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Python金融大数据分析-回归分析

1.pandas的线性回归         回归分析是金融中一个绕不过的话题,其实最好的工具应该是R语言,但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。

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Python金融大数据分析-PCA分析

apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数,map()是Series数据类型的函数。apply()的操作对象DataFra...

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    Python金融大数据分析-PCA分析

    作者:钱塘小甲子 来源: http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技...

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    Python金融大数据分析-正态性检验

    比较在金融理论里面,正态分布有着很大的优越性。

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    Python金融大数据分析-数据获取与简单处理

    Python的功能不可以说不大,在金融据分析里面有着很方便的应用。 和FRM中提到的一样,在市场低迷,或者说,金融危机的时候,市场的波动率急剧增加。于是,就有了恐慌指数这个东西,也就是Vix,其实就是市场的波动率指数。

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    Python金融大数据分析-蒙特卡洛仿真

    了解一点金融工程的对这个公式都不会太陌生,是用现在股价预测T时间股价的公式,其背后是股价符合几何布朗运动,也就是大名鼎鼎的BSM期权定价模型的基础。

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    日志易:金融支付行业日志大数据分析案例解读

    本文讲述某支付公司采用日志易后,通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。 二、安全性 安全是支付公司非常重视的,安全风险有时会引起一些舆论导向,比如某些金融机构案件被媒体标注为特别关注;某某支付公司发现了资金线的问题,消费者的钱不知去向等,这些都是一个社会的关注的焦点。 为了更好发挥移动支付的便捷,支付公司对时效性,可靠性的要求很高,而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因,日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求,在可靠性方面展现了产品的价值。 日志易作为国内首家海量日志分析企业,一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具,以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台,共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战,实现支付企业对日志分析管理产品高效

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    大数据分析下的互联网金融风险预警研究

    为了能更好地控制互联网金融存在的风险,我们必须建立一个以大数据为基础的互联网金融预警系统,从而保证互联网金融健康、安全地发展起来。 一、大数据分类 在互联网金融行业中,大数据贯穿了互联网金融。 这些信用评估能够有效地帮助互联网金融企业对用户的还款能力做出结论,继而为用户提供相关的金融和经济服务。 第二,信用卡大数据。信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。 (二)以数据为中心的系统层级 结合以数据为中心的体系设计原则,预警体系涵盖了数据的收集、数据提取、数据分析和数据结果四个环节。 3、数据分析层 数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统,应包括现行的指标体系、统计模型,及人工智能方法等功能。 四、结论 基于大数据的金融风险预警系统作为保障互联网金融正常运行的工具,在传统金融互联网化的时代背景下,将会得到快速的发展。 文/张澳夫

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    浅析金融大数据安全

    *本文原创作者:mcvoodoo,本文属FreeBuf原创奖励计划,转载请联系help@freebuf.com 随着大数据的发展,从银行到P2P再到保险、证券等,越来越多的金融企业开始建设自己的大数据平台 从金融业态上来说,包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业,都会需要大数据平台来支撑业务需要。 2、大数据平台安全 2.1基础设施安全 大数据平台首先要考虑自身基础设施安全。由于金融属性,大数据平台不太会考虑使用云的形式。 但最核心的内容,是做好安全域管理,做好边界防控,把大数据平台在内部盒子里运转。 2.2敏感数据保护 大型金融集团里,大数据会包括来自各种内外部机构的数据。 有用在内部经营数据分析的产品,有向外部组织提供的数据接口,有应用产品。 所有类型的输出,都需要安全团队参与评审。

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    金融科技&大数据产品推荐:金鹏汽车金融大数据风控系统

    金鹏汽车金融大数据风控系统主要基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术,有效针对新车贷款、二手车贷款等业务,提高风控效率。 的产品投递 1、产品名称 金鹏汽车金融大数据风控系统 2、所属分类 消费金融 金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价 3、产品介绍 金鹏汽车金融大数据风控系统一站式完成车贷审批流程。 集团首创集数据、内容、用户、时间、情感于一体的国内领先的五维大数据智能平台,构造了独特的金融大数据智能处理和应用平台,围绕金融数据的手机、整理、分析、管理和综合利用,为金融行业大数据应用提供完整的产品和服务方案 ,帮助客户通过大数据驱动业务运营,创造金融大数据应用价值。 整体应用方案包含大数据平台建设大数据分析及处理、金融大数据生命周期管理、互联网智能营销、互联网商情及声誉风险管控、舆论传播及引导等方向。

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    金融数据】消费金融大数据风控那点事?

