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美国的个人信用报告记了哪些信息

笔者在过去的一些文章中曾对美国三大征信机构不同版式的消费者信用报告(本文亦称个人信用报告)格式及内容做过详细阐述,但阐述主要针对信用报告的样例进行,对于样例中未出现的报告成分甚少述及,对于报告中各类信息的覆盖面也没有论述 美国每家征信机构的数据库中有大约13亿个活跃账户。 从征信机构实际得到的替代性信息占比来看,根据2005年的一项统计,美国三大征信机构之一环联的数据库中,大约仅有1%的账户是替代性信用信息账户。 近年来美国征信机构采集的替代性信息的覆盖面有一定改善。例如,美国征信机构艾克飞创建了一个覆盖1.71亿人的电讯、公用事业和付费电视信息数据库。 很明显,在信用数据分析方面,我们的美国同行有多得多的信息可以使用。 二是在个人信用报告的内容方面,美国和中国并无本质区别。这大体说明至少在“形”的方面我们向美国同行学得还不错。

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    统一社会信用代码管理 大数据发挥重要作用

    此前央行于2006年建成全国统一的征信信息数据库,并提供给金融机构作为审核贷款申请者的依据,截至2012年年底,该数据库已经收录了8.2亿自然人的信息并之建立了信用档案,其中2.9亿人有信贷记录。    据悉,堪称“公民第二代身份证”的信用记录是一份个人信用信息的客观记录。记录了个人全部信用支付历史,凡是在银行办理过贷款、信用卡等业务的,都已经纳入到个人信用记录中。 目前,进入个人征信系统的信息包括:个人身份信息、居住信息、职业信息、信用交易信息、贷款明细信息等。个人信用报告是授信人迅速、客观决定是否给予受信人提供授信额度的重要参考。    他表示,公共信用信息数据库平台的建立和查询,将大大推进整个社会和个人信用体系的建设和完善工作。从技术角度看,基于大数据和商业智能的IT技术和解决方案将在其中起到重要的作用。    首先,精细定义信用信息,将使得信用数据库的每个个人和企业的信息具备完整性和可查询、可应用性,提升信用信息的数据价值;其次,基于大数据的数据整合,将能够整合以往分散于各个银行、行政管理机构的碎片化信息,打破信息壁垒

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    蛋白家族信息查询数据库

    数据库输入 对于这个数据库而言,数据库提供了多种输入方式,我们可以: 1)输入序列来进行比对查看具体是哪个蛋白家族的;2)可以输入蛋白相关的结果:结构域; 3) 也可以通过检测词来检索符合要求的蛋白家族信息 ;4)同时可以基于物种来见来查找某一物种的所有蛋白家族信息。 在这个表格当中,可以看到每一个相关家族在数据库当中都包括哪些信息。 我们以Bcl-2家族来进行结果说明。 基本家族信息汇总 在总的结果的界面,我们首先看到的是这个蛋白家族的基本信息,这些基本的介绍主要来自于维基百科。这里我们能看到这个蛋白家族基本的构造、功能、家族相关结构域以及可能相关的基因。 数据库使用场景 以上就是这个数据库的基本内容了。主要还是通过检索某一个特定结构域来获得相关的蛋白家族的信息。如果有研究蛋白家族的同学可以尝试的使用一下这个数据库。算是一个很老派很经典的数据库了。

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    SpringBoot数据库配置信息加密

    比如你想要连接mysql数据库,只需要的配置文件里面加入mysql的一些配置信息就可以了。为了保护数据的安全性,越来越多的公司选择加密这些重要信息。 接下来一起来看看如何实现配置加密文件并且成功连接数据库的。 配置信息加密有好几种方式,这里我只详细的写一下我比较常用的一种方式。 在spring-boot-autoconfigurejar包的META-INF/spring.factories文件中指定了一个类用来加载数据库配置信息,这个类就是org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration 自定义数据源 这里使用HikariDataSource作为自定义的数据源,自定义的数据源目的就是为了解密配置文件中的配置信息。 下一篇: SpringBoot 整合mybatis操作数据库

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    Mysql自带数据库中的信息

    当你新接触一个数据库,对其中的数据库,表,字段什么的都不清楚,这时候需要查找某个字段,怎么办呢? test 这些数据库完全可以当成是普通的数据库,使用查询语句去获取其中的信息. 接下来逐一看一下里面保存了哪些数据. information_schema 这个数据库主要用来存储数据的数据,即你的数据库信息,数据表信息,字段信息等等.表非常的多,这里不逐一列举,仅查看一些常用的表. SCHEMATA:提供了当前mysql实例中所有数据库信息,我们经常使用的show databases就是从这里读取数据的. TABLES:提供了关于数据库中的表的信息(包括视图)。 VIEWS:给出了关于数据库中的视图的信息。 TRIGGERS:提供了关于触发器的信息

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    GEO数据库中platform信息详解

    GEO数据库中的platform代表测序平台或者芯片平台,每一个platform用GPL开头的编号唯一标识。 soft和miniml都是表示该platform的基础信息,比如GPL编号,上传日期等,soft文件的部分内容如下 ^DATABASE = GeoMiame ! DATABASE代表GEO数据库的基本信息,PLATFORM代表该平台的基本信息,SAMPLE代表用该平台得到的样本信息,SERIES代表使用该平台得到的一组样本。 开头代表一种类型的信息,常规格式为key = value, 比如 Platform_geo_accession = GPL20814 对于芯片平台而言,还会提供探针和基因之间的对应关系等信息,在对应的网页上 miniml中的内容和soft是一样的,只是用XML格式来存储上述信息,而supplement file则是由提交者自己上传的一些补充文件,没有明确的格式。

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    PostgreSql 数据库统计信息 why when what

    统计信息,没有数据是没有的,但统计信息怎么收集,标准是什么,怎么使用,就值得去看看了。 要说统计信息,首先说一个表 pg_statistic ,这个表本身是存储数据库的状态信息,其中信息通过analyze 命令来获得,并存在在这个表里面,并且这个表被用于查询计划中。 这时一定有人会问, 1 怎么收集统计信息 2 统计信息怎么能更精确 3 是否可以差异化来做,避免对所有表进行统计信息 1 一般来说收集表的统计信息,使用的命令 analyze 来进行,对大表,ANALYZE 而analyze 如果不指定表名,则针对当前数据库的所有表,分区表,继承表,物化视图等。所以建议如果没有特殊的需求,还是给出表名,有针对的进行手动的统计数据更新。 ? 2 - 3 统计信息上面说了,是对表的内容进行随机抽样,而如何让一个表的统计信息更准确,则需要针对你的需要,来调整某个表,可能有人想,都调整了不行吗,这里会牵扯两个问题 1 是否有必要 ,一个基础表,你要那么详尽的统计信息

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