2015年上半年，江苏银行完成了大数据平台选型和建设，选择发布版hadoop进行底层数据存储加工。接着，进行内外部数据整合。...业务的创新带来大量新增的大数据分析需求，传统的数据库工具和报表工具遭遇瓶颈。...客户名称／所属分类 江苏银行／大数据技术服务 目标及任务 银行定制一张报表分析某个业务数据的传统模式，主要通过业务部门提出需求，科技部门编写程序实现的。...3、数据安全和便捷的平衡 提升数据分析便捷性的同时，数据安全问题也是银行关注的重点。智多星平台在权限管理中也需做到智能化。...在数据整合的基础上，利用智能化大数据分析工具进行各类数据的统计、分析、查询和建模成为可能。
笔者邀请您，先思考： 1 银行业如何做风险分析和建模？ 银行业大数据 银行业日常产生大量数据。 为了区别于竞争对手，银行正在采用大数据分析作为其核心战略的一部分。 分析将成为银行关键的游戏变革者。...在这张信息图中，我们探讨了银行在业务中采用分析的方面。 ?...总结 银行业所面临的主要挑战：大数据，数据治理，客户管理和分析，欺诈识别 银行业分析的关键领域：风险分析，客户管理，操作优化 原文链接： https://blog.aureusanalytics.com
目前语音大数据分析云产品的交付客户有交通银行、广发银行、大地保险、百年人寿的金融行业客户。...目前，中金数据可以为广发银行提供提供每日通话量120万通的语音数据，合计通话时长3万小时，也是业内唯一一家可以提供如此大体量语音数据分析的供应商。...中金数据自主研发的“语音大数据分析平台”，依托先进的大数据平台技术，采用语音识别技术对金融机构海量语音内容进行分析识别，以较高的准确率还原出每段录音的具体内容。...在双方团队的高效协同下，于2015年4月顺利按计划实现广发信用卡中心“语音大数据分析平台”上线。...——广发银行信用卡中心宣钢炜经理。 此外，语音大数据分析云作为一种大数据分析产品，可以为广发银行提供一定的业务统计和分析。
富国银行对数据治理工作的重视程度也是业内少有的，将数据战略写入公司战略。该行是最早设置首席数据官（CDO）的银行（2014年），拥有上万名数据方面的技术人员从事数据分析、模型开发工作。...（二）数据治理方面 国内大型银行近年来也普遍加强了对数据治理的重视，建立了较为完善的数据治理机制，不断加大数据分析人才的引进和培养力度。...尽管各大行的大数据战略中都很关注数据分析人才的培养，但是数据分析人才的缺口依然很庞大，正是这些人最终了决定企业应用大数据的结果和竞争力。...国外，富国银行号称有10000多名数据工作人员分布在各个业务条线，推动数据分析的应用，加深数据分析技术与业务之间的融合。 业务与技术的深度融合首先是人的融合。...大数据方面也是同样，没有足够的数据分析人员与业务人员共同在业务环境中思考对大数据技术的应用，也就难以充分发挥大数据的价值。
说道金融，自然会想到银行。大数据能够为银行做些什么呢？ 随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。...国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。...比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。...如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。 4第四方面：运营优化。...大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。 转载出处：大数据风控官 ----
大数据的概念早已风靡全球，怎么应用、怎么落地也都是众说纷纭，好不热闹。单就银行来说，利用大数据来对客户的情绪进行分析，然后对客户可能的购买意向进行预测，是当前可以从大数据浪潮的诱人前景里淘到的真金。...当然，这些技术的进步并非由银行推动，大型零售商、网上商城和各种门类的技术公司才是大数据的主导者，只不过，经过他们的探索之后，大数据也为银行打开了一扇精确营销的大门。...当然，这一切的前提是银行能找对切入大数据时代的方法和工具。对于银行来说，以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求，是合理利用大数据，达成更多经济回报的关键。...尤其银行是一个比较特殊且敏感的行业，在全局层面彻底进行所谓大数据革命是不实际的，正确的做法是从小的具体业务和关键节点入手，以能被银行现有管理架构和外部监管机制接受的方式，逐步将大数据纳入银行的经营体系中来...银行需要赶紧加入到这个潮流中来，并尽早从战略层面对大数据加以倾斜，这样才能在竞争中占据有利位置，无论银行的对手是谁。
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
所有这些服务主要基于先进的数据分析，它提供了无缝的客户单一视图（SVC） ，以及先进的数字化营销 能力，可以捕捉金融产品转换的客户路线。...如果抵押贷款的贷方要使用大数据方法，提高了其他数字技术（移动，网络规模，开发运营，自动化和云计算）的附加投资，那么能应用到的最具有价值的业务是什么？...大数据可应用于以下描述的六个广泛的抵押贷款市场业务- 开户和承销 - 评价合格的抵押贷款借款人根据的不仅仅是作为发起和承保过程（信用报告，工作和收入历史等）的历史数据，还包括迄今尚未开发的数据（社交媒体数据和金融购买模式...银行需要了解他们现有的客户数据，预测和更改陷入财务困境借款人的抵押贷款。使用大数据技术进行预测建模对此分析非常有帮助。...总而言之，我们仍然处在理解大数据如何影响抵押贷款业务的初期。由于过度保守的做法或过长的预算周期，导致过度调节数据的管理和架构，阻碍了数据和商业团队之间的创新，这是导致不理想业务的原因。
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．
