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数据】银行业9数据科学应用案例

将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识,如关联,聚类,预测和分类。 ? 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。 6 实时和预测分析 ? 分析在银行业中的重要性不可低估。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。 区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题,而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。 由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力,因此可以每天扩展此用例列表,从而获得更多更准确的结果。 您有什么见解,请留言。

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数据分析激活电力价值,八案例深度解析电力大数据应用

腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供,永洪BI-一站式大数据分析平台 大数据分析激活电力价值,八案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测,在全球范围内,大数据分析方案的广泛使用能够带来每年 电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务,对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电网专家分析称,每当数据利用率调高10%,便可使电网提高20%~49%的利润。 (AEP)(美国电力有限公司) 在AEP的资产健康中心,数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件,他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 3.通过数据分析有效提升电力行业营销服务水平 电力用户可以基于永洪一站式大数据分析平台,将更多的明细数据提供给业务部门,由业务部门自服务完成数据应用。 有关电力行业案例应用场景,可以致电永洪科技010-53381518,亦可申请免费试用,开启永洪一站式大数据分析平台的体验之旅。

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    数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分

    他是传媒大学新闻的教授,调查统计研究所的所长,数据挖掘的专家,数据可视化追逐者,商业智能的探索家,在大数据应用方面有丰富经验。 有幸参加过沈老师的大数据应用方面的培训,收获颇多,希望大家以后多关注沈老师(新浪微博:@沈浩老师)——Froc,沉淀智慧工作室创始人。 这里借用@数据挖掘与数据分析 的RFM客户RFM分类图。 数据结构完全满足RFM分析要求,一个月的数据就有3千万条交易记录! ? 我们可以将得到的数据导入到Tableau软件进行描述性分析:(数据挖掘软件在描述性和制表输出方面非常弱智,哈哈) ? 我们也可以进行不同块的对比分析:均值分析、块类别分析等等 ?

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    达观数据NLP技术的应用实践和案例分析

    为了实现这些顶层应用,达观掌握从词语短串分析个层面的分析技术,开发了包括中文分词、专名识别、语义分析和词串分析等模块。 文本挖掘任务类型的划分 ? 在NLP领域,中文和英文的处理在的方面都是相通的,不过在细节方面会有所差别。 有个细节值得一提,就是为了避免不同国家参赛者对数据有理解的区别,提供的文本数据按单字进行了加密。 题目基础分析 ? 在分析数据时,我们提取了一些表义能力强的特征作为扩展:TF-IDF、信息增益;Query的尾部/头部gram;其他。 其他应用 ? Nlp在达观数据的其他一些应用包括: 标签抽取 观点挖掘 应用于推荐系统 应用于搜索引擎 欢迎大家多多了解!

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    案例 | 5步掌握Python数据分析挖掘基础应用

    自从1991年诞生以来,Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一,尤其进入21世纪以来,Python在行业应用和学术研究中进行科学计算的势头也越来越迅猛。 本文通过简单案例,分享Python在数据处理方面的实际应用,属于基础学习范畴,希望刚刚接触Python学习的新手们能通过应用去解决实际问题从而巩固掌握Python操作,在这里与大家相互学习,也希望大神们轻拍 图1.iris数据集截图 该数据集包含数据有150行*5列。前4列分别是:花萼的长度、宽度,花瓣的长度、宽度;最后一列是花的分类,总共分3类。 2.读入数据,如下图2: ? 从输出结果中可以看到每列数据的平均值等统计数值,较简单不多说。 4.聚类分析,如下图5: ? 图5.聚类分析代码 输出结果,如下图6: ? 图6.聚类分析结果 在Python中利用sklearn库中的cluster.Kmeans对irisFeatures进行聚类分析,并输出分类结果。 5.决策树模型,如下图7: ?

