日前，国内第一份《九次方·金融大数据白皮书》在北京发布。这份报告认为，金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。...大数据的发展，也对金融行业的转型、创新也将产生推波助澜的作用。 回复"九次方"下载《九次方·金融大数据白皮书》全文.pdf 白皮书目录如下： ?...目前，九次方拥有8大数据平台：全产业链企业大数据分析平台、产业链金融服务大数据平台、金融互联网交易撮合直销平台、银行客户精准营销大数据系统、中国企业征信大数据服务平台、企业决策、投资、并购大数据、智慧城市企业大数据分析平台...这8大平台已经开始在全国使用。而接下去，九次方的发展思路是“大数据+金融互联网+企业征信大数据+产业链社交”。...也许是王叁寿身上的故事，也许是企业的前景感动了股东，目前九次方已经获得了IDG、德同资本、博信资本近亿元的投资。同时九次方B轮融资也将结束，投资方据说是中国一家非常大的金融集团。
数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律，如下所示： （1）Business Goals Law：每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。...（2）Business Knowledge Law：数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 （3）Data Preparation Law：数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。...对于数据挖掘者来说没有免费的午餐，数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。 （5）Watkins’ Law：此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。...（8）Value Law：数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值，换句话说技术手段再精妙，没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。...上面这九条其实归根到底就是一条，商业决定数据挖掘。数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向，只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的，就本末倒置了。
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。...涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
作者：无精疯 来源：大数据肌肉猿 随着科技的发展，大数据的应用越来越广。AI人工智能是大数据的应用，而大数据也是AI人工智能的燃料，二者相辅相成。...大数据的应用场景有「数据分析预测」、「精准推荐」、「大数据风控」等。 你知道下图的哪个属于哪种应用场景吗？留言区见！粉丝投稿，侵权联系删除！ ① ? ② ? ③ ? ④ ? ⑤ ? ⑥ ? ⑦ ?
今天继续分享九大数据分析方法系列。上一篇说到，当我们要分析的问题，受到太多因素的影响的时候，经常会不知道从哪里下手。...由大到小，逐步剥洋葱。 比如刮风、下雨、大雷三件事，刮风除非是台风天，否则很少能影响到人们出行。大雷往往和下雨相伴，干打雷不下雨情况很少。...因此相比之下，刮风、下雨、大雷里边，下雨影响最大，可以第一个分离出来。 这样，通过下雨/非下雨的区分，就做到了独立、穷尽。是和否的二分类，是很容易做到独立穷尽的。...不过这些测试类方法，并不是直接从数据中解读出含义，而是先设计实验再看结果，因此没有和九大分析方法归为一类，小伙伴们还想看的话，下一部分来更新《8个故事，看懂数据测试》敬请期待哦。 作者：小熊妹。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
/article/13019.htm 九次方王叁寿：深耕数据挖掘 实现互联互通 在数据挖掘方面，九次方大数据创始人王叁寿表示，首先要遵循政府数据分类的红黄蓝三层法。...但九次方大数据的数据思维、数据模型、数据应用做得好，所以能够通过各种数据实现互联互通。“即便别人拿到这个数据，也不一定会用”。...九次方大数据以其独一无二的商业模式，赢得了资本的青睐。这也进一步印证，大数据领域大浪淘沙的时代到来。谁能够运营最大体量的数据，谁就有可能成为最大的赢家。...原文链接：http://www.datayuan.cn/article/12963.htm 李东荣：中国互联网金融面临 3大风险4大挑战 互联网金融在为金融业发展注入活力的同时，也对我们的金融管理带来了新的挑战...在当前经济金融环境复杂多变、风险专项整治进入清理整顿阶段的背景下，互联网金融发展主要面临三大突出风险和四大体制性机制性挑战。
