大数据在金融领域中的应用

随着全球信息技术的快速进步,人类社会迎来了数据大爆炸的时代,大数据技术也随之诞生、应用和发展。在金融领域中,大数据的应用十分重要,因为在如今的信息化时代金融领域依靠信息技术得到了大变革和快速发展,金融领域在没有结合大数据技术的基础上是无法满足现实需求的。当然在金融领域中,大数据的应用也相当广泛,包括征信、证券投资、商业银行、保险行业等多个方面,但是金融领域在大数据技术的加持下得到快速发展的同时也相应的出现了数据安全、隐私保护等关键问题。文章分析了大数据技术在金融领域中的现状,为促进大数据技术在金融领域的应用持续打下坚实而牢固的基础。     

大数据对保险行业的影响分析

随着时代不断地进步,传统的保险营销模式越来越无法满足客户潜在的需求,未来成功的保险公司一定是善于从海量数据中获取有价值的信息,挖掘潜在的客户,捕捉客户的真正需求,给客户带来更优质的产品和服务,实现更具个性化的定价,和将保险行业的决策制订由依靠经验转变为依靠数据的佼佼者。 在海量数据的基础上,进一步去实现精准营销、风险把控、需求开发、市场占领等,从而增加客户对公司的信赖和提高客户的满意度。 因此,文章对如何利用大数据的优势去发展保险行业做出了一些探讨。     

大数据在旅游保险中的应用

在中国经济快速发展的浪潮中,旅游业的地位也大幅提升。但当前我国人民尚未建立起对保险的信任和通过保险产品保障个人利益的意识,并且旅游保险行业仍存在着不可忽视的问题,可以说,旅游保险并未跟上旅游业发展的脚步。对此本文通过分析大数据在旅游保险中的应用,从保险产品的研发、营销方式的变化以及保险服务水平变化三方面进行创新发展的探究。     

论互联网金融下的保险行业

在互联网金融盛行的今天,保险行业应该何去何从,中国保险行业面对当今大数据时代的来临,应该开辟怎样的新模式呢?本文分析了互联网金融为保险行业带来的机会和挑战,给传统保险行业的发展提出一些建议。     

数据开发在寿险客户关系管理中的应用探讨

伴随着国务院《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》（国发〔2014〕29号）文件的出台，我国保险行业迎来新的历史机遇，与此同时挑战也开始增多。计算机技术的不断发展，数据信息得到切实强化，数据开发的作用得到充分体现，再加之寿险行业是一种数据信息相对成熟的行业，所以关于数据的深度开发势必会成为保险业发展及客户关系管理的重要工具。     

基于数据包络分析的我国保险公司规模效率研究

本文应用数据包络分析,择代表性的保险公司、与我国保险行业分别作为研究对象,评价规模效率水平。个体与整体效率评价相互印证,得保险业规模效率研究综合结果,形成对行业发展现状的深刻认识。     

大数据时代电子数据审计问题研究

近些年大数据得到快速的发展,由于大数据具备对海量数据的收集和分析能力,使得大数据能够在各行各业都被相应的运用,而在审计工作上也得益于大数据提升审计效应。会计信息化的到来,加剧了电子数据审计方式的变革,通过大数据技术可以为审计工作者提供更具价值的决策信息,提高审计工作的效率和全面准确性。因此,大数据也受到了越来越多关注。本文对大数据环境下的电子数据审计研究和应用进行分析,并针对审计研究事项提出合理性完善对策。     

基于决策树C4.5算法的大数据保险业模型研究

如今大数据背景下客户信息数据呈现指数级增长趋势,盈利企业亟须通过大数据分析发现客户更深层次的潜在信息从而降低客户流失率,尤其是流动率高的保险行业性质企业。保险公司力求稳定增长的市场占有率和经济效益就需要通过数据挖掘来不断发现潜在客户价值,此时数据的多元性和数据量成为有效快速挖掘用户信息的瓶颈。文章引入"数据湖"的概念结合HDFS构建集群式的大数据模型,并引入价值率来对客户进行分析,构建用户画像,帮助公司深度理解客户特征降低客户流失率。     

企业数据标准化中数据元素理论的应用研究

对数据元素理论涉及的关键技术进行了研究,具体包括数据元素的相关概念、数据元素结构模型、数据元素属性等,并结合实际项目的研究、提出了数据元素的元模型。认为数据元素方法论是指导企业进行数据标准化的重要的、科学的方法论,只有在这一方法论指导下规范的数据,才具有稳定性,才能为企业建立集成化的数据模型奠定坚实的基础,同时,也只有在这一方法论的指导下构建的企业数据模型才能够从根本上解决数据质量问题、才能构建出企业的真正字数据字典与元数据。     

数据元素理论研究及其在企业数据标准化中的应用

对数据元素理论涉及的关键技术进行了研究,具体包括数据元素的相关概念、数据元素结构模型、数据元素属性等,并结合实际项目的研究、提出了数据元素的元模型。认为数据元素方法论是指导企业进行数据标准化的重要的、科学的方法论,只有在这一方法论指导下规范的数据,才具有稳定性,才能为企业建立集成化的数据模型奠定坚实的基础,同时,也只有在这一方法论的指导下构建的企业数据模型才能够从根本上解决数据质量问题、才能构建出企业的真正字数据字典与元数据。也只有在这一方法论的指导下构建的企业元数据、才能真正实现系统间无缝的数据交换与共享。     