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    数据分析】工业大数据开启新时代 七应用分析

    工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 ?    因此,工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少,某些情况下甚至更为复杂。   工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。 这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处,因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。 在马航MH370失联客机搜寻过程中,波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例,看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。 再看一个通用电气(GE)的例子,位于美国亚特兰的GE能源监测和诊断(M&D)中心,收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据,每天就能为客户收集10G的数据,通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据

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    分享5个经典的数据可视化应用案例

    近几年,随着大数据产业的蓬勃发展,数据可视化屏在各行各业中的应用越来越广泛,教育、医疗、政务、交通运输、能源等等,到处都能看到数据可视化屏的身影。 大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化屏最为显著的特点,屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三类。 下面我们来看看5个经典的数据可视化应用案例。 1、法院数据分析系统 法院行政案件大数据分析系统包含了结案特征分析、当事人分析、实效分析和管辖改革成效。 数据可视化屏的应用远远不止以上几个方面,如果想要对数据可视化屏做深入的了解,可以关注华宇智能数据将于9月17日20:00在微吼的直播《酷炫屏如何SHOW到飞起?》 ,届时华宇资深可视化领域专家将围绕以下几个方面进行讨论与交流: 1、屏的典型应用场景及价值 2、亿信多个行业大屏效果展示 3、教你制作出拍手称赞的屏 4、屏制作小能手之酷屏介绍

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    php桥接模式应用案例分析

    本文实例讲述了php桥接模式应用。分享给大家供大家参考,具体如下: 桥接模式是将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 《php面向对象程序设计入门教程》、《PHP数组(Array)操作技巧大全》、《PHP基本语法入门教程》、《PHP运算与运算符用法总结》、《php字符串(string)用法总结》、《php+mysql数据库操作入门教程 》及《php常见数据库操作技巧汇总》 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。

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    ”事务引起的锁等待分析案例

    导读 作者:周晓,知数堂第8期学员 曾在TP-LINK任Oracle DBA和系统运维工作,目前在六度人和科技做MySQL DBA,主导多次与数据库相关的项目重构与设计、数据无停服迁移,帮助开发优化了大量 在本案例基本上能确定的是第2个原因:事务开启之后,sql也执行了,但中间又做别的事情去了。那么怎样才能知道这个事务是什么内容呢? 两个方向去找: 1、从来源ip上的应用程序的日志里分析 2、binlog里面分析 应用程序日志里可以看 10:21:00 ~ 10:26:00 之间,mydb.mytable1 表上主键id=5317885 (听云监控里面显示该事务里面调用了1300次) 五、总结 首先根据但是的现场快照,分析锁等待关系;根据以前的经验,怀疑是“”事务中有无关的调用;根据程序日志和听云分析出对应的接口;但开发说没有事务,于是进一步通过分析 本文即是一个大事务锁的分析案例,也展示了引用各种工具,去分析论证的过程。

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    数据分析和算法案例数据读四名著和唐诗宋词应用工具

    作为一名热爱古典文化的数据算法行业从业者, 我建立了“数读中外经典名著“圈子,旨在用数据和算法解读唐诗宋词、四名著、《论语》、《诗经》、金庸作品、莎士比亚作品等中外经典名家名著,并且把分析结果通过生动 、记忆性非常强的图表呈现在圈子里,最后制作成可以反复使用的工具可以随时查询使用,目前构思的工具有如下七款,之后还会不断制作更多的学习工具: 1、四名著章节情节内容概况工具:基于自然语言处理算法将名著原文按照章节概况出核心内容 5、唐诗宋词作者生平轨迹查询工具:通过对唐诗宋词作品和文献资料的数据挖掘和算法提取,得到了作者历史的生平轨迹以及每个轨迹对应的作品,把作品和作者经历结合起来,更加了解作品的深意。 ? 7、成语查询与分析工具:根据关键词出现的位置来查询成语,会显示出成语的读音和详细信息。 ? 之后还会陆续制作完成文言文学习工具、文章背诵工具、偏旁部首工具、词语语义分析工具等数十款工具

