目标：总结出信贷需求较高人群特征，找到与信用等级相关程度较高的变量。帮助银行决定是否审批通过该客户并对审批通过的客户设定初始信用额度，有利于银行降低信贷事前风险
1）增加记录时，可以不用指定id字段，不用担心主键重复问题。 2）数据库自动编号，速度快，而且是增量增长，按顺序存放，对于检索非常有利； 3）数字型，占用索引空间小，范围查找与排序友好，在程序中传递也方便； 为什么要设置主键，主键作用是什么？
风控在我们日常生活中随时可见，小到账户登录验证码，都可以算是一种风控的手段。这里我们着重了解下信贷下的风控，结合了场景的风控，则赋予了更多的意义。直觉上，我们理所当然觉得风控就是要把风险降到最低，恨不得没有坏账，放出去的每一分钱都能带来利息、都能获益，没有丁点损失，但实际上，对任何一笔贷款，我们都无法百分之百确认一定不会成为坏账，这里头充满了很多不可预测因素。信贷风控的目标是「利益最大化」，而不是没有风险，在风险和利润之间找到平衡，是信贷风控的核心。
注:需要打开两个,默认连接提供的服务器测试. 第一个配置如下: 发布的主题:aaaaa 订阅的主题:Topic 点击连接,然后点击订阅
企业确保云计算提供商履行其与服务和性能相关的企业级承诺非常重要，这就是云计算服务等级协议发挥作用的地方。
实践域以往被称为称为“过程域”，如：配置管理，现在叫做“实践域”。对于2.0版，则有25个适用的实践域。与以前版本的CMMI模型一样，“实践域”介绍了定义实践意图的关键活动的要求和描述。
随着运营商新技术新业务的发展，运营商层面对安全的要求有所变化，渗透测试工作将会面临内容安全、计费安全、业务逻辑及APP等方面的挑战。随着运营商自主开发的移动APP越来越多，这些APP可能并不会通过应用市场审核及发布，其中的安全性将面临越来越多的挑战。
您经常在访问加密的网站，如建设银行的网银系统，https://ibsbjstar.ccb.com.cn 。加密网站最明显的标志是https，而不是http，你一定会好奇这些为什么网站需要加密？我们如何为网站进行加密？
企业成品的销售，都是基于销售价格政策的制定，销售价格在系统中作为价格主数据进行维护，价格主数据是销售与分销中重要的主数据之一，是指将产品相关的价格信息建立成主数据，是系统自动定价的基础。
去年11月-18日，在杭州举办的第七届全国网络安全等级保护测评体系建设会议取得圆满成功。与往年不同，本次会议会期从一天增加到两天，邀请了多位专家就等级保护标准解读、新技术新应用测评实践指导、等级测评工作经验交流、测评业务规范化管理等方面进行了深入交流和探讨，在业内获得了良好反响，与会人士普遍评价此次会议干货满满。目前，有不少业内人士通过各个渠道向我们索取会议资料，应大家的需要，接下来我们会将专家的演讲内容陆续通过本号发出，与更多的业内人士分享。
一、契约的保护等级为绑定进行消息保护设置了“最低标准” 二、显式地将保护等级设置成ProtectionLevel.None与没有设置保护等级有区别吗？ 三、消息的保护等级与WS-Addressing 一、契约的保护等级为绑定进行消息保护设置了“最低标准” 定义在契约上消息保护级别实际上为WCF实施消息保护设置了一个“最低标准”。由于整个消息保护机制，不论是签名还是加密，都是在信道层实现的。而信道层最终是通过绑定来实现的，绑定的属性决定了信道层处理消息的能力。而绑定安全方面的
在当今不断数字化的世界中，由于其速度和灵活性，企业不断将工作负载从传统基础设施转移到IaaS平台。在维护提供商和客户之间的信任的同时，执行服务等级协议（SLA）和适当监控服务等级协议（SLA）是最常见的挑战之一。解决这一挑战的方法是创建Web服务级别协议（WSLA）框架，以监视和实施面向服务的架构。WSLA通过支持第三方创新来维护服务等级协议（SLA）在云计算中的服务，从而维护了服务等级协议（SLA）的信任。
随着P2P网络金融平台的交易量的激增，其交易数据不能得到充分有效地利用。将聚类分析引入到P2P网络金融平台的管理之中，利用聚类分析技术对P2P网络金融平台的现存数据进行分析，进而为借款人、出款人和管理人员提供服务就成为P2P网络金融平台在发展过程中面临的新的课题。
