自行準備金融數位力考試，Google是我的學習夥伴
題目：有關金融行業使用大數據的敘述，下列何者正確？
答:C
(A)金融行業傳統交易類使用的資料大多為非結構化資料
(B)結構化資料屬新興的資料型態，如多媒體資料或社群媒體資料
(C)金融行業處理的交易資料內容中，對每一欄位內容有一定的規範及定義
(D)金融行業只要分析新型態的資料內容即可，結構化資料不需要分析
大數據特質(4V)
- Volume 大量
- Variety 多樣
- Velocity 不斷傳輸性 不停產生連續性
EX: Streaming Data (股票新聞一直產生)
- Veracity 真實性 清除不確定性
Data Cleansing
大數據分析的應用層次:
- Foundational 基礎分析或描述性分析：資料表上的解讀/已有資料
- Advanced, Predictive 進階預測 或預測性分析：預測未來可能發生/下次消費
- Prescriptive 規範分析或指示性分析：情境分析 ／購買決策 ／風險管理
Ex:情境金融 Scenario (這觀念很重要)
金融業大數據分析的應用方向:
- 客戶關係管理
- 建立360度客戶視覺圖
- 客戶分群
- 應用目標(客戶貢獻度)
- 風險管理
- 企業風險 Enterprise Risk
- 應用目標 DashBoard(儀表板) 財務及風險資訊整合呈現
- 績效管理
- 營運管理儀表版（戰情室）
- 經營管理速報 KPI 主管決策系統EIS
大數據分析資料方向的應用程式
- 交易資料的分析(傳統結構化來源系統)
- 資料倉儲系統 Enterprise Data Warehouse
- 互動資料的分析(非結構化)
- 自然語言處理 Natural Language Processing – NLP
- 文字屬性分類 頻率 關聯度的統計值
- 情感分析 正面 負面 中立
- 時間軸分析
- 趨勢分析
- 字詞屬性交叉比對分析
- 數位通路資料分析
- 數位通路互動記錄
- Cookie 理解訪客特質 管理網站內容與功能分析
- 網頁最佳化A/B測試(網頁流量 轉換率等比較測試)
- 建立一個直覺且視覺化的介面
大數據分析~應用情境說明:
- 客戶視圖呈現
- 客戶360度視圖 (全通路Omni-Channel)
- 想要獲得新客戶
- 與現有客戶保持成長關係
- 保留高利潤 高價值的客戶
- 客戶區隔建立
- 客戶價值模型 Value Model
- 客戶貢獻度模型 Financial Value
- 客戶忠誠度模型 Loyalty – RFM架構 (Recent Frequent Money)
- 最近何時購買 Recent
- 購買的頻率 Frequent
- 購買的金額 Money
- 客戶潛力度模型 Potential
Hadoop
Hadoop 是一個集儲存、運算、資源管理於一身的分散式 Big Data 處理平臺，分別為三大模組提供服務：
-
HDFS：
為 Hadoop Distributed File System 的縮寫，分散式檔案系統。
-
Yarn：
為 Yet Another Resource Negotiator 的縮寫，是一個資源管理系統，用來管理各種分散式運算應用程式所使用的資源
- MapReduce：
MapReduce是用來在撰寫分散式計算大量資料的 framework，主要分為Map與Reduce兩個步驟。
跟大數據有關的題目與學習
下列何者不是大數據儲存平台 Hadoop 的元件？
(A)分散式作業系統 iOS
(B)分散式檔案系統 HDFS
(C)分散式運算框架 MapReduce
(D)分散式資源管理 YARN
Apache Hadoop是一款支援資料密集型分布式應用程式並以Apache 2.0許可協定發布的開源軟體框架。這題有點送分，選最不可能的答案iOS
金融業大數據分析的應用，在客戶關係管理上，應以下列何者為其應用方向？
(A)客戶開戶時，建立客戶個人資料
(B)建立 360 度客戶視圖及整合性客戶主檔資訊
(C)協助客戶處理稅務問題
(D)提供公務人員作財產申報之用
有關大數據處理平台 Hadoop 的描述，下列何者錯誤？ （複選題）
答：Ａ、Ｄ
(A)企業級 Hadoop 處理能力強，速度快，是理想的線上即時交易處理系統
(B) Hadoop 採用分散式運算框架 MapReduce
(C) Hadoop 採用分散式資源管理系統 YARN
(D) Hadoop 採用以列為主的非關聯式資料庫 HBase
Hadoop是大數據處理平台
對大數據分析應用的方向，下列何種觀念正確？
答：Ｃ
(A)大數據分析的應用僅用在風險管理上
(B)大數據分析主要應用在進階預測 (Advanced , Predictive)及規範分析(Prescriptive)上，最重要的是能產出預測清單
(C)大數據分析的應用是多個面向的，主要應用在客戶關係管理上、風險管理上及績效管理上
(D)大數據分析應用主要是和物聯網有所聯接，能隨時隨地運用金融機構的終端設備來追蹤客戶的動作
大數據分析與多波段行銷的關係為何？
答：Ｄ
(A)行銷活動本應具備多波段設計，只要有大數據分析作為輔助，就會有更好的行銷成效
(B)使用大數據分析，就是在作精準行銷，客戶會不會購買，應在收到行銷活動時即會決定，不需要多次影響客戶
(C)客戶會不會購買商品，存在著許多客觀的事實，如產品的單價、與其他公司之間的同質產品比較…等，所以只要根據客戶對商品的回應程度，作多次的促銷，才能增加銷售成效
(D)大數據分析應根據客戶的購買旅程，依各項可能發生的情境，預先設計好各項接觸規則、吸納互動回應、並適時強化分析成果，以建立多波段行銷架構，導引客戶購買所需的商品
大數據分析應用的概念，下列何項敘述較為完整？
答：Ａ
(A)應用框架應包含四大主軸，即資料收集、資料分析、即時互動行銷及全通路客戶互動
(B)大數據分析應包含各類型資料，包含交易資料、互動資料及預測資料，整合這些資料後，進行各項客戶行為預測
(C)大數據分析應著重於資料分析的技能上，和行銷管理及通路互動沒有具體的關聯，也不會太過考慮
(D)大數據通常包含結構化資料與非結構化資料，而要分析這些資料，只要以Hadoop軟體建立大數據分析平台即可
下列何者不是客戶價值模型的主要設計重點與分析維度？
答：Ｃ
(A)客戶貢獻度模型設計
(B)客戶忠誠度模型設計
(C)客戶流失模型設計
(D)客戶潛力模型設計
在社群資料分析的四個面向中，哪一種是
用來量化群眾認知、口碑與情感的分析？
答：Ａ
(A)
趨勢分析(Social Media Impact)
(B)客戶分群(Social Media Segmentation)
(C)衍生話題(Social Media Discovery)
(D)關聯分析(Social Media Relationships)
結合粉絲頁上的文章發佈與新產品的發表，讓有興趣的客群可以至企業能掌握的數位通路中，再透過情 境式行銷手法，讓客戶表達其具體需求，這種做法稱之為：
(A)數位導流
(B)客戶分群
(C)客戶價值分析
(D)關聯分析
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