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数据分析】当大数据碰撞征信会产生什么

当大数据碰撞征信会产生什么?那么,《第一财经日报》记者专访了哈佛大学数据挖掘和风险建模专家Dan Steinberg以及前海征信CEO邱寒。 当时人们一般选择两种呈现方式,一种出示护照,另外一种出示身份证、驾照等。数据显示,利用护照的用户群体更容易违约。 例如,一个人信用额度用的使用比例,假设该用户拥有5张信用卡,总共额度10万块钱,上一个季度用了只有2%的额度还是90%的额度,这样的信息,比该客户到星巴克点了什么咖啡,近期看了间谍片还是科幻片更有价值 但目前问题,中国大量群体金融数据确实,只能寻找其他数据来代替,试图发现该类数据可能存在有效性。 从目前的实践情况来看,金融自身的数据不仅是解释度的贡献度高,稳定性表现也是非常好的。 日报:中国和美国的社会信用环境的区别是什么?观察国内的数家征信机构中,哪个机构具有一定的领先性?

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什么数据

数据什么?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”,我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。 先看下面这组例子: “000000” 这里有6个0,请问它是数据吗? 我们再看这样的例子: “11111aa” 这里有5个1和2个a,那么它是数据吗? 也许你可能会摇摇头,“这到底啥意思?” 我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据,换句话说,不管石头上刻的画,或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹,或者嬉皮士们在墙上的涂鸦,只要它表达一些确实的含义 ,那么这种符号就可以被认为数据。 不难看出,一些符号如果想要被认定为数据,那就必须承载一定的信息。而信息很可能因场景而定,因解读者的认知而定,所以一些符号是不是可以被当做数据,有相当的因素取决于解读者的主观视角的。

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    哈希碰撞什么,怎么解决

    Hash一种校验方法, 其中应用最广为人知的就是 HashMap。 当然Hash算法并不完美,有可能两个不同的原始值在经过哈希运算后得到同样的结果, 这样就是哈希碰撞。 哈希碰撞有几种解决办法 · 开放定址法 · 链地址 链地址法 链地址法其实就是HashMap中用的策略。 原理在HashMap中同样哈希值的位置以一串链表存储起来数据, 把多个原始值不同而哈希结果相同的数据以链表存储起来。 ? 用方程来表达的话这样子, H i ( key ) = ( H ( key )+ d i ) mod m ( i = 1,2,…… , k ( k ≤ m – 1)) m 哈希表的长度。 22 % 7 = 1 发生冲突,下一个存储地址:( 1 + 1 )% 7 = 2 未发生冲突; 38 % 7 = 3 ; 21 % 7 = 0 发生冲突,按照上面方法继续探测直至空间 5 ,不发生冲突

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    什么DBMS,什么数据库?

    马克-to-win:DBMS (database management system---数据库管理系统)像mysql,oracle,sql server之类,首先没什么神秘的,都只是某个公司编的一个软件而已 ,比如mysqlMySQL AB公司编的,而sql server微软编的。 在你启动软件之后,你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据,之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS,比如mysql等。

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    什么数据科学

    本文作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。 我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章,另一部分原因就是觉得这个领域未来的方向。 首先我想问大家一个问题,你们眼中的数据科学是什么?在此,我给了一个我老师上课时给出的定义: ? 数据科学实际上基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法:首先是发现问题,然后获取数据,设计分析方法,实现分析,以及交流结。 下图中,陈丹奕老师给出了详细的流程图: ? 个性化的推荐想必大家每天都会看到,不管电影推荐还是商品推荐,其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利,都是数据科学的贡献。

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    什么数据科学

    有一部分个人的见解和看法,未必正确 什么数据科学 在搞懂什么数据前,先来了解下什么数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。 数据科学一个概念,没有一个固定的体系。 概率统计,密码学,数据库,所有对数据的操作都可以被称为数据科学 而数据科学其实主要是为了解决三个问题 data pre-processing; 数据前处理 data interpretation;数据翻译 ,这是现实生活方面的翻译,数据科学中的翻译其实也是这个概念,我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律,这样我们就需要做一件事:看看数据“长什么样”它“表达了什么”。 3)数据进行了前处理的过滤,翻译的解析之后依旧一堆数据,我们需要对他们做最后也是最重要的一件事,分析,按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测,从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。

