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실전 금융산업 빅데이터 분석 요약정보 및 구매

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원산지 국내산
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    실전 금융산업 빅데이터 분석

    9791165922306.jpg

    도서명:실전 금융산업 빅데이터 분석
    저자/출판사:김유신 , 김태윤 , 정준영 , 고건욱 , 김가연 ,/비제이퍼블릭
    쪽수:296쪽
    출판일:2023-06-19
    ISBN:9791165922306

    목차
    1부 금융산업의 빅데이터 분석
    _1장 금융산업의 빅데이터
    __1.1 빅데이터 시대의 도래
    ___1.1.1 주요 시장 동향
    ___1.1.2 주요 정책 추진 동향
    __1.2 빅데이터란?
    ___1.2.1 빅데이터의 의의 및 특징
    ___1.2.2 빅데이터의 활용 가치
    ___1.2.3 빅데이터 분석
    ___1.2.4 빅데이터 분석 방법론
    ___1.2.5 탐색적 데이터 분석
    __1.3 빅데이터 활용 분야
    ___1.3.1 해외 빅데이터 활용 사례
    ___1.3.2 국내 빅데이터 활용 사례
    ___1.3.3 금융산업에서의 빅데이터 활용 사례

    2부 분석 과제를 위한 준비
    _2장 금융 빅데이터 사전컨설팅
    __2.1 빅데이터 분석 과제 선정
    ___2.1.1 금융산업에서의 빅데이터 분석 및 활용 현황
    ___2.1.2 빅데이터 분석 과제 선정 방법론

    3부 고객 분석
    _3장 통합 고객 다차원 분석 및 고객 세분화
    __3.1 개요
    ___3.1.1 고객 분석의 배경 및 목적
    ___3.1.2 금융산업에서의 고객 세분화 사례
    ___3.1.3 분석 모형 프로세스
    __3.2 통합 고객 다차원 분석
    ___3.2.1 분석 대상 테이블 선정
    ___3.2.2 분석 대상 고객 선정
    ___3.2.3 분석 대상 테이블 탐색
    ___3.2.4 데이터 탐색 및 인사이트 발견
    __3.3 고객 세분화
    ___3.3.1 세분화 방법 및 선정 근거
    ___3.3.2 군집 분석
    ___3.3.3 그리드 방식
    __3.4 결론
    ___3.4.1 분석 과제 요약
    ___3.4.2 한계점 및 고도화 방****제시
    _4장 우수고객 및 고객 이탈 분석
    __4.1 개요
    ___4.1.1 우수고객 및 고객 이탈 분석의 배경 및 목적
    ___4.1.2 산업별 적용 사례
    ___4.1.3 모델 개발 시 고려사항
    __4.2 탐색적 데이터 분석
    ___4.2.1 분석 모형
    ___4.2.2 데이터 수집 및 전처리
    ___4.2.3 데이터 탐색 및 인사이트 발견
    __4.3 결론
    ___4.3.1 분석 과제 요약
    ___4.3.2 향후 연구
    _5장 VoC 민원 분석 및 위험민원 예측
    __5.1 개요
    ___5.1.1 민원 분석 배경 및 목적
    ___5.1.2 텍스트 마이닝
    __5.2 민원 분석
    ___5.2.1 데이터 수집
    ___5.2.2 데이터 전처리 및 EDA
    ___5.2.3 빈도 분석
    ___5.2.4 토픽 모델링
    ___5.2.5 월별 위험민원 추세
    __5.3 결론
    ___5.3.1 분석 과제 요약
    ___5.3.2 향후 연구

    4부 상품 추천
    _6장 상품 추천 시스템
    __6.1 개요
    __6.2 추천 모델
    ___6.2.1 무작위 추천
    ___6.2.2 그룹 기반 추천
    ___6.2.3 연관 규칙 분석
    ___6.2.4 콘텐츠 기반 필터링
    ___6.2.5 협업 필터링
    _7장 보유 상품 기반 상품 추천
    __7.1 개요
    ___7.1.1 기존 P사의 금융상품 추천 방식
    ___7.1.2 목표에 따른 추천 모델 방향성
    __7.2 설계 방향
    __7.3 탐색적 데이터 분석
    ___7.3.1 탐색 테이블 선정
    ___7.3.2 EDA 분석 및 인사이트
    __7.4 모델 개발
    ___7.4.1 데이터 전처리
    ___7.4.2 모델 학습
    ___7.4.3 상품 추천 결과 추출
    _8장 체크카드 사용 실태에 따른 상품 추천
    __8.1 개요
    ___8.1.1 체크카드 사용 실태에 따른 상품 추천 배경 및 목적
    ___8.1.2 기존 P사의 체크카드 추천 방식
    ___8.1.3 타사의 카드 추천 방식
    __8.2 설계 방향
    ___8.2.1 진행 추천 방식
    ___8.2.2 최종 모델 선정
    ___8.2.3 설계 방향 선정
    __8.3 탐색적 데이터 분석
    ___8.3.1 탐색 테이블 선정
    ___8.3.2 데이터 탐색
    __8.4 모델 개발
    ___8.4.1 데이터 전처리
    ___8.4.2 모델 추천 프로세스
    _9장 접촉 로그 데이터 기반 관심상품 추천
    __9.1 개요
    ___9.1.1 현 상태 우체국의 상품 추천 방식
    ___9.1.2 과제의 목적
    ___9.1.3 접촉정보 분석 사례
    __9.2 설계 방향
    __9.3 탐색적 데이터 분석
    ___9.3.1 탐색 테이블 선정
    __9.4 모델 개발
    ___9.4.1 데이터 전처리
    ___9.4.2 모델 프로세스
    _10장 서비스화 및 결과 전달
    __10.1 개요
    __10.2 추천 결과 적재
    __10.3 추천 사유 전달
    __10.4 추천 모델 평가
    ___10.4.1 추천 모델 평가 방법
    ___10.4.2 추천 모델 평가 과정
    __10.5 빅데이터 분석 기반 상품 추천 서비스

    5부 금융산업 빅데이터 분석 환경
    _11장 빅데이터 분석 및 활용 플랫폼
    __11.1 빅데이터 플랫폼 구성
    __11.2 빅데이터 플랫폼 역할
    ___11.2.1 내부 데이터 수집
    ___11.2.2 외부 데이터 수집
    ___11.2.3 배치 프로그램
    __11.3 빅데이터 플랫폼 활용
    ___11.3.1 빅데이터 분석 환경
    ___11.3.2 배치 프로그램
    ___11.3.3 태블로를 활용한 데이터 시각화
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