搜集银行业上市公司的财务数据分析股票价格的财务影响因素，观测流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润、增长率、股价和公布时间等数据。...首先描述性分析对银行业上市公司的财务数据进行基础性描述，以便对整个行业形成直观的印象，然后利用因子分析提取对银行业上市公司股价影响较为明显的因素，分析银行业上市公司股价的决定因素，最后利用回归分析方法确定这些因素对股票价格的影响方向和强弱...另外，就净利润指标看，我国银行业公司净利润均值为13亿元，可见在样本期间我国银行业经营状况良好。 因子分析 由于因子分析对缺失值非常的敏感，在进行因子分析之前我们先对数据进行缺失值的检查。...因此我们利用psych程序包中的fa函数对所选取的变量做因子分析，利用极大似然法（ml）提取公因子，运用最大方差旋转法（varimax），找出其中2个因子。...（2）通过银行业上市的各个财务指标的因子分析发现： 在银行业数据中，可以用两个主因子（收益因子、资产因子）来代替解释所有六个财务指标提供的62%的信息。
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。...Pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理解相结合。提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。...Pandas是数据分析和处理工作中，实际使用占比最多的工具，使用频率最高，也是本教程的主要介绍内容。 ...但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作，我强烈推荐基于web的Jupyter notebook。 这个代码测试、开发、编辑、文字工具，真的是谁用谁知道，并且也是本教程的主要内容之一，吐血推荐！...在我以前做数学建模的过程中，使用Python完全可以取代MATLAB。
Guildma是Tétrade银行木马家族中的一员，它活动频繁并处于持续开发状态。...最近，他们的新恶意软件Ghimob banking已经开始感染移动设备，其目标主要是巴西、巴拉圭、秘鲁、葡萄牙、德国、安哥拉和莫桑比克的银行、FinTech、交易所和加密货币等应用程序。...Ghimob会监视153种应用程序，这些应用程序主要来自银行，金融科技，加密货币和交易所。...在分析的样本中，C2提供程序都是相同的，但真实的C2在不同样本之间有所不同，所有的通信都是通过HTTP / HTTPS协议完成。 ?
作者：陌溪 陌溪的学习笔记: note.moguit.cn 大家好，我是陌溪 我们都知道，银行的系统相对比较稳定，新功能的开发也会给比较长的周期进行迭代，比如一个 CURD小功能，给两周的开发排期，然后再加上测试...从业务同学提出的需求，到需求评审、设计评审、技术评审、测试评审以及上线都要在两周内完成（没有完成的话，可能会拖到两周后的上线节点） 所以，相对来说在银行当程序员还是比较安逸的，下面一起来看看群里小伙伴小辉...在银行是怎么摸鱼的吧~ 本人是在银行搬砖，所以需要使用到云桌面工作，这银行上班事情相对比较少，所以就出现了经常摸鱼的情况，摸鱼归摸鱼，可是还是被人监控到摸鱼，为什么呢？...银行发放的安装设置休眠时间是 5 分钟，由于权限问题，我们是无法调整休眠时间的，当休眠时间大于 5 分钟的时候，那么电脑就会进入休眠状态，将不统计在线时间。 前段时间我被监控到在线时间只有 85% 。...云桌面的原理就是实际上你操作了物理机，间接操作了云桌面， 所以我们需要在物理机上安装 JDK，一般银行的物理机上是不允许我们装其他 IDE 软件，其实就算是装也挺麻烦的。
写在前面的话 近期，研究人员观察到了大量网络诈骗活动，通过分析之后，很多线索直指URSA/Mispadu银行木马，趋势科技将该木马标记为了TrojanSpy.Win32.MISPADU.THIADBO。...研究人员表示，Mispadu银行木马能够在感染目标用户系统之后，窃取用户的凭证信息。...木马活动分析 针对Mispadu的攻击目标，Mispadu的入口向量为垃圾邮件，这跟很多其他的恶意软件活动非常相似。...这个Delphi文件将在银行网页上执行一个浏览器覆盖层（可以理解为钓鱼页面），并以此来窃取目标用户的数据。...代码中还包含两个合法工具，即NirSoft旗下的WebBrowserPassView和Mail PassView，这两款工具的功能就是收集用户的数据。
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。...将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ?...项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ?...AlexNet的特点： 更深的网络结构 使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合...文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复
