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数据】金融领域7数据科学案例

笔者邀请您,先思考: 1 金融领域有哪些典型数据问题? 2 金融领域应用那些数据科学方法? ? 近年来,数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 管理客户数据 对于金融公司来说,数据是最重要的资源。因此,高效的数据管理是企业成功的关键。今天,在结构和数量上存在大量的金融数据:从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。 金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据,手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而,对于大多数公司来说,将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。 人工智能工具,特别是自然语言处理,数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案,从而提高盈利能力。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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金融领域7数据科学案例

涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您,先思考: 1 金融领域有哪些典型数据问题? 2 金融领域应用那些数据科学方法? ? 管理客户数据 对于金融公司来说,数据是最重要的资源。因此,高效的数据管理是企业成功的关键。今天,在结构和数量上存在大量的金融数据:从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。 金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据,手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而,对于大多数公司来说,将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。 人工智能工具,特别是自然语言处理,数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案,从而提高盈利能力。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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    2021年数据Hadoop(三):Hadoop国内外应用

    ---- Hadoop国内外应用 Hadoop在国外应用的部分企业 一、Yahoo Yahoo是Hadoop的最大支持者,Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个,有超过10万的核心 Hadoop在国内应用的部分企业 一、百度 Hadoop集群规模达到近十个,单集群超过2800台机器节点,Hadoop机器总数有上万台机器,总的存储容量超过100PB,已经使用的超过74PB,每天提交的作业数目有数千个之多 ,每天的输入数据量已经超过7500TB,输出超过1700TB。 百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队、搜索团队、社区产品团队、广告团队,以及LBS团体提供统一的计算和存储服务,主要应用包括: 数据挖掘与分析 日志分析平台 数据仓库系统 推荐引擎系统 用户行为分析系统 四、腾讯 TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大

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    数据】银行业9数据科学应用案例

    以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单,让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。 欺诈检测的关键步骤包括: 获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。 由于每个数据集都不同,每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 对于新帐户,欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量,或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。 2 管理客户数据 银行有义务收集,分析和存储大量数据。 这创建了TB级的客户数据,因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。 机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略,因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加,分析变得更加复杂和准确。

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    数据可视化案例「建议收藏」

    数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。 数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化,而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联,这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。 制作可视化屏,最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具,而本示例项目则使用ECharts自行开发。 项目案例 – 上市公司全景概览 地图数据可视化 – 基于ECharts Geo 3D图表展示 – 基于ECharts GL 热力图展示 – 基于ECharts & 百度地图 ECharts 演示地址:https://yyhsong.github.io/iDataV 后记: 除自行开发可视化屏外,还可以通过第三方服务来快速实现,如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等,具体可参考

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    盘点:国内外15 BI 数据可视化工具

    在本文中,我们将讨论以数据可视化和分析为特征的国内外共15BI工具,其中国外我们选了10个国内5个,排名不分先后,为方便起见,本文按照字母顺序罗列。 首先来看一下国外的十: Birst ? Birst 将自己标榜为具有惊人的数据发现速度的企业BI。Birst 体系结构通过在共享的公共分析结构之上交织的虚拟化BI实例网络连接整个组织。 再看一下国内BI产品: Fine BI ? 帆软的BI产品,目前在国内数据分析行业中算是首屈一指,其主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点,最高可以支撑20亿数据的秒级呈现,在功能方面跟Tableau很接近,适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师 永洪BI 是新一代敏捷型BI,该产品覆盖多种数据源:主流数据库,本地数据以及灵活组合不同数据源。客秒级响应MMP数据集市,且涵盖多方位的数据治理技术。展示方面有多种图表组件。

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    2021年数据Flink(八):Flink入门案例

    ---- Flink入门案例 前置说明 API API Flink提供了多个层次的API供开发者使用,越往上抽象程度越高,使用起来越方便;越往下越底层,使用起来难度越大 注意:在Flink1.12 时支持流批一体,DataSetAPI已经不推荐使用了,后续其他案例都会优先使用DataStream流式API,既支持无界数据处理/流处理,也支持有界数据处理/批处理! -source 3.处理数据-transformation 4.输出结果-sink 5.触发执行-execute 其中创建环境可以使用如下3种方式: getExecutionEnvironment()  -source  * 3.处理数据-transformation  * 4.输出结果-sink  * 5.触发执行-execute  */ public class WordCount3_Lambda -source  * 3.处理数据-transformation  * 4.输出结果-sink  * 5.触发执行-execute//批处理不需要调用!

