2024年大数据云计算学习总结VIP免费

大数据云计算学习总结“云计算与大数据环境下银行变革”学习心得一、大数据基本概念1、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据不但包含类似交易信息、账户信息等标准结构化数据，也包括用户评论类似大众点评等非结构化数据。2、大数据的目的不是要告诉我们“为什么”，而是告诉我们结果“是什么”。比如每年度淘宝网数据盛典中的分析结果，“最疼爱老婆的男人地区是浙江宁波”，“山西人最孝顺，安徽人最爱宠物”等等，从数据分析结果中没办法看到“为什么”，而只能看到“结果就是这样”。3、数据渐渐由服务、产品等产生的副产品变为银行业最重要的金融资产。20XX年3月，美国发布“大数据研究与发展计划”，将大数据比喻为美国的新石油。与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。这主要是因为：一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头，正在毫不讲理的进行跨界经营，大力发展互联网金融，业务领域涉及结算、支付、贷款等各个银行传统业务，尤其余额宝、财务通等各种互联网宝宝的出现，更是直接导致了银行存款的搬家。面对如此情况，银行的经营模式、服务模式、营销模式必须要转型、需要大力开展金融创新和管理升级，而大数据技术、践行大数据思维就是一种很好的工具。另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：（一）数据众多。银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据;（二）拥有处理传统数据的经验;（三）较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;第1页共5页（四）充分的预算可以利用多项大数据新技术。二、大数据的特性1、大数据包含的数据分类：（一）基本数据：包含姓名、电话、住址、单位、学历、家庭信息、财产信息等；（二）账户数据：包含存款时点数、日均数、资产结构、产品持有率等；（三）交易数据：交易时间、交易地点、渠道等；（四）交互数据：客户爱好习惯、习惯接受方式、投资偏好等；（五）评论数据。反映问题、投诉建议等。目前国内银行应用范围主要在前两项，例如建行客户在建行柜面办理业务，刷卡后直接显示该客户在建行已持有产品情况，还可向其推荐的产品种类，甚至推销的口头用语直接显示在屏幕上。交易数据国内一部分银行已经在使用。交互数据目前主要是国外银行有应用，例如花旗银行，该类型数据非常有利于银行客户的平稳过渡和交接。国内维护客户主要靠专人的客户经理，一旦客户经理调整岗位或者离职，该客户即面临无人接管、难以接管的局面，对客户经理个人的依赖性比较强，如果能够注意搜集交互数据，将有助于改善这种局面。评论数据限于数据量较少，目前实际应用较少。2、大数据的4v特征：（一）volume（大量）指海量数据（二）variety（多样）指大数据的异构和多样性，很多不同形式、无模式或者模式不明显、不连贯的语法和定义。（三）velocity（高速）指如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”。（四）value（价值密度低）指数据中存在大量看起来不相关的数据，但通过大量分析运算才能够得到价值。3、大数据的应用特征：（一）允许数据存在不精确；（二）数据在收集的时候可能未找到用途，但是在发现中找到创新性的用途；第2页共5页（三）离钱最近的信息最有商业价值；4、大数据时代营销的特点是“个性化”。现代目标客户拥有以下四个特点：（一）手机等移动设备占据了所有的碎片时间，刷微信、看新闻、聊天、朋友圈等等，用户对信息的渴望、饥饿感与日俱增。（二）客户对于自己不关心、不喜欢的内容的容忍能力与日剧减。（三）客户对于兴趣数据的渴求程度与日俱增。（四）客户对于信息的甄别能力与日剧减。如果能够不用自己刻意寻找感兴趣的信息，而能够通过某种方式主动提供，才是当前客户最想要的。三、大数据的应用创新（一）创建个性化的金融咨询展示平台。目前国内各电商平台甚至新浪网等通过搜集...