数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用: 现状分析(分析当下的数据) 简单来说就是告诉你当前的状况,具体体现在: 第一,告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...例如2020年2月运营收入下降50%,是什么原因导致的呢,是各项业务收入都出现下降,还是个别业务收入下降引起的,是各个地区业务收入都出现下降,还是个别地区业务收入下降引起的。...此外,电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战,如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点(5V特征) Volume:数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大; Variety:种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指:一个硬件或软件,其组件会分布在不同的计算机上,彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
阅读本文之前,建议先阅读上一篇:什么是神经网络? 本文由gpt4辅助撰写(gptschools.cn) 什么是大模型?...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用,使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而,大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数?...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源(如GPU或TPU)和优化策略(如分布式训练和混合精度训练)来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语: 数据并行-通信原语 AllReduce:AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather:AllGather 是将每个设备的数据收集在一起,并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到,例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三大生活习惯,移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息,结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用,以及涉及的强相关信息。...2)找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则,所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...外部数据不会集中在某一家,需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题,手机号/设备号/身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法,不涉及隐私数据的交换,可以进行唯一匹配。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富,数据类型和总量较多,系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三大生活习惯,移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息,结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用,以及涉及的强相关信息。...外部数据不会集中在某一家,需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题,手机号/设备号/身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法,不涉及隐私数据的交换,可以进行唯一匹配。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富,数据类型和总量较多,系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。...内容来源:36大数据
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三大生活习惯,移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息,结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用,以及涉及的强相关信息。...根本不存在360度的用户画像信息,也不存在丰富的信息可以完全了解客户,另外数据的实效性也要重点考虑。 2)找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则,所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...外部数据不会集中在某一家,需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题,手机号/设备号/身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法,不涉及隐私数据的交换,可以进行唯一匹配。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富,数据类型和总量较多,系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。
文|鲍忠铁(微信号:daxiakanke),TalkingData首席金融行业布道师,上海大数据产业联盟金融行业专家,金融行业大数据实践推动者。鲍忠铁同时也是36大数据的专栏作者。...浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三大生活习惯,移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...外部数据不会集中在某一家,需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题,手机号/设备号/身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法,不涉及隐私数据的交换,可以进行唯一匹配。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富,数据类型和总量较多,系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。...来源:36大数据(36dsj.com)
什么是大语言模型? 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM(大语言模型)应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中,我们将提供大语言模型的定义,并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么,LLM 在人工智能背景下是什么,为什么它们被使用,不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎,越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM?...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型,重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉,即不准确的响应。 结论 那么,什么是大语言模型?实际上,大语言模型可以是许多不同的东西,因为大语言模型的潜力是巨大的。
为了推动这一“银行业的进化”,投资银行和金融机构需要计算机科学和数据科学领域的优秀研究人员和工程师,他们需要最好的技术支持。...这些研究人员和工程师不仅要收集、清理和组织数据,还要基于数学模型创建应用程序,维护处数据服务器,不断调整这些模型等。 在技术与金融融合的竞赛中,谁也不能掉队,谁先到达终点,谁就能获得惊人的利润。...从毕马威(KPMG)在《2018年金融科技脉搏》上发布的数据显示: 2018年,全球金融科技投资达到579亿美元,而2012年仅为89亿美元,这仅仅是2018年前两个季度(截止2018年6月30日)。...通常对于第一阶段的语言,如R, MATLAB和Python是首选语言,因为它们提供了大量的工具来实现和测试模型。...容易学习 无论是开始学习编程的金融分析师、数学家、学生还是自由开发者。Python以其伪代码和没有返回类型、主类和主函数所需的显式规范而将自己呈现为最佳选项。