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    ”事务引起的锁等待分析案例

    一、现象 生产环境数据库在某一刻突然发现大量活跃连接,而且大部分状态是updating。 在本案例基本上能确定的是第2个原因:事务开启之后,sql也执行了,但中间又做别的事情去了。那么怎样才能知道这个事务是什么内容呢? 两个方向去找: 1、从来源ip上的应用程序的日志里分析 2、binlog里面分析 应用程序日志里可以看 10:21:00 ~ 10:26:00 之间,mydb.mytable1 表上主键id=5317885 有三种情况: 1、这个事务执行到一半,它需要操作的数据被别人锁住,等待了这么久 2、类似事务要操作5000条数据,但是一条一条的操作,然后一起提交(已出现过类似的例子) 3、事务务执行完成很快,但调用其它接口迟迟没有返回 (听云监控里面显示该事务里面调用了1300次) 五、总结 首先根据但是的现场快照,分析锁等待关系;根据以前的经验,怀疑是“”事务中有无关的调用;根据程序日志和听云分析出对应的接口;但开发说没有事务,于是进一步通过分析

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    案例】大数据攻略案例分析及结论

    中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研,更多家企业进行了书面资料调研,我们发现: ■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为:大数据运营、大数据产品、大数据平台三=领域, ,以帮助企业了解实际应用数据时的困局难点,并提供领先企业的典型案例以资借鉴。 而这种介入,是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销,大数据营销无论在主动性和精准性方面,都有非常的优势。它是目前主要的大数据应用领域。 有的企业从组织设计上发力,将大数据纳入业务分析部门的管理之下,用业务统驭数据。对于朝阳悦城,由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作,其中的大数据分析人员则作为支持人员。 在具体操作中,悦城对微信的数据挖掘,挖掘什么样的关键词,由业务分析人员确定,而具体挖掘则由数据部门做;有的企业从流程设计上着手,推动业务部门与数据部门人员之间的沟通,建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制

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    php装饰者模式简单应用案例分析

    本文实例讲述了php装饰者模式简单应用。分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰模式指的是在不必改变原类文件和使用继承的情况下,动态地扩展一个对象的功能。 《php面向对象程序设计入门教程》、《PHP数组(Array)操作技巧大全》、《PHP基本语法入门教程》、《PHP运算与运算符用法总结》、《php字符串(string)用法总结》、《php+mysql数据库操作入门教程 》及《php常见数据库操作技巧汇总》 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。

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    软件成本度量体系建设应用案例分析

    有较好的量化管理基础,积累了大量历史数据;   2.    研发团队规模、质量要求高;   3.    有长期的功能点方法实践经验,同时也形成了一些错误认识,积累了一些管理难题。    通过访谈、摸底考试、数据分析、文档检查等多种方式,对功能点应用人员进行调研,内容主要包括推行功能点方法的驱动力、应用和管理现状、使用过程、人员估算能力、实践水平及面临问题;对历史项目功能点计数,在外部专家的帮助下 成本度量方法优化   首先,基于行业标准和近700个项目历史数据进行分析研究,以获得项目研发基线数据;其次,在功能点方法深化应用的同时,提出适合该行项目的定制规则,有效平衡宏观量化管理需求与微观场景合理计数的冲突 2、对功能点方法进行优化,满足中心的量化管理要求   通过对已有的功能点估算的方法、过程、数据进行梳理、分析,制定了优化方案,建立了适合项目不同阶段、不同产品线、不同应用场景的功能点方法应用指南。    3、初步建立从功能点到工作量的估算模型   通过对已有历史项目数据进行分析,初步建立了以数据分析为基础的针对不同产品线的估算模型。

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    行业案例 | 数据分析在银行业应用之欺诈检测

    CDA数据分析师 出品 作者:Elena Kosourova 编译:Mika 在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测,从而了解数据分析在银行业是如何运用的。 背景介绍 银行业是最早应用数据科学技术的领域之一,收集了大量结构化数据。 那么,数据分析是如何应用于银行业的呢? 数据分析使银行业能够成功地执行众多任务,包括: 投资风险分析 客户终身价值预测 客户细分 客户流失率预测 个性化营销 客户情绪分析 虚拟助理和聊天机器人 …… 下面,我们将仔细看看银行业中最常见的数据分析用例之一 数据分析在银行业应用案例:欺诈检测 除了银行业,欺诈活动还存在于许多领域。在政府、保险、公共部门、销售和医疗保健等领域,这都是一个具有挑战性的问题。 如果大家还有数据分析方面相关的疑问,就在评论区留言。