随着新银行和挑战者银行颠覆传统的全球老牌银行，本文列出了全球前十大数字银行！ 新兴银行和挑战者银行正在将传统银行业从一个沉闷、缓慢的领域转变为一个创新、充满活力和前瞻性思维的领域。...一般来说，纯数字银行提供的产品成本更低，交付速度比现有银行提供的产品更快。因此，我们来看看当今运营的前 10 大数字银行。...#6N26 德国最大的数字银行 N26 由年轻的企业家和银行业奇才 Valentin Stalf 领导。...他于 2013 年通过 Rocket Internet 加速器计划在慕尼黑创立了这家银行，此后见证了该银行从一家小型初创公司成长为欧洲最令人印象深刻的新银行之一。...不过，这家数字银行的崛起并不总是一帆风顺。2021 年，Revolut 退出了加拿大，理由是难以获得在加拿大现有金融领域内作为一家完整银行运营的许可。
而要在产业生态中让数据变现，还需要构建“人才银行”，相比“数据银行”，人才更是大数据产业生态中极为重要的一环 ?...这都取决于“懂数据、用数据的人”——数据分析师、市场研究分析师、首席数据官等，这些大数据人才就是数据价值的“拉线开关”。...麦肯锡预测，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万~19万人的缺口，而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。...因此，大数据应用需要复合型人才，要求相关专业人员掌握数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面综合知识。...变现“数据银行”急需“人才银行” 大数据产业的车轮还在向前滚动。如今，数据作为企业的无形资产，已经可以用来向银行抵押贷款。
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...一句话可以概括：你没有办法在最短的时间内向招聘者展示，你能够胜任数据分析这项工作。...保证数据的安全性，不对外泄露公司的任何非公开数据，是数据分析师的基本职业道德。
随着互联网金融的迅猛发展,传统银行也更加重视“大数据”的价值。利用POS机交易流水分析数据的贷款业务,已成为银行深耕小微市场的又一战场。...尽管各银行的具体业务略有不同,但都瞄准了小微企业和个体商户信用贷款,利用大数据资源进行分析。 由于小微企业和个体商户缺乏传统贷款所需的抵押、担保条件,常面临贷款难、效率低、成本高等问题。...而POS贷通过POS交易后台数据分析商户信誉、交易流水,形成对客户信用的科学评价。无需抵押担保,根据信用情况发放贷款,可有效解决商户融资难题。...银行聚焦互联网“大数据” 互联网金融的崛起,使银行纷纷将目光转向大数据。在得数据者得天下的移动互联时代,银行也动作频频。...然而,在大数据时代,阿里、腾讯等互联网企业具有先天优势,本身就积累了大量交易数据。阿里巴巴做得风生水起的小额贷款业务就是依托其强大的数据资源,形成了独特的阿里信贷模式。
尽管大数据对商业银行的影响目前而言还比较小，但从发展趋势看，要充分认识大数据的颠覆性影响。...一是明确大数据战略的顶层设计。大数据战略要超越IT部门或电子银行部的视角，面向全局和长远，以客户需求为导向，构建自身的大数据结构。...二是加速构建大数据平台。一方面商业银行可以考虑自行搭建大数据平台，获取属于自己的大数据，将核心话语权牢牢掌握在自己手中。事实上，已有部分银行开始谋划布局。...这就要求商业银行必须从战略高度将金融互联网及电子渠道作为未来提供金融服务和打造核心竞争力的主渠道。 五是依托大数据技术全面提升风险防控水平。...见和讯银行：大数据时代商业银行的策略
很多人都认为，银行在大数据方面应用落后，如何跟不上时代，说是支付宝都去“IOE”了，都推出余额宝了，银行是否除了雇人出来说余额宝的坏话就没啥能耐了等等巴拉巴拉巴拉。但是，笔者真的不是这样的认为的。...首先，银行的IT系统非常跟的上时代。如果论国内的信息化水平，银行的绝对算是数一数二，甚至直接就是数一。哪个公司敢站出来说自己的信息化比银行这个行业好？...足见银行IT之威武雄壮。 现在工行有17000余家营业机构，但目前通过网上银行、电话银行、手机银行、自助银行等渠道处理的业务量已占到全部业务量的78%，相当于替代了30000多个物理网点。...如果，你对上述表述依然不认为工行大数据的能力强的话，请自动退出阅读。 有人说了，为啥支付宝有那么牛的技术架构云云，殊不知，如果不是银行开放支付的接口，支付宝的钱存到哪里都成问题啊。...银行对数据的整合利用并实现数据价值，都是基于数据仓库的架构和核心理念，在早期的运营中，有了先发的比较优势，但是，随着对私客户市场的兴起，互联网为首的公司还是带来了一定的冲击，但是银行还是在数据仓库上越做越好
国庆期间移动用户大数据分析，可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。
文章目录 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 # coding=utf-8 # /usr/bin/...
一.目标 现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。...大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。...必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。 二.用户画像 1....可视化分析系统提供系统监控，权限多级管理，多维数据分析，等等功能，还支持自服务式报表设计和数据分析。...很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。
一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了MapReduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark
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