最近一件事情让我特别想写写这个话题，一件事情的观点可以从宏观开始，也可以从细节开始，我从来不信奉细节决定一切的言论，反过来细节是否重要也是一个值得讨论的话题。
习近平总书记指出：“没有网络安全，就没有国家安全”。网络与信息安全已经被定义为继海陆空天后的第五空间安全，对于国家安全的战略性意义，十二五规划纲要高度强调了网络与信息安全保护的重要性，提出要健全法律法
习近平总书记指出 ：“没有网络安全，就没有国家安全”。网络与信息安全已经被定义为继海陆空天后的第五空间安全，对于国家安全的战略性意义，十二五规划纲要高度强调了网络与信息安全保护的重要性，提出要健全法律法规、完善标准体系、实施安全等级保护与风险评估等制度，构建信息安全保密防护体系，确保国家网络与信息安全。 信息安全等级保护制度作为我国信息安全合规管理的主要抓手，到目前为止，等级保护工作已经到了实质性落地阶段，应当和当前信息安全技术发展紧密结合。 在过去，等级保护检查和测评工作主要采取的方式为访谈，填表的形式，
在跟很多客户交流的过程中，不少客户都会提出一个问题：网络安全怎样建设才是安全的？这个问题其实很难回答，网络安全是动态的，攻击的手段日新月异、层出不穷，防护的措施也随之升级，网络安全需要系统性的建设，需要持续投入、长期投入。那么问题来了，既然网络安全的建设没有尽头，那起点是什么呢？答案呼之欲出。
更正：和大家交流了一下，发现现在就叫做架构有一点大，还是叫做框架更准确一些，就叫做自然框架吧。 目前自然框架的内容包括三个部分：使用自定义控件快速实现增删改查和导出Excel、通用权限、个性化设置。 上一篇里 球球 同学询问“不太明白需求是怎么转化为数据库的。比如一个最简单的会员例子，累计1万消费以上是一级会员，5000消费以上是2级会员，买商品属于1级会员的8折，属于2级会员的9折，这个业务逻辑要怎么转化成数据库？”那我就以这个作为例子说一下吧。 根据这个需求我们可以得到以下几个
工厂方法模式针对的是一类产品的等级结构，而抽象工厂模式针对的是多个产品等级结构（一个产品族）。
引言 说到数据挖掘，就不得不说到会员分析。老生常谈的问题，包括会员分级、用户画像、会员个性化营销、会员价值挖掘等等。而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化，从过去做产品，到现在做会员服务，从P到S的转变势必会需要介入数据来挖掘会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。凡是接触到会员分析这块，都会谈到 会员分级和忠诚度这些话题。至于为什么从零售到金融，从线下到线上都在谈这个，原因也是因为20%的客户创造了80%的价值。我们要从海量的会员中挑出这创造价值的20%，给他们更好的服务。他们是我们最忠诚的用户，是我们的沉淀用
事实表从粒度的角度分为三种，分别是交易粒度事实表、周期快照事实表和累计快照事实表。
一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于Apriori算法的欺诈模型 4.2基于判别的欺诈模型 4.3基于分类算法的欺诈模型 5、欺诈人口属性分析 5.1欺诈人口属性统计分析 5.2基于逻辑回归的欺诈人口属性分析 5.3逾期还款的客户特征 5.4基
MQTT由Andy Stanford-Clark（IBM）和Arlen Nipper（Eurotech，现为Cirrus Link）于1999年开发，用于监测穿越沙漠的石油管道。目标是拥有一个带宽有效且使用很少电池电量的协议，因为这些设备是通过卫星链路连接的，当时这种设备非常昂贵。 与HTTP及其请求/响应范例相比，该协议使用发布/订阅体系结构。发布/订阅是事件驱动的，可以将消息推送到客户端。中央通信点是MQTT代理，它负责调度发送者和合法接收者之间的所有消息。向代理发布消息的每个客户端都在消息中包含一个主题。主题是代理的路由信息。每个想要接收消息的客户端都订阅某个主题，并且代理将具有匹配主题的所有消息传递给客户端。因此，客户不必彼此了解，他们只通过主题进行通信。该架构支持高度可扩展的解决方案，而不依赖于数据生产者和数据使用者。