笔者邀请您,先思考: 1 金融科技是什么? 2 金融科技如何演变? 金融技术几乎与金融服务业本身一样长。 但自2008年金融危机以来,一批新的破坏者已经使传统的电子商务提供商获得了更高效的服务。...近年来,FinTech一直被认为是更多的后端数据中心处理平台,被称为通过云服务在互联网上进行端到端处理交易的基础。 ? FinTech并不新鲜。 事实上,只要有金融服务机构,它就会以某种形式存在。...然而,在2008年的全球金融危机之后,金融科技已经发展到用比特币等加密货币破坏和重塑商业,支付,投资,资产管理,保险,证券清算和结算,甚至是货币本身。...根据德勤咨询公司的数据,在短短几年内,提供金融科技的公司已经确定了几乎每个金融服务部门的变革方向,形态和步伐。...一个新的法规世界 在2007 - 2009年金融危机之后,监管机构为金融服务行业的大企业带来了热度,使更小,更敏捷的企业和新兴企业获得了牵引力。
数据是什么?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”,我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子: “000000” 这里有6个0,请问它是数据吗? 我们再看这样的例子: “11111aa” 这里有5个1和2个a,那么它是数据吗? 也许你可能会摇摇头,“这到底是啥意思?”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据,换句话说,不管是石头上刻的画,或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹,或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦,只要它表达一些确实的含义...,那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出,一些符号如果想要被认定为数据,那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定,因解读者的认知而定,所以一些符号是不是可以被当做数据,有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员,是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码,数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结,不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据,比如线性的表、栈、队列,非线性的树、图等,而算法是描述运算的过程,良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3,因此可简化为T(n)=O(n3),这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3,根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比,一般的循环嵌套就是这种,随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
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。...例如,机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后,这些技术可用于生成自动报告。 预测分析 ? 分析现在是金融服务的核心。...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。
对于整个金融行业来说,真正具有价值的资产是软性的数据资产。...,包括阿里这样的互联网企业,在他的资产负债表上,有一大块是没有表现出来的资产或者资本,就是数据资产和数据资本,不仅仅因为它是互联网企业。...电报、电话将封闭落后的全球农业社会网络化程度比今天带来的网络化的效应大的多,事实上信息技术革命带来的最根本的变化是用数据来生产信息和知识,第一次工业革命是用机器取代手工,第二次工业革命是用机器生产机器,...结构化数据是当事人行为的直接反映,是当事人行为的直接结果,金融行业拥有的数据最多。...金融行业用的这些数据从哪儿来呢?金融行业掌握的数据资产是最多的,主要来自于内部数据,排第一位的是交易数据;第二位是数据记录等等,涉及到媒体、传感器、音频、视频等等不是金融行业应用数据的主要方面。
马克-to-win:DBMS (database management system---数据库管理系统)像mysql,oracle,sql server之类,首先没什么神秘的,都只是某个公司编的一个软件而已...,比如mysql是MySQL AB公司编的,而sql server是微软编的。...在你启动软件之后,你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据,之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS,比如mysql等。
,那么什么是供应链金融模式呢?...供应链金融模式有哪些特点?...什么是供应链金融模式 供应链金融模式也就是一种特殊的金融服务银行,通过围绕相关的核心企业并对中小型企业进行资金的管理,把一些企业的不可控风险变为整体的可控风险,提高整体的风险防控能力,并解决中小型企业融资困难的问题...,是中小型企业和核心企业形成有机的整体。...银行在进行融资的时候会对整个过程进行操控,比如操控资金流和物流,整体过程是比较封闭的。 3、能够实现风险防控。因为供应链金融模式操作较为封闭,所以能够实现更好的风险防控。
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。...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。
一、什么是大数据 进入本世纪以来,尤其是2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB(...其特点是,随着数据量的不断加大,可以增加机器数量,水平扩展,一个大数据系统,可以多达几万台机器甚至更多。...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...DK.Hadoop是大快深度整合,重新编译后的HADOOP发行版,可单独发布。独立部署FreeRCH(大快大数据一体化开发框架)时,必需的组件。...大快大数据平台(DKH),是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级,大数据通用计算平台。
近年来,数据分析,数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库,也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤: ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声,推导计算缺省数据,消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类: ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型,并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如:给出一个顾客的消费情况,判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系,生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括: 摘要:用于对数据集进行总结。 聚类:把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础,下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖(Data Lake) 第一次看到数据湖这个词,大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...二、为什么需要数据湖 前文提到过,大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的,甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时,提供了更灵活的解决方案。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一,但是准确的来说,Iceberg并不是一个数据湖的解决方案,而是数据湖概念中的一个环节,之前我们说过,数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标: 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性(这一点是几乎所有的分布式系统,可以忽略) 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今,保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外,也在往数仓的性能和企业能力上发展。
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