    四、大数据风控的优势和劣势 大数据风控是一个广义词和一个时代的热词,量化风险控制就是利用数据分析和模型进行风险评估,依据评估分数,预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。 大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度,这些用户行为信息,很大程度是大数据采集和分析的结果,用户一般是不会提供给金融行业的。 很多信息是规律性信息,需要大数据分析才有可能得到,其在信用评估中的权重,也需要不断的优化模型去完善。 就像大数据应用本质一样,其只是提供辅助决策,数据可以说明一个问题,但是不能都代替人脑去做决定,当利用数据分析出结果后,风险管理决策还是需要风险管理专家依靠其他的信息来决定。 借助于移动大数据和用户行为信息,金融企业可以识别恶意欺诈用户。

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    大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

    基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 AnalyticVisualizations ( 可视化 分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines (语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。 挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

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    金融科技&大数据产品推荐:金融魔方 ---专业的金融SaaS服务平台

    金融牌照合规的基础上,链接银行、保险等金融机构核心业务系统,将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分;感谢 金融魔方 的产品投递 1、产品名称 金融魔方 ·企业钱包SDK 2、所属分类 金融科技 ·金融赋能服务 3、产品介绍 在金融牌照合规的基础上,链接银行、保险等金融机构核心业务系统,将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟 2) 集金融服务一体化的账户:集资金、营销、金融产品三大账户于一体的服务系统 企业钱包解决方案,帮助企业构建企业资金账户的同时,构建了C端(用户)资金账户、金融账户、营销账户,从而可以进一步满足金融增值理财 在金融牌照合规的基础上,链接金融机构核心业务系统,将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK,企业通过调用SDK可快速构建集支付、清分账

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    大数据“撑起”线上消费金融

    与往年不同的是,竞争一路延伸到了消费金融领域,今年不只比低价,更比“赊账”。 天猫分期购VS京东白条   日前,记者采访了蚂蚁微贷工作人员元秋。 这是一款针对学生群体的先消费后付款的信用服务,学生凭借学生证、身份证及借记卡,就可通过京东金融APP在线申请开通。 大数据支撑贷款授信   “本质是商户和蚂蚁微贷之间的保理业务。蚂蚁微贷通过复杂的大数据运算,结合风控模型,为符合资质的消费者判定可用的分期额度。” 京东金融相关负责人介绍,京东白条通过对消费、金融大数据深入分析,对用户的消费记录、配送信息、退货信息、购物评价等数据进行风险评级,寻找到符合风控标准的用户。 专家指出,互联网金融的核心竞争力在于借助对大数据的挖掘与分析,降低信息不对称、减少交易成本,进而提升资源配置效率并促进经济增长。   见大众日报:大数据“撑起”线上消费金融

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    大数据 创新金融服务

    金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术,也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术,重要性并不下于区块链。 以笔者的观察,基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料,这是大数据分析的基础设施。问题是,拥有大数据后要分析什么? 商业智慧的确是必备的资料分析工具,但金融机构若只引入商业智慧平台且就此打住,大数据分析的潜力可说还没有发挥三成。 资料分析依其用途分为四个层次,从浅入深为描述、解释、预测及最佳化。 研究专长为使用者经验、多媒体系统、社群计算、计算社会学、群众外包、大数据分析、信息安全。

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    大数金融渐行渐进

    因此,要准确反映近年新金融趋势,“大数金融”比“互联网金融”更为贴切。 大数金融有以下七大特征: 网络化的呈现。在大数金融时代,大量的金融产品和服务通过网络来展现,包括固定网络和移动网络。 在大数金融时代,金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。对某项金融产品(服务)的支持和评价,消费者可实时获知该信息。 高效率性。大数金融无疑是高效率的。 同时,强大的数据分析能力可以将金融业务做到极高的效率,交易成本也会大幅降低。 金融企业服务边界扩大。首先,就单个金融企业而言,其最合适经营规模扩大了。由于效率提升,其经营成本必随之降低。 传统金融想也不敢想的金融深化在大数金融时代完全实现。 大数金融图景 尽管大数据技术还处于早期发展阶段,但大数金融已透出了一片曙光。我们结合多方面的文献和事实,试图勾勒出大数金融图景。 不同层次的消费者都能享受到特定的金融服务。在此过程中,会催生许多与大数金融相关的行业和企业。 网络化加新型实体店。大数金融将网络化呈现和线下消费者体验相互融合,以满足金融消费者不同需求。

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    【译】大数据如何改变金融

    这种通常所谓的“大数据”的快速增长和存储,也创造出了很多机会:比如收集数据,处理数据,结构化和非结构化的数据分析等等。 大数据的采用不断改变着行业的竞争格局。有89 %的企业相坚信如果没有决策分析将会让自己在市场竞争上存在很大风险。 特别是金融服务,现如今已是广泛采用大数据分析来获得更好的、有稳定回报的投资决策。 具体到金融服务而言,大多数的争辩关注在数据分析上。为了获得准确的结果,对全量数据的分析需要更复杂的统计技术。特别是,评论家以伪相关性的模式高估了信噪比,这表示可靠的统计学结果纯属偶然。 ◆ ◆ ◆ 总结 大数据将继续改变各行各业的格局,尤其是金融服务业。许多金融机构都在采用大数据分析,以保持竞争优势。通过结构化和非结构化数据,复杂的算法可以使用多个数据源执行交易。 人类的情感和偏见可以通过自动化实现最小化;然而,应用大数据分析的交易也有其特定的挑战,到目前为止,因为该领域相对较为新颖,产生的统计结果还没有完全被接受。

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    【利用Python进行金融据分析】合并

    raw_data_1 = { 'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5'], 'first_n...

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