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独家《次方·金融大数据白皮书》全文下载

正是这样,当王叁寿想将汉鼎的业务模式,向次方业务模式转化时,股东、客户、投资人,不但没有太多的反对,反而帮助他来优化商业模式,介绍新的资源。 由于业务模式完全不同,王叁寿成立了次方数据公司,用来孵化新业务。汉鼎咨询依旧按原来的方式运转。从2010年到2012年是成本投入的两年,王叁寿将之前的营收都砸进去了。 目前,次方拥有8数据平台:全产业链企业大数据分析平台、产业链金融服务大数据平台、金融互联网交易撮合直销平台、银行客户精准营销大数据系统、中国企业征信大数据服务平台、企业决策、投资、并购大数据、智慧城市企业大数据分析平台 这8平台已经开始在全国使用。而接下去,次方的发展思路是“大数据+金融互联网+企业征信大数据+产业链社交”。 也许是王叁寿身上的故事,也许是企业的前景感动了股东,目前次方已经获得了IDG、德同资本、博信资本近亿元的投资。同时次方B轮融资也将结束,投资方据说是中国一家非常的金融集团。

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数据挖掘的定律

数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的定律,如下所示: (1)Business Goals Law:每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。 (2)Business Knowledge Law:数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 (3)Data Preparation Law:数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。 对于数据挖掘者来说没有免费的午餐,数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。 (5)Watkins’ Law:此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。 (8)Value Law:数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值,换句话说技术手段再精妙,没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。 上面这条其实归根到底就是一条,商业决定数据挖掘。数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向,只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的,就本末倒置了。

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    漫画:大数据应用场景

    作者:无精疯 来源:大数据肌肉猿 随着科技的发展,大数据的应用越来越广。AI人工智能是大数据的应用,而大数据也是AI人工智能的燃料,二者相辅相成。 大数据的应用场景有「数据分析预测」、「精准推荐」、「大数据风控」等。 你知道下图的哪个属于哪种应用场景吗?留言区见!粉丝投稿,侵权联系删除! ① ? ② ? ③ ? ④ ? ⑤ ? ⑥ ? ⑦ ?

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    数据分析方法:MECE法

    今天继续分享数据分析方法系列。上一篇说到,当我们要分析的问题,受到太多因素的影响的时候,经常会不知道从哪里下手。 由到小,逐步剥洋葱。 比如刮风、下雨、雷三件事,刮风除非是台风天,否则很少能影响到人们出行。雷往往和下雨相伴,干打雷不下雨情况很少。 这些复杂的因素,都随着用户数据的缺失,变得难以解答。即使做出来了很好的MECE分析,也没有数据佐证。 类似的场景还有很多,比如新用户获取、新产品上线这种新业务,都缺少数据积累。 不过这些测试类方法,并不是直接从数据中解读出含义,而是先设计实验再看结果,因此没有和分析方法归为一类,小伙伴们还想看的话,下一部分来更新《8个故事,看懂数据测试》敬请期待哦。 作者:小熊妹。 数据界新人,喜欢数据分析、数据挖掘。

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    2021年数据Hive():Hive的数据压缩

    Hive的数据压缩 在实际工作当中,hive当中处理的数据,一般都需要经过压缩,可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽 一、MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFAULT RECORD reducer输出 SequenceFile输出使用的压缩类型:NONE和BLOCK 三、开启Map输出阶段压缩 开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量 具体配置如下: 案例实操: 1、开启hive中间传输数据压缩功能 hive(default)>set hive.exec.compress.intermediate=true; 2、开启mapreduce 案例实操: 1、开启hive最终输出数据压缩功能 set hive.exec.compress.output=true; 2、开启mapreduce最终输出数据压缩 set mapreduce.output.fileoutputformat.compress 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    减小数据泄密负面影响方法