视频监控智能分析银行系统通过安装在银行的营业厅、取款机处或者银行柜台以及银行门口等区域的各大品牌的终端监控摄像头，视频监控智能分析在系统后台软件上的视频画面内设置智能分析区域，通过上面的操作实现对银行的...7*24小时的智能视频监控分析报警，对进出人员行为进行智能分析。...如果监控画面当有异常行为发生时，系统可以在100ms内自主分析并自动报警，通知监控室的值班人员。...图片视频监控智能分析系统可以通过安装在银行的ATM取款机处安装人脸抓拍设备和监控摄像机，系统通过对进入监控范围内的取款人的人脸智能自动抓拍，通过无线网络），将各大品牌的监控终端设备抓拍到的视频流传输到监控中心实时分析识别...视频监控智能分析系统应用于银行或者金库重地等重要场所，以及对值班室进行人员的脱岗实时检测，当系统检测到值班室内处处于没有人的状态超过系统后台设定时间，视频监控智能分析系统在指挥中心报警，并且可以及时有效防止值班人员脱岗造成安全隐患短信联动分级报警为智能视频监控系统的特色功能
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
前言 PandasAI是一款数据分析领域的ChatGPT应用，本文对原项目进行翻译旨在进行知识科普和梳理。...这个项目的github地址为：https://github.com/gventuri/pandas-ai PandasAI Pandas AI 是一个 Python 库，它为 Pandas（一款流行的数据分析和操作工具...安装 pip install pandasai 使用 免责声明：国内生产总值(GDP)数据收集自此处[8]，由世界发展指标(World Development Indicators)-世界银行(World...Bank)(2022.05.26)收集，国民账户数据(National Account data)-世界银行/经合组织(World Bank/OECD)收集。...PandasAI对象 我们主要关注一下它的run方法： 环境变量 由于需要借助LLM（大模型）的能力进行分析结果生成，这里需要设置LLM的API key。
周期／节奏 2015年9月到12月，针对业务自助分析进行需求探讨、厂商交流、测试，最终定下适合江苏银行当前形势的产品finebi，并且由江苏银行数据团队全权负责自助查询、分析的项目建设推广； 2015年...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。...，线上与线下数据，结构化与非结构化数据，有效解决了传统银行普遍面临的“信息孤岛”问题。...（二）业务自主分析，让理解业务的人分析业务 业务部室通过多维分析工具，可以自由分析各类业务指标，目前有计财、营运、卡部、网金、公司等部门在使用，并自定义了总共约100张报表，内容涵盖对标上市银行分析、ERP
样本综述 Banjori是被发现于2013年并活跃至今的银行木马。其攻击目标主要针对于法国、德国与美国的个人银行网上用户。...银行木马的盗窃重灾区多位于浏览器，Banjori亦不能免俗。相比IE与Chrome, 该木马尤为青睐于火狐浏览器，大部分被窃取的用户信息均通过对该浏览器的挂钩、数据库文件查询获取。...样本细节分析 1持久威胁 第一与第二阶段的恶意代码循环判断互斥体’JbrDelete’是否被创建，当该互斥体未被创建时，持续检索、注入未被感染的活动进程。 ? 第二阶段的恶意代码会创建一个隐藏窗口。...做和，则有 ? 显然，当 ? 与 ? 同时存在时， ? 之和可以被2整除，即 ? 奇偶性相同时 ? 是回环地址的必要不充分条件。同时，当 ? 奇偶性不同时， ? 必然不是回环地址。...之后，样本构建一个包含上传文件基本信息的数据包并发送给C2服务器，发送前为该数据包添加了PGP头，但仅对数据内容进行BASE64编码而没有根据PGP协议的要求对数据内容进行加密。 ?
银行木马Emotet于2014年首次被发现，至今已有6年多，在此期间它不断升级，转变目标方向，研发加载新模块，它仍然是网络安全最严重的威胁之一。...2014年 Emotet于2014年6月底由TrendMicro首次发现，它利用浏览器劫持用户银行凭证，主要目标是德国和奥地利银行客户，主要传播媒介是带有恶意附件或链接的银行电子邮件。 ? ?...C&C通信协议也发生了更改：对于小于4KB的数据量，使用GET请求，数据在HTTP头的Cookie字段中传输。如果数据量较大，则使用POST请求。RC/4加密算法已经被AES取代。...2018年 1月，Emotet开始传播银行木马Panda（Zeus Panda，于2016年首次发现）。...4月14日，Emotet再次开始在HTTP头的Cookie字段中使用带有数据传输的GET请求，用于小于1kb的数据传输，使用POST请求处理大数据。
如果继续做算法，确实也是很好的，相当于接着在百度的工作状态继续干下去，适应期都可以省略掉呢。 最后为什么选择去银行，不继续做算法，其实是经过了一段时间的考虑之后决定的。...最后，银行的待遇其实也还可以，互联网确实待遇比我们高一点，但是是用很多东西来换来的高薪。 综合考虑下，我就决定还是在银行吧。 问：“那你现在部门主要是做啥呢？...你主要是做啥呢” 答：因为我是属于银行里面的软件研发的部门，所以我平时做的就是软件开发。对于我来说，主要集中在springcloud跟vue这块。之前没学过，都是来银行现学呢！...问：“根据你的经历，给我公众号中想去银行的学弟学妹们一点建议呗？” 答：其实人生就是在不断做选择，去大厂做AI有其明显的优势。...AI科技在未来一定会成为计算机基础的基本方向之一，在大厂做AI，赚的也比在银行多，可以接触到更多大牛，大厂的管理也比在国企里相对扁平化，自由度更高一些。
