大数据技术助力金融保险行业数字化转型

大数据助力保险业数字化转型，精准满足客户需求

在保险行业，通过大数据分析技术对客户进行细分，实现精准定位客户需求，从而提供差异化的定价和产品。这种数字化转型方式能够更好地满足客户的个性化需求，与传统的基于性别、收入水平、年龄和地区等标签的分类方法相比，数字化时代的客户分类更加细化和个性化。利用大数据技术，可以更准确地发现特定客户群体，形成具有明显保险需求特征的个性化消费群体。保险公司通过数字化转型，能够更准确地了解细分客户群的需求，有针对性地开发和提供产品和服务，适应市场环境变化，为客户创造价值。此外，保险公司还可以依托互联网平台，通过网页、APP、微信小程序等多渠道提供线上服务，如产品宣传、推广、咨询等。在疫情期间，直播、社群和数字化导流等新兴模式的出现，提高了传播速率和互动性，缓解了疫情带来的运营冲击。同时，大数据技术在风险控制方面也发挥着重要作用，有助于应对保险欺诈等问题。

保险业务KPI分析与渠道优化策略

视频内容主要介绍了如何通过营销分析技术建立一个成熟的客户经营评价体系，以评估保险机构的整体运行情况。重点在于通过总公司的角度，考核业务指标和KPI，并通过数据可视化技术直观展示业务结构和趋势。内容涵盖了从投保到核保的整个保险流程中各个节点的KPI指标分析，包括通用绩效分析、渠道分析（网销、电销、代理渠道）以及两个专题：网销广告投放优化和代理人分析。通过构建全面的业务流程指标体系，可以对保险业务的批改退保、注销、续保等环节进行细致分析，同时考虑组织机构、签约状态、承保方式等维度。视频强调了针对不同渠道类型，需要分析不同的指标和维度，这些都是从多个保险案例中提炼出来的标准。

金融行业如何借助大数据技术实现风控管理与个性化服务

本视频讨论了金融行业如何通过数据驱动和风控管理实现数据价值与业务的深度融合。金融行业的核心在于风控，而风控依赖于数据导向的资产数据管控。金融机构可以利用大数据技术扩大信息资源，精准把握客户需求，避免信息断层，提供更全面的客户了解和优质服务。互联网大数据技术是获取信息的核心，传统金融需要借助互联网技术整合和利用数据，进行结构化分析，发现数据关联性，进行评估和预测，提供个性化、一体化的金融服务。同时，互联网金融的快速发展为传统金融带来挑战和机遇，促进传统金融机构产品向个性化、多样化发展。传统金融行业需要抓住机遇，借助互联网技术优化产品结构，与互联网金融合作，实现业务目标。

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

shell脚本一天一练--day1

本次分享主要围绕如何使用Shell脚本处理和备份文件。介绍了一个实用的脚本，能够遍历特定目录下的TXT文件，并以当前日期作为后缀进行备份。分享中首先提到了脚本编写的基本原则，如第一行应该使用解释器路径，并包括作者信息和版本声明。重点讲授了如何定义日期变量，利用反引号将命令结果赋值给变量，以及如何运用for循环遍历文件。这次内容的学习使得使用者可以熟悉日期命令、for循环在文件处理中的应用，适宜希望提升技能的系统管理员、编程初学者、自动化脚本编写爱好者。

什么是容器

讲解了容器技术及其与传统虚拟化技术的区别和优势。以Docker为例，解释容器概念和应用场景，分析了容器对于环境封闭、独立和快速部署的能力。强调容器在生产中的重要性，并解释了镜像是如何包含基础环境和业务代码的，容器则是运行镜像的实体。提出了容器与虚拟机的性能比较，指出容器更加快速、轻量，且容器管理平台的发展趋势。内容适合希望对容器有深入理解以及寻求性能优化的技术人员。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。