| 摘要 | 第5-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外云计算数据平台的现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外Hadoop技术应用的现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 业务数据与数据挖掘概述 | 第16-23页 |
| 2.1 大数据时代 | 第16-17页 |
| 2.2 银行业务数据背景 | 第17页 |
| 2.3 银行数据分析指标体系 | 第17-19页 |
| 2.3.1 客户价值评价指标体系 | 第18页 |
| 2.3.2 地区经营评价指标体系 | 第18-19页 |
| 2.3.3 产品评价指标体系 | 第19页 |
| 2.3.4 预警指标体系 | 第19页 |
| 2.3.5 监督义务体系 | 第19页 |
| 2.4 银行数据挖掘 | 第19-22页 |
| 2.4.1 数据挖掘流程 | 第20-21页 |
| 2.4.2 数据挖掘的分析方法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章Hadoop提供的解决方案 | 第23-35页 |
| 3.1 系统框架 | 第23-24页 |
| 3.2 HDFS文件系统 | 第24-27页 |
| 3.2.1 HDFS数据读取流程 | 第24-25页 |
| 3.2.2 HDFS数据写入流程 | 第25-27页 |
| 3.3 MapReduce框架 | 第27-31页 |
| 3.3.1 系统架构 | 第27-28页 |
| 3.3.2 Job基本原理 | 第28-29页 |
| 3.3.3 MapReduce数据流(data flow) | 第29-31页 |
| 3.4 Hbase | 第31-33页 |
| 3.4.1 体系结构 | 第31-32页 |
| 3.4.2 HBase数据模型 | 第32页 |
| 3.4.3 数据存储 | 第32-33页 |
| 3.5 Hive | 第33-34页 |
| 3.5.1 Hive体系结构 | 第33页 |
| 3.5.2 Hive特点 | 第33-34页 |
| 3.5.3 Hive应用 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于Hadoop平台银行反洗钱系统的搭建 | 第35-42页 |
| 4.1 项目背景 | 第35页 |
| 4.2 功能需求 | 第35-36页 |
| 4.3 技术方案 | 第36-37页 |
| 4.4 集群配置及优化 | 第37-38页 |
| 4.5 关键技术 | 第38-41页 |
| 4.5.1 数据加载 | 第38页 |
| 4.5.2 MapReduce实现表关联技术 | 第38-39页 |
| 4.5.3 LZO压缩 | 第39-40页 |
| 4.5.4 RCFile列存储模式 | 第40页 |
| 4.5.5 Hive自定义函数 | 第40-41页 |
| 4.5.6 工作流调度 | 第41页 |
| 4.5.7 MapReduce实现的大额/可疑规则 | 第41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 反洗钱系统数据分析与挖掘 | 第42-61页 |
| 5.1 数据选择 | 第42-45页 |
| 5.1.1 数据目标 | 第42-43页 |
| 5.1.2 批量数据导入流程 | 第43页 |
| 5.1.3 数据结构 | 第43-45页 |
| 5.1.4 数据采集 | 第45页 |
| 5.2 数据预处理 | 第45-47页 |
| 5.2.1 数据过滤 | 第45-46页 |
| 5.2.2 数据清理 | 第46页 |
| 5.2.3 数据特征化 | 第46-47页 |
| 5.4 基于规则分类法实现大额交易判断 | 第47-50页 |
| 5.4.1 数据属性分析 | 第47页 |
| 5.4.2 构造分类器 | 第47-48页 |
| 5.4.3 编程实现 | 第48-50页 |
| 5.5 基于关联算法实现可疑交易规则判断 | 第50-55页 |
| 5.5.1 Apriori算法 | 第50-51页 |
| 5.5.2 基于MapReduce实现Apriori算法 | 第51-52页 |
| 5.5.3 算法实例测试 | 第52-55页 |
| 5.5.4 实验结论 | 第55页 |
| 5.5.5 算法复杂度分析 | 第55页 |
| 5.6 性能测试 | 第55-60页 |
| 5.6.1 测试环境 | 第55-56页 |
| 5.6.2 线性扩展测试 | 第56页 |
| 5.6.3 数据加载测试 | 第56-57页 |
| 5.6.4 表关联测试 | 第57-59页 |
| 5.6.5 RCFile表数据膨胀测试 | 第59-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