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法，可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析，我们先来介绍下 ? ?...回归分析在薪酬数据分析中的应用，就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的，我们通过案例来做讲解。...，这个表的各个职级和职级对应的薪酬的拟合度是否是合理的，我们先在EXCEL表上找到数据分析的工具。...数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具，找到回归分析 ? 点击确认，选择Y值和X值的数据，并且勾选下面的显示图表，X值是指职级，Y值是指薪资。 ?...点击确认，会生产这样几张图表，黄色的表示的是一个标准的线性的函数，蓝色的是我们实际的数据的函数。
在我的公众号中，数据分析相关文章似乎都是用Python实现的。实际上，R语言和Python编程在数据分析方法都各有所长，今天这篇文章会通过比较的形式介绍R语言和Python数据分析。...我们进行数据分析，大体围绕在数据获取、数据处理（探索）、数据建模以及数据可视化这几方面。...df.head(10) R语言可以被用来对大型数据集进行数值和统计分析，数据探索包有：Dplyr、sqldf、data.table、readr、tidyr等，因此也有大量数据分析/科学人员使用 R 进行探索数据...推荐好书 & 福利抽奖 《深入浅出R语言数据分析》 本书首先介绍数据分析的方法论，然后介绍数据分析的相关模型方法，并进一步通过数据分析案例，讲解数据分析的思维、方法及模型实现过程。...本书重点介绍R语言在数据分析方面的应用，让读者能够快速地使用R语言进行数据分析、构建模型。
不如给受众群体做一个用户画像分析。 ? 开始前要先准备数据，觉醒年代作为关键词在微博平台有很高的阅读量，于是就从微博作为切入口进行数据采集。 ?...数据准备 因为微博是动态加载的数据，因此我们使用了selenium操作浏览器对微博的数据进行了爬取。...数据分析实践 导入相关的数据 user=pd.read_excel('微博用户信息.xlsx') info=pd.read_excel('微博信息.xlsx',header=None,names=['用户名...通过分析我看可以看到，微博讨论用户群中女性占比达到80.25%。...在开始做词云之前，要先删除停顿词，停顿词往往没有有效的含义还会占据大量位置，影响词云的效果。
导读 导读：在现代数据分析中，Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库资源成为首选工具。ChatGPT，作为先进的自然语言处理模型，正逐步成为Python数据分析与挖掘的强大辅助工具。...无论是数据清洗、特征工程还是建模预测，ChatGPT都能提供智能建议，助力数据分析人员更快地实现数据洞察和商业价值。...传统数据分析 VS ChatGPT+数据分析 模式对比从对比可知，结合ChatGPT的交互式分析体验降低专业门槛，允许非专业认识以提问的形式探索数据，实时获取定制化的分析结果，增强了数据分析的灵活性和响应速度...ChatGPT辅助代码生成 ChatGPT在辅助Python数据分析代码生成方面同样具有显著优势。首先，ChatGPT根据用户需求自动生成Python数据分析代码，极大提高了编码效率。...这些优势使得数据分析人员可以节省大量编写和调试代码的时间，能够更专注于数据分析本身，而非编写代码，从而加速数据分析进程，提升工作效率。以下是通过ChatGPT自动生成决策树算法代码。
一提起数据分析，很多人都会联想到“分析模型”，似乎分析模型是个很厉害又很神秘的东西。那做数据分析到底需要懂多少模型？今天简单跟大家分享一下。 一、什么是模型 模型，指的是对复杂现实的逻辑抽象。...具体到数据分析上，当人们提及“模型”俩字，其实有两个含义： 第一类：业务模型。比如我们经常听的AARRR、RFM、SWOT、PEST等等。一般运营、产品、策划等部门的人更喜欢聊这些。...这样，运营、产品、策划们，就能利用模型看清楚：哪些用户能做，用什么手段做。这样利用模型进行分析，能避免大海捞针一样的找数据指标，提升分析效率。 第二类：算法模型。...一般数据、开发部门的人，更喜欢聊这些。这些模型有统计学、机器学习的知识做基础，有固定的计算方法和使用场景。并且，这些计算过程和统计原理可能很复杂，没有专业知识的人会很难看懂。...“算法”需要有专业训练才能搞懂，以后单独开一个专题讲：做数据分析，需要懂多少算法。今天集中分享：需要懂多少业务模型。 二、要懂多少业务模型？
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