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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。 为了帮助您回答这些问题,我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 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。 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

源:数据科学与人工智能 作者:Igor Bobriakov 本文约2639字,建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 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? ? 为了帮助您回答这些问题,我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 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。 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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    案例拇哥财富——互联网金融个人评分模型

    本篇案例数据猿推出的大型“金融数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 颀灵鹰泽 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,互联网普惠金融研究院联合主办 》还将在上海隆重举办【论坛详情】【上届回顾(点击阅读原文查看)】 在论坛现场,也将颁发“技术案例奖”、“应用案例奖”、“实践案例奖”、“优秀征文奖”四类奖项 ? 客户名称/所属分类 北京汇鑫融金融信息服务有限公司(拇哥财富)/大数据技术服务 任务/目标 互联网金融机构在实际业务中需要对借贷对象进行综合信用评价需求,例如拇哥财富在开展消费贷款时,需要了解客户的详细信用状况并根据信用状况给予相应的授信额度 结果/效果总结 北京拇哥财富公司是一家在业内小有名气的互联网金融机构,其负债端主要是各种理财产品,资产端主要是汽车贷款、房屋按揭贷款和消费贷款。 企业介绍: 北京颀灵鹰泽数据科技有限公司是由曾在人民银行征信中心和京东金融工作的庄传礼博士建立的数据科技公司,主要是服务于汽车金融公司、消费贷款公司、互联网金融机构等小微金融机构,提供个人和企业信用评价服务

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    精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

    查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(http://cookdata.cn)案例板块。 本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。 通过本案例,能够达到以下教学效果: 培养学生对真实数据进行清洗的能力。案例基于一份真实的Lending Club贷款数据集,进行数据预处理。 帮助学生熟悉数据清洗的常用方法。 案例中使用Pandas、Seaborn和Matplotlib等工具对数据进行清洗和可视化操作,提高学生对工具的使用熟练程度。 1.数据读取 本案例主要背景为贷款情况审查。 银行可以通过个人贷款状况对个人信用进行分类,从而更好地避免金融诈骗的发生。本案例所选的数据集是来自LendingClub中统计的2018年第四季度的借贷数据数据集共有90112行,145列。 但是异常值的存在是会对模型产生非常的影响的,所以找到异常值并处理异常值很重要。

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    案例】京东金融——消费金融,一场未来大数据风控的盛宴

    本篇案例数据猿推出的大型“金融数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 亿美软通 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办 点击阅读原文查看)】 在论坛现场,也将颁发“技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖”四案例奖 ? 京东白条一直是很多欺诈分子眼中的一块“肥肉”,在日常业务中,疑似恶意欺诈屡见不鲜,存在很多“套现者”、“刷单者”,甚而与“套现中介”合谋骗贷,不偿还借款,或者通过伪造、骗取信息,利用他人信息进行欺诈。 这其中并不仅仅简单地作为一种支付工具,而是一个消费生态体系而存在,京东金融构建了“白条”的三业务板块,而贷前、贷中、贷后的流程体系,始终以挖掘客户价值作为终贯穿的主线。 亿美通过特有的大数据信贷挖掘技术,紧密围绕着透明度、好信度、及时度、针对性这五个信贷管理维度,综合体现用户的身份属性,还款能力,还款意愿,个人信用变迁,社交关系,公共记录信息6综合维度。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    对于银行来说,大数据主要还是围绕提高客户情商,减少风险,符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。 在低端市场,一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署),这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统,同时这些系统也都是比他们的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长(对比那些银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。 除非老天开恩或者监管机构放松要求,否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。 金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年,形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年,在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。 对于银行来说,大数据主要还是围绕提高客户情商,减少风险,符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。 在低端市场,一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署),这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统,同时这些系统也都是比他们的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长(对比那些银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。 除非老天开恩或者监管机构放松要求,否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。

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    精品教学案例 | 金融诈骗数据分析与预测

    查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(http://cookdata.cn)案例板块。 本案例适合作为大数据专业数据科学导引、数据清洗或机器学习实践课程的配套教学案例。 通过本案例,能够达到以下教学效果: 培养学生对金融诈骗数据进行分析与建模的能力。案例使用PaySim模拟器基于真实数据生成的移动金融支付模拟数据集,进行数据探索并预测诈骗交易。 1.情景导入 1.1.数据展示 在金融交易越来越频繁的今天,我们需要大规模的交易数据集来避免和预防金融诈骗、盗刷等案例的发生。然而棘手的是,出于对隐私的保护,很少有这样公开的数据集供人们研究。 本案例使用的是PaySim模拟器根据真实交易记录生成的数据集,包含了交易时刻、交易方式、交易金额、交易双方姓名、交易前后余额等信息,对于是否发生金融诈骗有两列信息,第一列 isFraud 是交易是否为诈骗的真实反映 而对于集成模型而言则没有那么的困扰,使用默认参数就已经能取得非常好的效果。

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    金融常识生活的必备——跟着案例理解金融(python实现)

    作者:Nature 出品:AI机器思维 现实生活中金融一直在我们身边,钱多想理财和投资生意,钱少想贷款,每个人的需求不同。 理解金融常识,可以帮助我们更好的理财和信贷,同时也帮我们减少损失,提高风险意识。理解常用金融知识,帮助提升金融与社会生活的应用价值,指导理财、信贷、消费与生活。 金融与社会各行业相关,通过实际的金融案例学以致用提升生活品质,快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。 当今什么最贵,房子,买房贷款可以说是每一个买房人要考虑的金融需求,如何贷款,如何减少还款利息,同时还能降低还款压力是每一个购房者要考虑的。不少购房者都对贷款方式和还款方式感到困惑。 对于上面的两个案例推导出通用公式,求解m个周期的期末的PV现值公式如下: ?

