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未来大数据金融的努力方向有哪些()
A.数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案
B.强化互联网金融监管
C.完全替代传统金融
D.完备的大数据为基础
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A.数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案
B.强化互联网金融监管
C.完全替代传统金融
D.完备的大数据为基础
A.完备的大数据为基础
B.基于用户需求提供智能化一站式产品购买及定制化服务
C.数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案
D.强化互联网金融监管
A.大数据时代虚拟学习社区的建构
B.关于考试的研究
C.基于大数据挖掘和分析的学习资源推送机制研究
D.基于大数据挖掘和分析的学习者学习路径优化研究
A.大数据是对社会活动立体离散的客观记录
B.大数据的挖掘开发可以应用在金融服务创新与风险控制等方面
C.大数据是对社会活动立体连续客观记录
D.金融活动本身就具有大数据的属性
A.与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合
B.针对制造业的大数据解决方案不断升级,助力智能制造
C.大数据场景化应用助力大数据应用市场规模发展升级
D.大数据迅速增长助力有效信息挖掘
A.在数据基础方面,大数据金融主要基于海量的券商交易高频数据、庞大复杂的银行客户关系数据等,而金融大数据主要依赖传统财务数据
B.在模式方面,大数据金融的代表模式是平台金融和供应链金融,而传统金融主要是基于大数据挖掘技术的传统金融模式
C.在数据处理技术方面,金融大数据和大数据金融依赖于不同的数据处理技术
D.在应用方面,大数据金融主要用于大数据征信和信用贷款,而金融大数据则用于传统金融的精准营销、风险管理、收益管理、成本管理、业务创新
A.数据挖掘是大数据数据分析的基础
B.数据挖掘是从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程
C.数据挖掘包括历史性分析与预测性分析
D.对于同一组数据的数据挖掘结果,不同的人有不同的认知角度与使用价值