对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。...金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。...对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建，核心业务系统数据平滑迁移...采购需求： 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（01）采购项目等六个项目》招标公告，预算 7693 万元。...2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（02）采购项目等六个项目》招标公告，预算未公布。
Hive的数据压缩 在实际工作当中，hive当中处理的数据，一般都需要经过压缩，可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽 一、MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFAULT...RECORD reducer输出 SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK 三、开启Map输出阶段压缩 开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量...具体配置如下： 案例实操： 1、开启hive中间传输数据压缩功能 hive(default)>set hive.exec.compress.intermediate=true; 2、开启mapreduce...案例实操： 1、开启hive最终输出数据压缩功能 set hive.exec.compress.output=true; 2、开启mapreduce最终输出数据压缩 set mapreduce.output.fileoutputformat.compress...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
数据泄密是公司企业最担心的问题，也是不得不面临的严峻现实。但是除了准备好一项数据泄密响应计划外，IT部门怎样才能最有效地预防和缓解数据泄密事件呢?不妨看看下面九个方法。 1....如果泄密的数据之前经过了加密，数据泄密通知法律准许公司企业可以不必发布通告。因而，只要有可能，就要加密所有传输中的数据以及静态数据。...说到窃取敏感数据的成本低、影响力大的花招，攻击者在社会工程学攻击这个方面已变得相当老到。Kobus说："攻击者想出了新花样，利用社会工 程学工具非法获取个人信息。"...要求数据发现服务。 泄密的数据往往最后出现在从黑市信用卡诈骗网站到对等网络的各个地方。虽然从理论上来说泄密的数据可以清除，但前提是先得找到数据。因而，预计相关的商品化服务很快就会随之而来。...谷歌具有搜索功能，它只要开始分析数据、检索数据，就能够比较主机数据和互联网数据，然后将对等网络添加到检索对象中。由于层出不穷的数据泄密事件丝毫没有停下来的迹象，预计不久会看到这类服务涌现出来。”
想要论证相关关系，需要： 1.明确对象（谁和谁相关）； 2.找到衡量对象的数据指标； 3.计算相关系数法&散点图法。...（1）散点图法： 通过散点图，能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关，则数据呈规律性分布，不会散布在图上 （2）相关系数法： excel->数据->数据分析->相关分析，输入区域，把要计算的两列指标选中...比如验证广告投入与销售收入、积分与用户消费、用户活跃度与用户付费、用户互动与用户留存等议题，则先看数据是否相关，再看逻辑上成立不成立。...4 如何使用九大方法 做数据分析时，要做到能说出来： 1.我负责的业务，收入指标是…，成本是…； 2.我负责的业务，收入规律是…，哪些动作能影响收入； 3.收入的内部结构是…，最近半年这个结果稳定...…，尚不能证明的是…’ 掌握了九大分析方法以后，看数据的积累量： 1.积累了固定的分析维度：业务分析模型； 2.针对预测、分类问题，积累足够特征：算法模型； 3.针对抽样检验问题：统计学检验；
2.Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator分为:Source/Transform/Sink 3.Partition:数据流模型是分布式的和并行的,执行中会形成...operator(算子)之间传递的时候有两种模式： 1.One to One模式： 两个operator用此模式传递的时候，会保持数据的分区数和数据的排序；如上图中的Source1到Map1，它就保留的...--类似于Spark中的窄依赖 2.Redistributing 模式： 这种模式会改变数据的分区数；每个一个operator subtask会根据选择transformation把数据发送到不同的目标...在执行过程中，一个TaskManager可以跟其它运行同一应用程序的TaskManager交换数据。...ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