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    案例 | 客服中心优化案例数据分析

    我们在之前的案例里进行了很多假设。其中一些包括: 所有的电话同时打进来。然而在真实案例中这绝不可能发生。 一个呼叫者处理一位顾客所需要的时间可以被准确预测。 我们排除第一个假设使案例变得更加真实一些。 商业案例(中级) 假设你为一个中型的电子商务企业设立一个客服中心。为了满足要求,你需要知道客服人员的总人数。 假设每个呼叫者效率相同,并以和数据中一致的时间接听电话。5. 同时,你要假设呼叫人员没有休息时间,每个呼叫人员24小时在线。注意该数据仅为一天的数据(1440分钟)。 开始找解决方案 探索数据 同往常一样,我想说,在最开始探索和分析数据的分布很重要,呼叫时长分布数据如下: ? 经观察可发现,很多电话时长在3至7分钟,5分钟居多。我们来观察下一个变量。 在以后的案例分析中,我们将会放宽这些假设条件,使模拟情况更加接近现实。

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    数据架构:中国电信的Oracle Sharding架构应用案例分析

    有了分片,自然要有路由机制,Oracle 通过 Shard Directors 和 Shard Catalog 实现这一目标,应用访问最佳方式是通过使用分区键来进行数据分片的导航。 ? 在 2017 Oracle OpenWorld大会上,中国电信分享了他们的应用情况,题目是:Oracle Sharding ofr China Telecom's WeChat IoT Application ,从名字看,这是中国电信基于Wechat - 微信的服务体系应用系统。 截至2016年,中国电信在网用户约2.15亿,其实践案例微信服务平台是 BSS 域的一部分,实现了基于 WeChat 的客户服务系统。 ? Q:为什么采用Oracle Sharding作为解决方案? 未来,中国电信将依托这个平台,继续整合其他应用,比如 10000 号客户服务系统。 ?

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    Pandas数据分析经典案例

    作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 写过很多关于Pandas的文章,本文开展了一个简单的综合使用,主要分为: 如何自行模拟数据 多种数据处理方式 数据统计与可视化 用户RFM模型 --MORE--> 构建数据案例中用的数据是小编自行模拟的,主要包含两个数据:订单数据和水果信息数据,并且会将两份数据合并 import pandas as pd import numpy as np .jpg] 到这里你可以学到: 如何生成时间相关的数据 如何从列表(可迭代对象)中生成随机数据 Pandas的DataFrame自行创建,包含生成新字段 Pandas数据合并 分析维度1:时间 2019 fig.show() [008i3skNgy1gy7tk7myazj31hm0t4gsv.jpg] 折线图展示的变化: [008i3skNgy1gy7tl22q0fj31ja0sodov.jpg] 分析维度 ] 当数据量足够大,用户足够多的时候,就可以只用RFM模型来将用户分成8个类型 用户复购分析 复购周期是用户每两次购买之间的时间间隔:以xiaoming用户为例,前2次的复购周期分别是4天和22天 [008i3skNgy1gy7u3llgyaj31c20setex.jpg

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    混合云的四典型应用案例

    Evaluator Group董事总经理兼分析师Camberley Bates表示: “如果最终用户没有考虑到他们正在构建的混合云以及混合云要运行的应用,通常这种情况下企业都会构建失败。” Camberley Bates介绍了三个成功的混合云案例以及一个受欢迎但更具挑战性的用例。 将数据静态放置在混合云中需要很长时间,且如果数据真的处于静止状态,不会将其迁入迁出,那么采用混合云真的很便宜。” 但是一旦应用程序即将部署到生产环境中,很多企业选择将其迁移回本地数据中心,这往往是处于数据管理或成本原因。混合云模式使组织能够满足其开发速度和灵活性、稳定性、易管理性、安全性和低生产成本的需求。 4、云爆发(cloud bursting) 云爆发(cloud bursting)是一个应用部署模式,其应用运行在私有云或数据中心(data center)中,当计算能力的需求达到顶峰时突然进入公有云中

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