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    什么数据

    一、什么数据 进入本世纪以来,尤其2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB( 而“大数据”的处理方法:采用多机器、多节点的处理大量数据方法,而采用这种新的处理方法,就需要有新的大数据系统来保证,系统需要处理多节点间的通讯协调、数据分隔等一系列问题。 其特点,随着数据量的不断加大,可以增加机器数量,水平扩展,一个大数据系统,可以多达几万台机器甚至更多。 二、hadoop概述 Hadoop一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,Apache的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 大快大数据平台(DKH),大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级,大数据通用计算平台。

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    什么数据挖掘?

    近年来,数据分析,数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。 数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库,也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤: ? 数据选取。 目的确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。 一般包括消除噪声,推导计算缺省数据,消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。 数据挖掘任务大致可以分为两大类: ? 分类预测任务 分类预测任务从已经分类的数据中学习模型,并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如:给出一个顾客的消费情况,判断其重要客户的可能性。 描述型任务 根据数据内部具有的固有联系,生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括: 摘要:用于对数据集进行总结。 聚类:把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。

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    什么数据挖掘

    显然,这一过程直接面向数据的,或者说我们直接从数据开发模型的。 本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解,如果读者第一次接触这些概念请不要纠结。 数据挖掘的基本流程 从形式上来说,数据挖掘的开发流程迭代式的。 很多时候我们数据进行抽样,在这种情况下必须理解数据的抽样过程如何影响取样分布,以确保评估模型环节中用于训练(train)和检验(test)模型的数据来自同一个分布。 3. 这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成:底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我,你一名数据挖掘工程师呀,可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢? 关于什么数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结,跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现:数据挖掘一门非常有趣的学问,比单纯的写代码要有意思多了。

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    什么数据质量?

    数据企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行,实施新的策略,等等。 了解数据质量 数据一直组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。 数据决策的基础,提供信息,帮助得出各种见解,帮助做出有效决策所需的预测。收集数据的来源有多种。 例如: 内部数据库:这些企业和机构中最相关、最可靠的数据源。 Web服务和API:Web服务不同应用程序之间通信和数据交换的首选媒体。它们提供了一种标准化的数据通信和交换方式。它们可靠的,数据验证很容易嵌入。 3、一致性:数据提供一致的信息还是提供冲突的信息? 4、准确性:数据准确的,还是过时的? 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方重复的吗? 2、数据数据量定义了分析所需的数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序的成功至关重要的。我们需要的数据太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?

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    数据脱敏——什么数据脱敏

    https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/77689459 一、什么数据脱敏? 生活中不乏数据脱敏的例子,比如我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理,甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于脱敏。 ? 二、为什么要进行数据脱敏? ---- 上面说到,在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造,说明我们要进行改造的数据涉及到用户或者企业数据的安全,进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密,防止泄露。 我们目前遇到的场景日志脱敏,即在把日志中的密码,甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前: ? 脱敏后: ? 后面来分享一下具体实现数据脱敏的方法。 ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么数据脱敏》】

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    女朋友问小灰:什么数据仓库?什么数据湖?什么智能湖仓?

    首先,我们来讲一讲什么数据库。 作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。 无论哪一种数据库,它们所存储的都是结构化数据,主要应用的领域联机事务处理(OLTP),也就是我们程序员所熟悉的增删改查业务。 满足了业务需求,数据库当中的数据不断积累,变得越来越丰富。 但是,传统数据库擅长的快速地对小规模数据进行增删改查,并不擅长大规模数据的快速读取。 数据仓库当中存储的数据,同样结构化数据数据库用于业务处理,数据仓库用于数据分析,一时间大家都使用得十分愉快。 下面我们从5个方面,来分别介绍一下亚马逊云科技智能湖仓如何满足企业的各项需要的: 1.可扩展数据湖 如何保证数据湖的可扩展性呢?

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    什么数据结构?