中国网财经4月14日讯 (记者 李冰岩 里豫)在业内有“大数据独角兽”之称的九次方大数据信息集团有限公司(下称九次方)管理层核心高管日前向中国网财经爆料称：上市公司群兴玩具(002575.SZ)实控人、...公开资料显示，王叁寿不仅是群兴玩具的实控人、九次方的董事长兼总经理，还是贵阳大数据交易所的执行总裁。在贵阳市大数据产业兴起的过程中，王叁寿参与甚深。...厦华电子拟与九次方大数据信息集团有限公司(以下简称“九次方”)重组属于内幕信息，九次方董事长王叁寿参与商谈重组事宜，为内幕信息知情人。...根据介绍，黑匣子“专注于区块链在垂直领域的数字货币、数字农业、数据流通、金融风险评估预警、跨境电商区块链追溯、数字城市、城市物联网等具体的应用。”...九次方“水分”大 借壳上市不可能实现 2018年底入主群兴玩具时，很多投资人的看法是王叁寿或许是为了实现九次方的借壳上市。然而一年多时间过去，九次方资产注入完全没有动作。
之前在公司内部做过一期数据思维分享，有一部分是提防数据撒谎，遂重新整理成文字，共九点罗列如下。雕虫小技，丢人现眼。 ?...1.数据来源与采样 看到一份数据，首先警惕数据来源，凡是数据一定有采样率，一手数据或二手数据，来源是否可靠客观全面。...好的文章都会给出数据引用，那怕会被质疑。凡是没有给出参考，没有数据来源说明的报告或分析都是耍流氓。 2.偷换概念混淆 有了数据，接着则需要做聚合，用一些数据概念来描述总结量或趋势。...常用的数据概念有：最大值、最小值、九分位值、平均数、中位数、众数；标准差、方差、期望；比率；同比、环比；科学计算相关等等。 ? 首先得知道分别是什么意思，并且清楚适用的场景。...通俗易懂说来，两组数据基数差距大，数值与比率合一计算，但结果相反，原因在于忽略了加权。那么问题来了。 到底Android和IOS哪个转化率更好？ 合计的加权公式应该是什么？
java学习应掌握的九大能力有哪些?下面就跟着一起来看看吧! 在IT开发行业，Java工程师是一个可续持发展有前景的职业。那么，想要真正学好Java，那就要看看你是否真的掌握了这九大能力。 ...java学习应掌握的九大能力： 一、熟练的使用Java语言进行面向对象程序设计，有良好的编程习惯，熟悉常用的JavaAPI，包括集合框架、多线程(并发编程)、I/O(NIO)、Socket、JDBC...六、熟悉常用的关系型数据库产品(MySQL、Oracle)，熟练的使用SQL和PL/SQL进行数据库编程。 ...九、熟练的使用产品原型工具Axure，熟练的使用设计建模工具PowerDesigner和EnterpriseArchitect，熟练的使用Java开发环境Eclipse和IntelliJ，熟练的使用前端开发环境
下图总结了在 GitHub 中最受欢迎的开源深度学习框架排名，该排名是基于各大框架在 GitHub 里的收藏数，这个数据由 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。 ?...谷歌开源 TensorFlow 后，立即吸引了一大批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力，例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...子图执行操作允许你在图的任意边缘引入和检索任意数据的结果。这对调试复杂的计算图模型很有帮助。...数据显示在新框架和新硬件的配合下，模型每秒钟可以处理 4100 张图片。 ?...另一方面，软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品，从数据中获取最大收益。风险：你将购买非开源的人工智能产品还是使用开源框架？有了开源工具，确定最适合的深度学习框架也是两难问题。
今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过： 周期性分析法 结构分析法 矩阵分析法 点击可进行阅读哦~ 这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。...如果没有，那拆了也白拆（如下图） 第三步：确认子指标有数据采集。这一步也能重要，因为指标的背后是数据采集，如果没有数据采集，就只能用粗线条的拆解（如下图） 第四步：列出拆解公式，进行数据对比。...这些方法，在介绍完九大基本方法以后，会一一介绍给小伙伴们哦。 总之，指标拆解法是一种基本方法，多在业务场景运用，能产生很多价值哦，小伙伴们可以在工作中自行训练，看看能发现新的分析模型不。
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