    数据泄密是公司企业最担心的问题,也是不得不面临的严峻现实。但是除了准备好一项数据泄密响应计划外,IT部门怎样才能最有效地预防和缓解数据泄密事件呢?不妨看看下面个方法。   1. 如果泄密的数据之前经过了加密,数据泄密通知法律准许公司企业可以不必发布通告。因而,只要有可能,就要加密所有传输中的数据以及静态数据。 说到窃取敏感数据的成本低、影响力的花招,攻击者在社会工程学攻击这个方面已变得相当老到。Kobus说:"攻击者想出了新花样,利用社会工 程学工具非法获取个人信息。" 要求数据发现服务。   泄密的数据往往最后出现在从黑市信用卡诈骗网站到对等网络的各个地方。虽然从理论上来说泄密的数据可以清除,但前提是先得找到数据。因而,预计相关的商品化服务很快就会随之而来。 谷歌具有搜索功能,它只要开始分析数据、检索数据,就能够比较主机数据和互联网数据,然后将对等网络添加到检索对象中。由于层出不穷的数据泄密事件丝毫没有停下来的迹象,预计不久会看到这类服务涌现出来。”

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    2021年数据Flink():Flink原理初探

    2.Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator分为:Source/Transform/Sink 3.Partition:数据流模型是分布式的和并行的,执行中会形成 operator(算子)之间传递的时候有两种模式: 1.One to One模式: 两个operator用此模式传递的时候,会保持数据的分区数和数据的排序;如上图中的Source1到Map1,它就保留的 --类似于Spark中的窄依赖 2.Redistributing 模式: 这种模式会改变数据的分区数;每个一个operator subtask会根据选择transformation把数据发送到不同的目标 在执行过程中,一个TaskManager可以跟其它运行同一应用程序的TaskManager交换数据。 ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本,是调度层最核心的数据结构。

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    数据分析方法:指标拆解法

    今天继续跟大家分享:数据分析方法系列。之前已经分享过: 周期性分析法 结构分析法 矩阵分析法 点击可进行阅读哦~ 这三种方法,都是只对一、两个指标进行分析。 比如下图,看似都是下跌30万,但拆解后会发现,问题完全不一样 情况1,是消费率下降多 情况2,是客单价下降多 在业务上,这两种情况是有不同指向的。 如果没有,那拆了也白拆(如下图) 第三步:确认子指标有数据采集。这一步也能重要,因为指标的背后是数据采集,如果没有数据采集,就只能用粗线条的拆解(如下图) 第四步:列出拆解公式,进行数据对比。 这些方法,在介绍完基本方法以后,会一一介绍给小伙伴们哦。 总之,指标拆解法是一种基本方法,多在业务场景运用,能产生很多价值哦,小伙伴们可以在工作中自行训练,看看能发现新的分析模型不。

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    围观花式撒谎的数据型套路

    之前在公司内部做过一期数据思维分享,有一部分是提防数据撒谎,遂重新整理成文字,共点罗列如下。雕虫小技,丢人现眼。 ? 1.数据来源与采样 看到一份数据,首先警惕数据来源,凡是数据一定有采样率,一手数据或二手数据,来源是否可靠客观全面。 好的文章都会给出数据引用,那怕会被质疑。凡是没有给出参考,没有数据来源说明的报告或分析都是耍流氓。 2.偷换概念混淆 有了数据,接着则需要做聚合,用一些数据概念来描述总结量或趋势。 常用的数据概念有:最大值、最小值、分位值、平均数、中位数、众数;标准差、方差、期望;比率;同比、环比;科学计算相关等等。 ? 首先得知道分别是什么意思,并且清楚适用的场景。 通俗易懂说来,两组数据基数差距,数值与比率合一计算,但结果相反,原因在于忽略了加权。那么问题来了。 到底Android和IOS哪个转化率更好? 合计的加权公式应该是什么?

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    次方高管自曝公司资产多为空壳 曾被包装为大数据独角兽

    中国网财经4月14日讯 (记者 李冰岩 里豫)在业内有“大数据独角兽”之称的次方数据信息集团有限公司(下称次方)管理层核心高管日前向中国网财经爆料称:上市公司群兴玩具(002575.SZ)实控人、 中国网财经记者联系北京市西城区公安分局相关业务部门求证此事,目前正在走采访程序。 公开资料显示,王叁寿不仅是群兴玩具的实控人、次方的董事长兼总经理,还是贵阳大数据交易所的执行总裁。 以IPO咨询发家 曾涉虚假报告、内幕交易 一度被视为“大数据独角兽公司”的次方以及贵阳大数据交易所为王叁寿带来了不少光环,可他真正发家还要追溯到十几年前的IPO咨询业务。 厦华电子拟与次方数据信息集团有限公司(以下简称“次方”)重组属于内幕信息,次方董事长王叁寿参与商谈重组事宜,为内幕信息知情人。 次方“水分” 借壳上市不可能实现 2018年底入主群兴玩具时,很多投资人的看法是王叁寿或许是为了实现次方的借壳上市。然而一年多时间过去,次方资产注入完全没有动作。