目前数字经济建设浪潮一浪高过一浪，与此同时我国的网络安全法也逐渐得到普及，支撑网络安全法的网络安全等级保护相关标准规范也不断更新和完善。
风险和机会管理（PSK）包括：识别威胁和机会；评估其发生和影响的可能性；减轻潜在威胁；利用潜在机会
上一篇的工厂方法模式引入了工厂等级结构，解决了在原来简单工厂模式中工厂类职责太重的原则，但是由于工厂方法模式的每个工厂只生产一类产品，可能会导致系统中存在大量的工厂类，从而增加系统开销。那么，我们应该怎么来重构？似乎，我们可以考虑将一些相关的产品组成一个“产品族”，由同一个工厂来统一生产，这就是本次将要学习的抽象工厂模式的基本思想。
如果在设计之初定义一个类中有多项职责，则应该考虑重新设计将类的粒度进行分解为多个子类，每个子类职责单一。
最近在在物联网相关项目的开发的时候，有用到物联网常用的通信协议--MQTT协议，刚开始对这一块的知识并不是很了解，所以在这里一边学习一边记录，有不合理的地方还希望能多多指正。
创建目标对象时 , 只需要直到对象的抽象类型或接口类型即可 , 不需要知道具体的实现类型 ;
根据《网络安全法》规定“国家实行网络安全等级保护制度”。等级保护作为我国在网络安全方面的基本制度将长期实行下去。等级保护2.0时代，行业单位未落实网络安全等级保护义务将有可能面临被有关部门责令整改、行政处罚、暂停注册、暂停运营的风险。
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简单工厂模式属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式,它可以根据参数的不同返回不同类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。
一．电信大数据应用和发展趋势 截止2014年10月，根据工信部披露的数据，三家运营商的移动客户总规模已经超过12.77亿，国内移动电话的普及率已达93.5%。 电信运营商基于计费和业务支撑的需要，生产和留存了大量的客户基础数据、消费数据、终端数据和移动互联网行为数据，以拥有2000万左右客户规模的某省运营商为例，一天就能生产近500G的客户信息数据。电信运营商生产的客户信息数据具有客户数据全量记录、字段完整、维度丰富、保存周期长时间可回溯、实时更新以及价值密度高、挖掘成本低等特点。 运营商是国内较早意识并积
2019 年 5 月 13 日下午，国家标准新闻发布会在市场监管总局马甸办公区新闻发布厅召开，网络安全等级保护制度 2.0 标准（以下简称等保 2.0 标准）正式发布，包括网络安全等级保护的基本要求、测评要求、安全设计技术要求三个部分，实施时间为 2019 年 12 月 1 日。
抽象工厂模式是指提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，无需指定他们的具体类。客户端（应用层）不依赖于产品实体类如何被创建、如何被实现等细节，强调的是一系列相关的产品对象（属于同一产品族）一起使用创建对象需要大量重复的代码。需要提供一个产品类的库，所有的产品以同样的接口出现，从而使客户端不依赖于具体实现。 看抽象工厂模式之前，我们要了解两个概念：产品等级结构和产品族。
随着通讯技术的发展和人们对质量的不断追求，电话质检语音识别技术应运而生。这项技术通过对电话录音的自动分析和识别，能够快速准确地得出通话双方的交流情况、语音质量和服务质量的评估等信息，进一步帮助企业做好客户服务管理和提升客户满意度。
来源：DataFunTalk本文约3000字，建议阅读5分钟本文以一位读者在实际业务中遇到的问题为切入点，和大家分享模型策略的分析方法。 [ 导读 ] 做风控的同学都知道，要做好一个模型可能已经有一定的难度：需要我们构建适合于解决问题的样本、清晰定义目标变量、加工并选择好的特征、采用合适的模型方法等，每一步都要避免其中的各种“坑”。然而，当我们做了一系列模型之后，可能又会面临一个更加考验技巧的任务——如何有效地应用好模型，尤其是有多个模型的情况下，如何制定恰当的应用策略方法。 图1 读者遇到的业务难题