大数据背景下数据统计分析理念探讨

以计算机、网络为主体的现代信息技术的发展,催化了大数据时代的到来,也对统计科学与数据分析带来了深刻影响。毫无疑问,数据统计分析理念是统计科学理论研究、应用研究的指导思想,面对大规模、复杂数据结构的日益增长,在数据统计分析中,数据的获取、管理、处理等方法也要跟着变革,以顺应大数据统计学发展需要。本文分析了当前大数据统计分析的特点,对统计研究工作过程及数据分析理念进行梳理,提出转变策略和建议。     

大数据时代下我国政府数据开放问题研究

时下,各国政府是现实社会中最大的信息资源保有者和控制者。在阳光政务和大数据浪潮的推动下,开放政府数据在全球范围内开展起来,大数据也从技术领域上升到了国家层次。增强政府工作透明度,建设阳光政务,提高政府综合治理能力,增加公民的社会福利,政府数据开放已然是一项重要的举措,这也是我国开展电子政务的一个重要方向和目的。本文以在大数据时代中,中国政府数据公开的有关情况为对象,分析了中国政府数据开放所取得的成就、动力和存在的问题,并提出了相关的对策和建议。     

企业数据标准化中数据元素理论的应用研究

对数据元素理论涉及的关键技术进行了研究，具体包括数据元素的相关概念、数据元素结构模型、数据元素属性等，并结合实际项目的研究、提出了数据元素的元模型。认为数据元素方法论是指导企业进行数据标准化的重要的、科学的方法论，只有在这一方法论指导下规范的数据，才具有稳定性，才能为企业建立集成化的数据模型奠定坚实的基础，同时，也只有在这一方法论的指导下构建的企业数据模型才能够从根本上解决数据质量问题、才能构建出企业的真正字数据字典与元数据。     

大数据时代下UBI车险面临的挑战以及趋势展望

我国的经济社会不断发展,保险行业进入快速发展阶段。在保险行业中,UBI车险具有特殊性。UBI车险与车主所使用车辆的数据密切相关,弥补了传统车辆保险的不足。在国际上,UBI车险的使用范围不断扩展,其辐射效应越来越突出。国内保险市场创新发展,各大保险公司正在积极推出UBI车险,值得注意的是,其在发展过程中面临一定困境。本文将具体探讨大数据时代下UBI车险面临的挑战及趋势展望,希望能为相关人士提供一些参考。     

大数据环境下社交网络个人数据安全保护研究

大数据环境下,个人社交网络异常活跃。个人数据的安全也面临巨大挑战。如何保护网络个人数据的安全成了当务之急。分析了大数据环境下个人社交网络的现状,并探讨社交网络中个人数据的安全保护措施。     

数据流通共享视域下数据犯罪治理对策研究

数据作用的充分发挥为社会进步提供了新机遇,但也不可避免地带来了新问题、新挑战,如数据隐私、数据安全等问题.一些不法分子非法获取公民个人数据后或间接进行转卖牟利,或直接进行违法犯罪,危害人民群众的财产安全、隐私、人身人格安全.为了有效治理数据犯罪,首先是应当对数据犯罪进行准确的界定,完善法律法规,构建一套制裁手段多样的打...     

正点地面观测数据维护中的数据异常情况分析

随着科学技术水平的提高,气象观测的研究也越来越深入,地面观测数据的准确性得到了显著的提升。尤其是在对地面观测资料的传输方式进行了调整之后,观测人员通过地面测试软件中的"正点地面观测数据维护"进行数据分析检查,以便及时处理一些数据异常情况,有效地保障了气象观测的质量。文章将围绕正点地面观测的数据维护工作,分析气象观测软件的数据异常情况并提出相应解决对策,旨在为地面观测数据维护的实践操作提供参考与借鉴。     

大数据杀熟的法律规制与市场监管体制

信息化时代,大数据悄然走进人们的生活并在商业领域被广泛运用,大数据"杀熟"现象也在企业的经营管理中出现。从何为大数据杀熟出发,探究其本质,并对其行为的合法性进行分析,对大数据杀熟的法律规制进行思考,并对该行为的市场监督与管理进行了探讨。     

刍议大数据时代下的数据分析理念

近年来,在科学技术不断发展的同时,推动了互联网与物联网的进步,这也同样意味着海量数据时代的到来,并处于迅速发展的阶段。在此背景下,电子商务与互联网等多种领域中已经出现了大量的数据积累,因此"大数据"产生。文章以统计学的角度来对"大数据时代"的概念进行了界定,同时渗入研究了"大数据时代"的定义,结合其具体的特点,对目前阶段统计研究工作以及统计理念中的挑战进行了探讨,最终积极的明确了统计工作与研究合理变动的具体想法。     

试论大数据时代下企业会计数据的新特征

随着互联网的不断发展,数据信息的存量得到了爆炸式的增长.企业会计数据的收集、分析和处理工作也将改变,从结构化的会计数据变成非结构化的会计数据.本文将对处于大数据时代下企业的会计数据特征进行分析,以供参考.