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搜索资源列表

  1. NCR的金融行业数据模型

  2. NCR的金融行业数据模型 金融行业数据模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaod

  1. 金融银行行业的数据模型

  2. 金融行业的数据模型 William H. Inmon - Data Models

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-02-06
    • 文件大小：435200
    • 提供者：kuevins

  1. 数据仓库技术及其在金融行业的应用

  2. 本文对数据库技术做一个概括性的介绍，并对国内外金融行业数据仓库技术的应用现状做一个简单分析。主要内容： 1. 前言 1 2. 数据仓库概念 1 2.1. DW的提出 1 2.1.1. 需求 1 2.1.2. DW概念的提出 1 2.2. DW的四个特征 2 2.1.1. 面向主题 2 2.1.2. 集成共享 2 2.1.3. 随时间变化 2 2.1.4. 不可更新 2 2.2. DW与DM、ODS的关系 2 2.2.1. DW与DM 2 2.2.2. DW与ODS 3 2.2.3. 走向融合后

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-08-31
    • 文件大小：324608
    • 提供者：Adongcn

  1. 项目数据分析模板

  2. 项目数据分析师（英文简称CPDA）是目前国际项目投资领域具有权威地位的职业资格。“项目数据分析师”作为专业从事投资项目财务数据分析的高级决策人，它服务于投融资、企业经营规划、项目审批与决策等众多社会领域，可以通过扎实的基础理论、大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，预测项目未来的收益及风险，为政府、金融机构和各类企业的决策提供着日益重要的参考信息，为投资人适时做出正确的决策和管理提供巨大帮助

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2012-11-17
    • 文件大小：841728
    • 提供者：mapreduce2013

  1. 项目数据分析模板

  2. 项目数据分析师（英文简称CPDA）是目前国际项目投资领域具有权威地位的职业资格。“项目数据分析师”作为专业从事投资项目财务数据分析的高级决策人，它服务于投融资、企业经营规划、项目审批与决策等众多社会领域，可以通过扎实的基础理论、大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，预测项目未来的收益及风险，为政府、金融机构和各类企业的决策提供着日益重要的参考信息，为投资人适时做出正确的决策和管理提供巨大帮助

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-03-25
    • 文件大小：483328
    • 提供者：doumingxuan

  1. 郑华：宜信大数据金融实践分享

  2. 宜信大数据实时风控平台。平台结合了用户申请数据、用户授权数据、第三方数据、互联网海量数据等不同数据源，全方位了解客户并分析客户的信用状况和欺诈风险，实时估计授信额度和检测欺诈风险等。这次分享介绍宜信大数据实时风控平台中的一些核心技术，包括知识图谱，风控模型和反欺诈技术等。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：happytofly

  1. Teradata 金融行业数据模型

  2. Teradata金融行业数据模型，属于其统一数据模型的一个部分

  3. 所属分类：企业管理

    • 发布日期：2018-01-09
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：rose_424

  1. NCR的金融行业数据模型

  2. ncr的金融行业模型，金融行业业务分析很多都应用此模型做数据整合和分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lixiaofeng8901

  1. FS-LDM数据模型参考手册 下

  2. 金融行业经典数据仓库模型 FS-LDM, 下卷。。。。。。。。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：cshallwe

  1. Python 金融大数据分析

  2. Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-08
    • 文件大小：49283072
    • 提供者：jisuran

  1. 金融大数据平台项目规划

  2. 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-03-16
    • 文件大小：641024
    • 提供者：qq_42349551

  1. 智能金融行业报告

  2. 智能金融是以人工智能为代表的新技术与金融服务深度融合的产物，它依托于无处不在的数据信息和不断增强的计 算模型，提前洞察并实时满足客户各类金融需求，真正做到以客户为中心，重塑金融价值链和金融生态。智能金融拓展金 融服务的广度和深度，践行普惠金融梦想。自我学习的智能技术。以人工智能为代表的智能技术 在新阶段呈现出自我学习的特征。人工智能将实现“感 知—认知—自主决策—自我学习”的实时正循环；数据传 输速度实现质的飞跃，云端将无缝融合；介入式芯片等 新的硬件形式将出现，甚至实现人机共融。人工智能可 以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38673694

  1. fibo:金融业业务本体（FIBO）定义了金融业务应用程序中感兴趣的一组事物以及这些事物之间的相互联系方式。 通过这种方式，FIBO可以赋​​予描述金融业务的任何数据（例如，电子表格，关系数据库，XML文档）有意义-源码

  2. 金融业业务本体 FIBO由主办和赞助。 FIBO是EDM Council，Inc.的商标。ObjectManagement 也对其进行了标准化。 介绍 FIBO定义了金融业务应用程序中感兴趣的一组事物以及这些事物之间的相互联系方式。 通过这种方式，FIBO可以为描述金融业务的任何数据（例如，电子表格，关系数据库，XML文档）赋予含义。 FIBO是作为Web本体语言（OWL）中的本体开发的。 该语言由万维网联盟（W3C）进行了编码，并且基于描述逻辑。 逻辑的使用可确保每个FIBO概念的框架都

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：123731968
    • 提供者：weixin_42131342

  1. 数据仓库建模技术

  2. 模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38686542

  1. 数据仓库建模技术

  2. 模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38535364

  1. 数据仓库建模技术

  2. 模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38742291

  1. 数据仓库建模技术

  2. 模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38640830

  1. 数据仓库建模技术

  2. 模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38547035

  1. 数据仓库建模技术

  2. 模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38688097

  1. 银行业金融机构数据治理指引和DCMM的对比分析

  2. 近年来，数据治理得到各行各业的普遍重视，国家和行业都发布了相关的标准和政策，通过相关文件明确数据治理的概念和体系，促进数据治理行业的发展。对相关文件进行解读，总结其中的异同之处，帮助人们了解与数据治理相关的管理趋势和应用的重点，同时，提出数据管理能力成熟度评估模型在银行业落地实施的建议，帮助银行更好地满足相关监管要求，提升数据管理能力的成熟度等级。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38535364
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