、基于互联网的机构与产品;思考题;第二章
大数据与金融的融合发展;CONTENTS;大数据金融的内涵
与特点;大数据金融的内涵与特点;大数据金融的内涵与特点;大数据金融的内涵与特点;大数据金融的内涵与特点;金融大数据资源及
处理技术;一、金融大数据资源;二、金融大数据处理的关键技术;大数据金融模式;一、平台金融模式;二、供应链金融模式;二、供应链金融模式;大数据金融的发展状况与趋势;一、大数据金融的发展现状;一、大数据金融的发展现状;二、大数据金融应用的重点;三、大数据金融的未来发展趋势;三、大数据金融的未来发展趋势;三、大数据金融的未来发展趋势;思考题;第三章大数据相关技术;CONTENTS;大数据存储;一、分布式文件系统;一、分布式文件系统;一、分布式文件系统;一、分布式文件系统;一、分布式文件系统;二、非关系型分布式数据库;二、非关系型分布式数据库;二、非关系型分布式数据库;三、虚拟存储技术与云存储技术;大数据处理与计算;一、基于并行计算的分布式数据处理技术;二、分布式内存计算处理技术;三、分布式流处理技术;三、分布式流处理技术;三、分布式流处理技术;三、分布式流处理技术;大数据挖掘方法;一、数据挖掘的概念;二、数据挖掘的原理;三、数据挖掘常用的方法;三、数据挖掘常用的方法;三、数据挖掘常用的方法;三、数据挖掘常用的方法;三、数据挖掘常用的方法;三、数据挖掘常用的方法;三、数据挖掘常用的方法;三、数据挖掘常用的方法;思考题;第四章大数据金融的
应用分析;CONTENTS;大数据在银行业中的应用
;大数据在银行业中的应用;一、大型商业银行;一、大型商业银行;一、大型商业银行;二、中小型商业银行;三、互联网银行;三、互联网银行;三、互联网银行;三、互联网银行;三、互联网银行;大数据证券行业中
的应用;一、证券行业创新;二、证券投资决策和业务模式转变;三、大数据时代的行情预测;四、大数据时代的智能服务;大数据在保险行业中
的应用;一、业务经营技术创新;一、业务经营技术创新;二、产品营销方式创新;三、风险分析与预警;三、风险分析与预警;四、大数据在保险行业的应用实例;四、大数据在保险行业的应用实例;四、大数据在保险行业的应用实例;四、大数据在保险行业的应用实例;四、大数据在保险行业的应用实例;大数据在互联网金融
行业中的应用;大数据在互联网金融行业中的应用;大数据在征信行业中
的应用;一、大数据征信概述;一、大数据征信的概念;一、大数据征信的概念;一、大数据征信的概念;二、大数据征信的应用优势;三、大数据时代征信行业发展相关建议;大数据金融的其他
应用实例;大数据金融的其他应用实例;大数据金融的其他应用实例;大数据金融的其他应用实例;思考题;第五章
大数据与供应链金融;CONTENTS;大数据在供应链金融管理中应用;一、供应链金融的概念界定;二、供应链金融的发展与演进;三、大数据对供应链金融管理的重要性;三、大数据对供应链金融管理的重要性;供应链金融管理中
大数据分析与运用
;一、供应链金融管理中的大数据类型和目标;一、供应链金融管理中的大数据类型和目标;二、供应链金融大数据分析的对象及获取来源;二、供应链金融大数据分析的对象及获取来源;二、供应链金融大数据分析的对象及获取来源;二、供应链金融大数据分析的对象及获取来源;二、供应链金融大数据分析的对象及获取来源;三、供应链金融大数据的分析时间点、方法及常见障碍;大数据下的供应链金融
风险管理及趋势;一、大数据下供应链金融风险管理的因素及原则;一、大数据下供应链金融风险管理的因素及原则;二、大数据下供应链金融风险管理的发展趋势;三、区块链在供应链金融风险管理中的应用;案例——中国平安自主研发壹帐链区块链技术;案例——“云仓京融”供应链金融服务运营模式;思考题;第六章其他大数据金融机构与产品;CONTENTS;信托业大数据金融
;一、信托概述;一、信托概述;二、大数据在信托业的应用前景;二、大数据在信托业的应用前景;三、互联网信托;三、互联网信托;融资租赁业
大数据金融;一、融资租赁概述;二、融资租赁业大数据风险管理;三、融资租赁业大数据行业分析;三、融资租赁业大数据行业分析;第三方支付大数据金融;一、第三方支付概述;二、第三方支付平台依托大数据开创新融资方式;三、第三方支付大数据征信;互联网消费金融;一、互联网消费金融概述;二、中国互联
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