    本篇文章主要来介绍什么数据结构。 首先让我们来看一张图片: ? 数据存储于计算机的内存中。内存如上图所示,形似排成 1 列的箱子,1 个箱子里存储 1 个数据数据存储于内存时,决定了数据顺序和位置关系的便是数据结构。 其实在我们生活中用到很多数据结构的知识,那么举一个我们生活中的栗子: 首先举一个从上往下顺序添加举个简单的例子。 因为数据都是以字典顺序排列的,所以它们有结构的。 ? 使用这种方式给联系人排序的话,想要找到目标人物就轻松多了。通过姓名的拼音首字母就能推测出该数据的大致位置。 因为各个表中存储的数据依旧没有规律的,所以查询时仍需从表头开始找起,但比查询整个电话簿来说还是要轻松多了。 数据结构方面的思路也和制作电话簿时的一样。 将数据存储于内存时,根据使用目的选择合适的数据结构,可以提高内存的利用率。 到这里,我相信你对数据结构有了一定的了解,下一篇我们将对数据结构中最常用的-链表进行讲解。

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    什么数据产品经理?

    产品数据管理(PDM)一个组织中收集、组织、存储和共享数据的过程,属于产品生命周期管理(PLM)的范畴。一个数据产品经理同样也是一个产品经理并重点集中在产品数据管理。 01 什么数据产品经理? 数据产品经理中不可或缺的一部分,就像产品的其他方面一样。 在A/B测试时也有许多比较常见的陷阱,其中大部分都是涉及数据处理不当。作为产品经理需要知道我们想要知道什么问题,想收集哪些数据,以及将数据用来做什么。 对数据的理解有助于我们将业务指标转化为产品的KPI和OKR指标。 例如,公司第一季度的的主要目标可能扩展到海外市场,而对于产品意味着什么数据从理论中看起来一个枯燥的话题,在学习和工作时,重要的专注于将数据用来做什么,考虑可能性而不是理论。 所有成功的产品都是由数据驱动的。最成功的产品是以创新的方式使用大量产品。

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    漫画:什么数据

    数据具有海量、高增长率和多样化的信息资产,它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模的数据存储量,依靠单台数据库服务器显然不够的,需要以分布式文件系统(例如 HDFS)作为基石。 诸如此类的用户行为数据属于非结构化数据,很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库(例如 HBase)成为了存储大数据的更好选择。 商业分析: 从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表著名社交公司LinkedIn,他们通过用户之间的关联关系,绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。

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    什么关联数据

    大家好,又见面了,我你们的朋友全栈君。 维基百科的定义 在计算机领域,关联数据描述了一种发布结构化数据的方法,使得数据能够相互连接起来,便于更好的使用。 中文权威期刊的定义 关联数据国际互联网协会(W3C)推荐的一种规范,用来发布和连接各类数据信息和知识。 W3C的介绍 当前的语义网技术(RDF,OWL,SKOS,SPARQL等)使得应用程序能够查询数据。为了数据网络更加真实,需要将该网络上的巨大数据具有标准的格式,数据可达而且能够被语义网工具管理。 更进一步,不仅需要能否获取到这些数据,而且需要知道这些数据之间的关系,创建一个数据网络。这些内部科大的数据集集合称作关联数据。 这些数据具有一定的关系,计算机能够理解并处理这些数据的关系。

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    漫画:什么数据

    数据具有海量、高增长率和多样化的信息资产,它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模的数据存储量,依靠单台数据库服务器显然不够的,需要以分布式文件系统(例如 HDFS)作为基石。 ? ? ? 在传统的关系型数据库中,所存储的数据都是结构化的,例如: ? 诸如此类的用户行为数据属于非结构化数据,很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库(例如 HBase)成为了存储大数据的更好选择。 ? ? ? 从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表著名社交公司LinkedIn,他们通过用户之间的关联关系,绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。

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    什么数据库?

    数据库(Database)按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。 所谓的关系型数据库,建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据数据表: 表数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。 列: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据, 例如邮政编码的数据。 行:一行(=元组,或记录)一组相关的数据,例如一条用户订阅的数据。 冗余:存储两倍数据,冗余降低了性能,但提高了数据的安全性。 主键:主键唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。 与实体完整性关系模型必须满足的完整性约束条件,目的保证数据的一致性。

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    InnoDB Cluster 和 consul 碰撞什么火花?

    脚本,因为mysqlrouter无法展示 show slave status输出,可以在组复制一致性设置为After, group_replication_consistency='AFTER',保证数据落地

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