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大数据在金融风控和精准营销中的应用及大数据项目风险研究

中文摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第1章 绪论第14-17页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14页
        1.1.2 研究目的和意义第14-15页
    1.2 研究的主要方法第15-16页
    1.3 研究思路与主要创新点第16-17页
第2章 文献综述第17-20页
    2.1 国外的相关研究综述第17-18页
    2.2 国内的相关研究综述第18-19页
    2.3 小结第19-20页
第3章 大数据在金融风控项目中的应用研究第20-40页
    3.1 大数据风控项目需求及可行性分析第20-22页
    3.2 大数据风控项目数据准备第22-24页
        3.2.1 原始数据收集及数据描述第23页
        3.2.2 数据整理第23-24页
    3.3 大数据风控项目技术架构第24-29页
        3.3.1 架构介绍第24-28页
        3.3.2 集群介绍第28-29页
    3.4 大数据风控项目建模及训练、测试、部署步骤第29-36页
        3.4.1 算法开发第29-32页
        3.4.2 模型训练及测试步骤第32-34页
        3.4.3 模型评估步骤第34-35页
        3.4.4 模型部署第35-36页
    3.5 大数据风控项目产品交付及优化、维护方案第36-40页
        3.5.1 产品交付内容第36-37页
        3.5.2 产品优化方法第37-38页
        3.5.3 产品维护方案第38-40页
第4章 大数据在精准营销项目中的应用研究第40-60页
    4.1 大数据精准营销的需求及可行性分析第40-42页
        4.1.1 保险机构对人寿保险业务的精准营销需求及可行性分析第41-42页
        4.1.2 保险机构对车险业务的精准营销需求及可行性分析第42页
    4.2 大数据精准营销项目数据准备第42-44页
        4.2.1 原始数据采集及数据描述第42-43页
        4.2.2 数据整理第43-44页
    4.3 大数据精准营销项目技术架构第44-48页
        4.3.1 架构介绍第44-48页
        4.3.2 集群介绍第48页
    4.4 大数据精准营销项目建模及训练、测试、部署步骤第48-56页
        4.4.1 精准营销算法开发第49-52页
        4.4.2 模型训练及测试步骤第52-54页
        4.4.3 模型评估步骤第54-55页
        4.4.4 模型部署第55-56页
    4.5 大数据精准营销项目产品交付及优化、维护方案第56-60页
        4.5.1 产品交付内容第56-57页
        4.5.2 产品优化方法第57-59页
        4.5.3 产品维护方案第59-60页
第5章 大数据项目实施风险及管控措施第60-66页
    5.1 大数据项目自身风险及管控措施第60-62页
        5.1.1 需求不确定性风险、沟通障碍风险以及管控措施第60页
        5.1.2 算法模型风险及管控措施第60-62页
    5.2 大数据项目技术风险及管控措施第62-63页
        5.2.1 数据安全及管控措施第62-63页
        5.2.2 网络安全及管控措施第63页
    5.3 大数据项目法律风险及管控措施第63-66页
        5.3.1 大数据项目的隐私数据泄露及管控措施第63-65页
        5.3.2 大数据项目的著作权保护第65-66页
第6章 大数据项目培训方案、培训计划及培训方式第66-71页
    6.1 项目培训方案及培训计划第66-67页
        6.1.1 培训方案第66页
        6.1.2 培训计划第66-67页
    6.2 培训方式第67-68页
    6.3 日常维护处理及服务方案第68-71页
        6.3.1 服务器运维方案第68-69页
        6.3.2 模型优化方案第69-70页
        6.3.3 系统维护方案第70页
        6.3.4 售后人员配置方案第70-71页
第7章 研究结论第71-73页
附录第73-79页
参考文献第79-82页
致谢第82-83页
学位论文评阅及答辩情况表第83页

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