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  • BI产品学习笔记

    理解现在--挖掘规律--预测未来
    ------------------------------------------------------
    精准营销
    智能风控
    运营优化

    多维分析
    挖掘预测
    敏捷BI

    分析展示
    数据挖掘
    语音识别
    人脸识别

    数据仓库
    Hadoop
    数据集市

    数据采集-数据存储-数据查询-数据分析

    ------------------------------------------------------

    大数据建模:
    -风险建模能力:理赔欺诈
    -用户画像能力:精准营销
    -疾病预测能力:病历分析

    保险社交营销
    ---保险社交图谱
    ---客户社交保险

    大数据核保
    ---首个信用评分系统
    ---个性化核保服务,差异化定价

    大数据理赔
    ---智能风险评估
    ---海量历史数据学习
    ---40个风险评估纬度
    ---个性化风险评分
    ---差异化服务流程

    大数据审计
    ---审计模型
    ---数据驱动

    数据:
    ---内部数据

    智能核保的应用
    ---业务量足够大、运营成本、快速发展
    ------------------------------------------------------
    流程
    取数:筛选、过滤、导出
    分析:多维查询探查、交叉透视、钻取、跳转、关联、同比还比、自定义分组、随意切片、可视化
    报表:Excel、WPS
    报告:Word、PPT
    页面:大屏、手机、系统

    自助分析
    数据产品
    数据答疑:支持工作平台化

    Hadoop/Hive
    HBase/

    ------------------------------------------------------
    MPP、Hadoop、传统数据库、数据仓库架构

    实时信息服务体系

    技术、特性、场景、思维方式完整清楚清晰

    农业:全时产业、农耕监测
    工业:智能生产、资源分配
    金融:实时客户全景、全面风险智能分级、信息资产自驱型变现
    制造:智能智造、内控风险
    流通领域:资源前置调配、储备智能消解、渠道实时有效性评价


    分析系统:
    日志分析
    用户画像
    工艺算法优化
    推荐系统

    人工智能系统:
    智能机械
    智能交互
    智能策略

    实时分析系统:
    实时生产监控
    实时渠道分析
    实时风险评估
    实时场景推荐

    过去、现在、将来:开仓

    技术更迭、产业洗牌、社会变革

    范式建模、元组建模、维度建模

    ------------------------------------------------------

    FaceBook:Vertica、Hive
    金融业务发展趋势:
    数字化、全渠道、分析渠道、个性化


    价值实现:
    批量:整合层、统计报表
    灵活查询和数据分析
    机器学习和分析预测
    业务实时支撑

    Kafka、Hadoop Hive、HDFS、Spark、HBase、PIG

    Vertica产品

    MPP:大规模并行处理

    I/O:12.5硬盘速度-1956年

    列扫描机制提升性能

    数据可视化
    Qlik、Tableau、OBIEE、Pantaho

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    记录关键字,有待深入学习 

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/defineconst/p/7041052.html
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