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2436 2018-05-09

随着大数据时代的到来和互联网金融的兴起，银行的业务挖掘分析需求出现了爆发式的增长，而且呈现出处理时效高、数据多样性及海量数据等特点。银行应结合大数据时代的需求特点

2408 2018-05-09

海量数据给银行的数据治理带来挑战，但是，大数据技术的快速发展，对银行的数据治理来说也是一种机遇，可使数据治理的方法和手段更加丰富，使数据治理的效果更为显著，数据的价值可以获得更大的发挥。

1359 2018-05-09

2472 2018-05-09

数据治理不是一个临时性的运动。从银行业务发展、数据治理意识形成、数据治理体系运行角度，需要一个银行数据治理的长效机制进行保证。

1721 2018-05-09

数据治理是一个长期的持续过程，需要有一套长效保障机制。数据治理的方法和手段也不是一成不变的

1951 2018-05-09

从我国商业银行意识到绩效考核评价的重要性开始，银行绩效评价经历了一个由简单到复杂、由低级到高级、连续演变、梯次推进的发展阶段，但是其根本的宗旨并没有改变，就是完善考核机制，彻底改变以前由于思想观念陈旧和技能严重匮乏造成的银......

1946 2018-05-09

商业银行需要综合利用自身的大数据信息资产，加强运用大数据进行分析挖掘，从而用于指导经营分析，实现精细化经营管理，真正“以数据说话”。通过大数据挖掘分析方法进行数据探索，呈现全行网点运营基本情况

1168 2018-05-09

关联分析主要对文本进行算法处理，得到文本的数字特征格式；情感分析主要对文本情感进行分析，从而得出文本的情感基调，判断主观语义；分类分析主要通过分类器进行训练，从而得到不同维度下分类的概率特性。

1961 2018-05-09

实现舆情风险管理的文本挖掘技术过程一般分为文本获取、预处理、分析挖掘、可视化展现等步骤。

1520 2018-05-09

1975 2018-05-09

提升行内外结构化与非结构化数据的综合运用能力，深入分析客户行为特征和关联关系，在客户特征的基础之上，进一步完善客户信用评分评级模型，侦测客户信用风险，对客户风险等级进行动态调整，

1380 2018-05-09

1313 2018-05-09

银行依托数据仓库和信息库，加强线上线下联动及全渠道信息的整合共享，全面融合并综合利用行内外各类信息，包括结构化、非结构化的信息，形成全行客户的统一视图；通过数据深入分析客户的消费偏好，准确发现并预测客户的金融需求，设计有针......

2473 2018-05-09

1182 2018-05-09