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？
在工厂方法模式中通过引入工厂等级结构，解决了简单工厂模式中工厂类职责过重的问题。但是由于工厂方法模式中每个工厂只生产一类产品，这样可能会导致系统中存在大量的工厂类，势必会增加系统的开销。
网络安全等级保护2.0国家标准（等保2.0）自去年12月1日正式实施以来，很多企业都在努力准备过保工作，伴随着国内疫情防控取得积极成效，各行各业逐渐开始复工复产，等保合规也重新提上重要日程。
通过抽象工厂模式，可以处理具有相同或相似等级结构的多个产品族中的产品对象的创建问题。
腾讯云数据库学院自今年6月起成立，成立以来我们力争做好行业内的人才培养生态圈，助力腾讯云数据库产业生态的良好发展。截止今日，我们累计组织了53场公开培训，面向合作伙伴、客户、高校等社会上的各类腾讯云数据库技术开发者及爱好者们，共培训了60+企业和机构，累计覆盖上万人。在面向社会各界培训的同时，我们也在积极寻找志同道合的合作伙伴一起为国产数据库的繁荣发展助力，现在已经有多家培训机构加入到腾讯云数据库学院的大家庭中，共同建设腾讯云数据库人才培训生态体系。 Part1 11月认证活动回顾 腾讯云数据库学院于11
2019年5月13日，网络安全等级保护2.0标准正式发布，同年12月1日正式实施。一年来，整个信息安全行业需求迎来了重要的边际改善，新机遇、新趋势、新挑战成为了企业合规建设的关键词，过等保成为了企业合规运营的必经之路。
4.15 F150催款 已设置了两个催款过程： 0001 – 每 14 天一个催款通知，4 个催款级别 YB30 – 与利息计算相关的催款通知，创建发票后 30 天 无过帐利率时使用催款程序 0001。 创建发票后 30 天过帐利率时使用催款程序 YB30。在这种情况下，催款程序创建一个催款通知（未计算利息）以指定付款截止日期。一旦超过付款截止日期，利息计算程序启动，计算并过帐利率。然后客户收到一封信，通知已经过帐的利息金额。催款程序 YB30 中的第二催款等级是用于开始法定催款程序的内部催款等级。 另外，
某软件公司要开发一套界面皮肤库，可以对基于Java的桌面软件进行界面美化。用户在使用时可以通过菜单来选择皮肤，不同的皮肤将提供视觉效果不同的按钮、文本框、组合框等界面元素，例如春天(Spring)风格的皮肤将提供浅绿色的按钮、绿色边框的文本框和绿色边框的组合框，而夏(Summer)风格的皮肤则提供浅蓝色的按钮、蓝色边框的文本框和蓝色边框的组合框，其结构示意图如下图示：
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
对于现在的消费品企业来说，互联网+、O2O、大数据、私域运营、人工智能、全网营销、5G等新营销方式已经逐渐成为品牌所追求的会员运营模式，传统的线下实体零售门店面临着巨大的挑战和机遇。面对日新月异的市场变化，实体门店需要突破传统的经营方式，紧跟科技的步伐，实现创新的运营管理，通过智能化的会员运营管理模式，将纳新引流、会员运营、会员维护等各个方面进行创新和改进。
專 欄 ❈Rho，Python中文社区专栏作者，现居深圳。知乎专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/BecomingaDataScientist❈ 项目介绍 所谓探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，以下简称EDA)，是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验，不知道该用何种传统统计方法进
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