1-5：数据仓库与其他系统的关系

课程概要：

本课程基于互联网金融目前在用的真实的大数据数据仓库项目讲解，通过本次项目实战的学习，学员可以学习当前一线互联网金融公司真实项目经验，包括技术平台架构、核心的金融风控等业务知识以及大数据数仓的相关技术与应用，并最终生成项目需求、设计等文档。真正做到理论与项目实践结合，获取真实大数据团队项目中的宝贵经验。

项目背景：

本套课程项目基于互联网火爆的金融项目讲解，项目的业务包含两大板块，一方面是为有资金需求的小微企业、或中低收入人群提供信用咨询、信用贷款、风险管理、贷后还款等信贷服务；另一方面是，为高净值富裕人群提供包含理财咨询、资产组合配置、产品销售等财富管理服务。

近期，A公司扩充线上渠道，通过多途径引流获取客户资源，扩大了公司的客户来源，实现了线上与线下相结合的经营模式，同时通过自动化的风险模型管理系统，实现大部分风险点自动控制，节省了大量的人力成本和资金成本。

现在企业运营部门、财务部门、管理层期望通过建立数据仓库，完成对信贷金融业务的全面分析、梳理，摸清当前客户质量、风控管理的现状，为下一步的战略制定提供数据支撑。

项目核心需求：

02.完成客户主题分析，包含客户质量、客户结构、客户转换率等；

03.完成经营效率分析，通过对各流程环节的执行效率进行分析，找出有待改进的环节；

04.完成风险管理分析，包含逾期率、首期违约率、产品违约率等；

05.完成财务主题分析，包含产品贡献率、产品放款结构和趋势分析等，为未来的产品选型提供依据；

06.按业务部门需求，提供最终的报表呈现方案，对指标、维度、指标口径、筛选方式进行规范化并实施。

讲师介绍：

在数据仓库、大数据领域从业15年，高级技术架构师，同时具有丰富的业务分析能力。从传统BI到大数据数据仓库经历过了整个数据领域发展进化的过程，10余年从事的项目从传统的证券、基金、保险到

现在的互联网金融项目，积累并沉淀了丰富项目经验。目前在国内一线互联网金融上市公司从事大数据高级架构师工作。

课程素材：

安装工具及文档教程、课件讲义、数据结构表、程序脚本、练习数据（10万条+）

适合人群：

零基础对大数据、数据分析、金融分析感兴趣的同学，适合应届生求职、技术转行以及需要真实项目经验的同学。

技术平台大数据平台：

hadoop、hive、flume（日志抽取）、sqoop（业务数据库抽取）

数据展示：Tableau 业务数据：Mysql

日志数据：nginx

环境版本：

hadoop-2.7.7

jdk-8u

mysql-5.7

mysql-connector-java-8.0.11

hive-2.3.7

sqoop-1.4.7

课程提纲：