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    今日指数项目之数据实时业务开发(需求说明)【

    实时计算业务流程 需求说明 实时计算业务总体分三块,具体是:个股行情业务、指数行情业务、板块行情业务。 总体数据流程 分时、秒级 在这里插入图片描述 K线 数据存储规模 秒级行情(Hbase):存储5日内秒级行情,数据量为2.88亿条 分时行情(Druid):存储半年内分时行情数据数据量为8.64亿条 ; 历史数据(Hive数仓):以沪深市场2万只证券,存储时间按1年统计: 秒级行情: 210亿条以上 分时行情: 20亿条以上 K线: 1500万条以上 日数据采集总量统计 : 20000(只

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    业务数据的需求的四层次

    那么,被外界传得神乎其神的数据,到底可以在哪些方面促进业务的腾飞?或者换种说法,业务数据有哪些层次的需求?数据在哪些地方能够帮助业务? 结合笔者多年的工作经验以及对数据业务的理解,业务数据的需求归纳为四个层次。 第一层:知其然 我们可以通过建立数据监控体系,掌握发生了什么、程度如何,做到“知其然”。 举个例子:淘宝上有中老年服装细分市场,有码女装市场,这些市场可以通过对周边环境的感知,了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。 然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强,对数据的需求会如雨后春笋般冒出来,显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。 大数据时代带来了的机会,但也可能是大灾难。如果不能利用数据产生价值,那么,它就是一个灾难——产生的数据越多,存储的空间、浪费的资源就越多。

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    数据分析方法:相关分析法

    今天继续更新数据分析方法系列。在工作中,我们经常会问: 下雨和业绩下降有多大关系? 销售上涨和新品上市有多大关系? 营销投入与业绩产出有多大关系? 二、什么是“相关分析” 相关分析,特指:找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里,用户反复浏览一款商品,所以他会买吗? 一派认为:看的多,说明用户感兴趣,所以会买 另一派认为:看了这么久都不买,那肯定不会买了 还有一派认为:看多少次跟买不买没关系,得看有没有活动 听听似乎都有理,最后还是得数据说话。 直接相关不需要数据计算,通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下,两个指标出现同时上涨/下跌的趋势,是很好理解的。 两个指标相关关系,本质上只是一条数据公式计算出来的结果,至于两个指标为啥相关?不能直接从计算里得结论。实际上只要两个指标走势相似,在计算的时候就能显示出相关关系。

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    数据分析方法:结构分析法

    今天继续跟小伙伴们分享数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法,也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人,对分析方法的掌握就到此为止了。 比如一家综合企业:小熊公司,有3条业务线(天猫店、实体店、小程序商城)同时在开展。则总业绩就是有天猫店业绩、实体店业绩、小程序业绩三部分构成的。这就是总业绩的结构。 知道结构,能更容易解读出整体数据变化背后的原因。 比如小熊公司业绩出现下滑了,如果只看总数,就只能干着急没办法……但是分业务线,看到业绩变化以后,是不是有思路了(如下图) 如果只看整体,不知道问题出在哪里。 数据界新人,喜欢数据分析、数据挖掘。

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    2021年数据HBase():Apache Phoenix的安装

    本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    数据分析方法:分层分析法

    ,分层对象就是:用户,分层指标就是:消费金额 想区分商品销售额,分层对象就是:商品,分层指标就是:销售金额 想区分门店营业额,分层对象就是:门店,分层指标就是:营业收入 这些要提前想好 第二步:查看数据 以上述销售业绩分层为例,可以先从高到低排序,然后把累积业绩占80%的人选出来,作为“第1层级(优等)”,其他的归为“第2层级(次等)”(如下图) 但是从上图也能看出,这样分并不很合理,有一些业绩很低的业务员被归入了一级 从而指导业务,从人海战术向精兵简政思考。 有很多讲数据分析的文章会提到分层分析,比如应用于商品的,叫ABC分类,应用于用户的,叫用户分层,应用于业务的,叫二八法则。本质都是一回事。 数据分析的方法有很多,一口吃不成个胖子,小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标,逐步为大家展示,敬请期待哦。 作者:小熊妹。数据界新人,喜欢数据分析、数据挖掘。