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    优秀案例盘点:2015数据都干了啥

    数据商业管理:以客流量统计、消费者动线为核心竞争力的朝阳悦城 在招商、推广、运营、信息研策一体化的商管模式下,朝阳悦城会根据商户运营情况和消费者需求进行持续调整,而下一步,则是向生活空间转变,增加生活 其实,除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作,朝阳悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理,是以客流量和消费者动线等大数据为基础来部署,所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略 大数据网络运营:腾讯视频在国内再创新高 腾讯视频凭借全平台资源,建立iSEE内容精细化运营战略,利用腾讯视频的庞大数据资源,了解用户所喜欢看的内容和用户的常见行为,通过技术优势带给用户更好的观看体现。 最后借助腾讯视频社区化的关系链和多平台触达能力,让营销内容得到最大范围的传播,致力于成为国内最大的在线视频媒体交流平台。 在上述大数据应用的成功案例影响下,你或许更加急于投身大数据金池了? 目前致力于大数据应用的相关产品和服务都已日渐成熟,对大数据应用者而言重点是把握时机,与时俱进,才能快速涌入新一轮的大数据浪潮,在全社会的共同努力下,期待2016年数据态势似银河直下,如万马奔腾!

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    【盘点】2016年国内数据领域十投融资事件

    数据猿小编就针对2016年数据领域所有融资事件进行了梳理,并从中筛选出十家资本寒冬下的“幸运儿”。 ? 今天,数据猿小编就针对2016年数据领域所有融资事件进行了梳理,并从中筛选出十家资本寒冬下的“幸运儿” : ? 注:十家企业共融资33亿元人民币 壹 ? 主导了华科技、华医学、华大股份的三轮融资,约10亿美金,并带领华大股份进入上市轨道。2013年带领华大基因完成对美国测序仪生产商CG的收购。 明略自主研发了明略大数据平台、明略数据洞察平台、明略魅力报表等产品,并在此基础上进一步开发了交管实时大数据追踪系统、公安刑侦实时大数据分析系统、金融反欺诈大数据实时分析系统,等国内前沿的行业大数据解决方案 创始团队信息: 公司研发团队是国内最早的大数据Apache Hadoop发行版团队,从2009年起即开始致力于大数据平台软件的自主创新和开发,与硅谷同类公司同时起步。

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    国内数据集网站_数据网站

    我们已经在不同的部分中划分了这些数据源,以帮助你根据应用程序对数据源进行分类。我们从简单、通用和易于处理数据集开始,然后转向大型/行业相关数据集。 该数据集为 Five ThirtyEight Datasets 使用的数据集。每个数据集包括数据,解释数据的字典和Five ThirtyEight 文章的链接。 您还可以通过EMR使用EC2和Hadoop来分析云中的数据。在亚马逊上流行的数据集包括完整的安然电子邮件数据集,Google Booksn-gram,NASA NEX 数据集,百万歌曲数据集等。 所有开放数据集为免费,但高级数据集需要付费。通过搜索仍然可以在平台上找到优质数据集。例如,来自印度的证券交易所数据是免费的。 该数据集包括自然图像中的字符识别。数据集包含74,000个图像,因此数据集的名称。

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    国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告

    包括文字匹配文字、文字匹配图像、图像匹配文字、图像匹配图像这4类; 3.1 文字匹配文字 Text2Text 智能配色需要先获得颜色配色的数据集,方法可以通过遍历图像每个像素点的颜色,然后用K-means 进行聚类,提取出几个主要颜色分布,形成数据集。 3.2 文字匹配图像 Text2Image 国内的Arkie就是通过输入一段文案,匹配图像的;当然还有我前阵子DIY的人工智能设计师ACE Land,也是类似的实现方式。 推荐阅读: ? 可以根据设计的需要,选取合适的、具有主题的风格来配合设计风格,比如,做建筑设计的,想要表达新江南或新中式的风格,可以拿吴冠中的江南画作为风格化的素材,迁移一下,立面图、效果图是不是立马感觉新中式的味道来了,估计一票的配套效果图公司将失业 案例 Kool-X http://kool-x.com/ ? ---- 平面设计师 国内的这个,主要是面向企业客户的,帮电商完成大批量的商品图片的排版。

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    2021年数据Flink(二十三):​​​​​​​Watermaker案例演示

    ---- Watermaker案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,时间戳/事件时间,订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内,每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题 import java.util.UUID; import java.util.concurrent.TimeUnit; /**  * Author lanson  * Desc  * 模拟实时订单数据 ,格式为: (订单ID,用户ID,订单金额,时间戳/事件时间)  * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口),每个用户的订单总金额  * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题 (数据有延迟和乱序)         DataStream<Order> orderDS = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {              ,格式为: (订单ID,用户ID,订单金额,时间戳/事件时间)  * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口),每个用户的订单总金额  * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题

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