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    数据分析方法:漏斗分析法

    今天继续跟大家分享的是数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法,漏斗分析法是一种基础的,处理多个指标分析问题的方法,有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。 反应在数据上,参与这四个步骤的人,是越来越少的。此时可以用一个漏斗,形象的表示这种关系(如下图) 这就是漏斗的直观体验。 条件二:数据上,每个步骤得有数据记录。 这一点很重要,决定了到底漏斗分析能不能做。很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法,其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。 有了以上三个保证,就能正确的统计出漏斗数据了。漏斗数据包含漏斗中每个环节的人数以及转化率(如下图所示) 三、“漏斗”如何进行分析 有了漏斗以后,可以从多个角度进行观察,发现问题。 数据界新人,喜欢数据分析、数据挖掘。

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    阻碍大数据发展的痛点(个人观点)

    而在面对大数据业务时,我可以列出个长久以来一直令人头痛的问题,时至今日它们依然存在着并困扰着无数用户。 不少技术人员都开始在这方面做出探索,但要想真正让成果实现市场化,我们至少需要搞定两竞争对手——AMD以及英伟达,也许再加上英特尔。 这项工作不仅会改变我们处理业务的方式,同时也能极大扩展市场的整体规模。我们可以将其视为一种面向大数据的设计模式,只不过其更多是在强调业务方面的内容。 大数据痛点号:提取、转换与加载 提取、转换与加载(简称ETL)可以说是每个大数据项目当中悄无声息的预算杀手。 我们都很清楚自己到底需要利用大数据技术做些什么,但相较于将注意力集中在业务需求身上,现在我们首先得搞定Flume、Oozie、Pig、Sqoop以及Kettle等等。

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    数据看两会:热点新鲜出炉

    “清博舆情”独家授权人民智库工作室发布大数据研究报告,结合2016年度网民热议度最高的话题及2017年以来舆论聚焦点,预测医疗、楼市、税务、儿童、教育、共享经济、供给侧改革、扶贫、宗教等热点将是2017 2016年网络舆情关键词 谋生存求发展,民生权益是头等大事 关键词:医疗、楼市、税务 2016年网民注意力回归基本生存需求,为个人生存权、发展权谋求新的出路,因此直接关系健康的医疗以及大幅影响个人财产的房价和税收成为 2017年2月,公立医院薪酬试点改革、加强医疗救助与城乡居民保险有效衔接、改革医保支付方式等医疗改革举措无不昭示着2017年医疗行业鼎新革故的进步风貌。 ? 个税改革牵动人心 大数据看两会:热点新鲜出炉 悉心呵护祖国接班人,迎接共享经济2.0时代 关键词:儿童、教育、共享经济 儿童代表着祖国未来的希望,各社交平台中,全面二孩、留守儿童、独生子女政策及儿童遭遇暴力侵袭 民政部数据统计,2016年我国首次摸底排查出的农村留守儿童数量高达902万,其中由(外)祖父母监护的805万人,由亲戚朋友监护的30万人,无人监护的有36万人,其中有250万不满5岁。

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    美得令人窒息的数据中心

    很多人工作于数据中心,数据中心的首要功能当然是功能性。但是,如果在维持功能之余又极富建筑美学,置身其中是否会令枯燥的工作变成甘之如饴的享受呢?一起欣赏令人叹为观止的数据中心吧! 环保型数据中心ACT 一个非盈利性的高考测试服务机构建立了一个数据中心,其总部设在爱荷华。 太阳能数据中心 在大多数情况下,数据中心被看做啃电的猪。它们为了运行机器和冷却设施耗费大量电力。加利福尼亚州罗莫兰的数据中心通过廉价的互联网服务在线运行,则证明并不一定如此。 古迹数据中心 芝加哥的湖滨数据中心是一个注册的历史地标,原本1912 至1914年之间构建,在世纪之交被转换成电信公司和容纳多个数据中心。 该中心的一部分处理能力来源于屋顶上的服务器。 ? 沙漠数据中心 通常谁也不会想到在炎热干燥的地方一个数据中心。

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      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

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