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    案例】鹏华基金——金融领域的日志大数据实践

    数据猿导读 依托移动终端的普及和互联科技的飞速发展,金融行业需要抓住机会技术升级、积极应变。在转型过程中如何利用大数据技术发掘数据真正的价值,是当前金融业打破传统局限、应对深刻变化的解决之道。 ? 本篇案例数据猿推出的大型“金融数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 日志易 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,互联网普惠金融研究院联合主办, 上海金融行业信息协会、中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟、上海张江发展战略研究院、人大人科创协办的《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛 》还将在上海隆重举办【论坛详情】 在论坛现场,也将颁发“技术案例奖”、“应用案例奖”、“实践案例奖”、“优秀征文奖”四类奖项 ? 公司成立以来在海量日志搜索分析方向不断努力,曾荣获2014年中国大数据技术大会“全国大数据创新项目”第一名,入选微软创投加速器第六期,入选2015数据生态系统百强(BigData100),荣获2015

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    日志易:金融支付行业日志大数据分析案例解读

    日志作为数据的载体,蕴含着丰富的信息,传统的日志分析方式低效而固化,无法应对数据体量大、格式不统一、增长速度快的现状,在交易出现异常及失败时,更难以满足实时处理、快速响应的需求。 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。 支付公司有时会根据业务需要,对数据进行收集、清理,包括日志数据的清理等。当人为参与数据操作过多时,会引起部分意想不到的失误,从而引发问题。 第三是合规方面的要求,最后是运维系统的预防性维护工作; 3、从日志易的数据收集角度来说,产品可以从支付公司的业务数据,也就是从交易数据抽取,然后可以从运维方面的 IT 数据、安全数据抽取,甚至可以从物联网去抽取一些数据 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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    金融数据:三应用场景提升营销收益

    应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一,从实践来讲,最主要有三个方向:精准营销、风控以及增值业务开发。 中关村大数据联盟的秘书长颜阳老师给出了一个经典案例:海航钱包。把供应链整合起来,因为航空公司上下的供应链是非常复杂的,在这个过程中首先要建立企业的钱包。 金融行业需要什么样的大数据平台? 另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应,因为在整个风险模型里面是有非常的计算量的,也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。 永洪也期待与更多的金融企业合作,成为其构建金融数据平台的最佳合作伙伴。

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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。 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。 3 投资银行的风险建模 风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题,因为它有助于规范金融活动,并在定价金融工具时发挥最重要的作用。 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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    案例】某城商银行——消费金融数据智能风控体系应用

    本篇案例数据猿推出的大型“金融数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 数尊 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,互联网普惠金融研究院合办,中国信息通信研究院 ”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖”四案例奖 ? 2、大数据技术服务 基于大数据特点:数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、失效高等,结合金融行业特点,从大数据的思路出发,提供从数据到技术到业务再到决策和战略部署的整体解决方案服务,为企业和消费金融业务带来从量到质的过程 挑战 本项目整合了数尊的三个核心产品:BOX(数尊宝)、BOL(数据连)、BOD(数尊塔)等三个产品,分别用以实现外部数据的接口及调度管理、内外部数据的任务/算法/运维管理、智能化决策引擎系统等三主要功能 从如下项目构架图可以看到整个项目包括大数据接入平台(BOX)、大数据中间件(BOL)、智能决策平台(BOD)3部分。 ?

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    好雨案例 | 某大型金融数据公司利用Rainbond解决应用交付难题

    某大型金融数据公司(以下简称“公司”)核心为银行、保险、消费金融、信贷、互金等行业客户提供全套数据服务和解决方案,帮助此类对数据安全要求极高的客户将数据决策转化为业务决策。 等前沿技术框架在生产环境下的快速部署和快速应用 同时,公司考虑到未来发展和战略规划,需要解决以下问题: 在技术团队急剧扩张的情况下,如何完成团队治理工作 在业务体量快速增长的情况下,如何优化架构并保障线上服务质量 资深消费金融等大型系统整体方案如何快速实施落地 更多项目开始可以通过远程的方式进行交付和维护 关于Rainbond Rainbond是以应用为中心的PaaS,深度整合基于Kubernetes的容器管理、Service Mesh微服务架构、多类型CI/CD应用构建与交付、多数据中心的资源管理等技术

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    精品教学案例 | 金融交易反欺诈案例研究

    查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(http://cookdata.cn)案例板块。 本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。 通过本案例,能够达到以下教学效果: 培养学生对真实数据进行初步探索的能力。案例基于真实数据生成的移动金融支付模拟数据集,进行数据清洗以及描述性统计分析,使学生对金融诈骗问题有所了解。 因为该数据集过于庞大,因此我们只抽取其中一天的交易日作为样本,因为本案例的主要目的是数据清洗,因此不会产生非常的影响。 4.总结 本案例使用了基于真实数据生成的移动金融支付模拟数据集,然后通过数据清洗和数据描述性统计等方法研究了何时为金融诈骗交易高发时段、金融诈骗交易诈骗金额以及相对于正常金融交易金额的大小。 本案例研究发现,凌晨12点至早上7点是金融诈骗交易多发时段,因为此时用户防范意识最小;金融诈骗交易一旦得手,往往会全部转移走客户财产,造成巨额损失;金融诈骗交易平均金额相对于正常金融交易金额来说非常

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    案例】融360:智能金融系统建设最佳实践案例

    作者 | 融360 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 本篇案例数据猿推出的“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/ 鉴于中国人口差距,农民、城镇低收入人群、贫困人口和残疾人、老年人等普惠金融重点服务对象,使用互联网熟练程度偏弱。 加之融360数据服务架构毫秒级的决策速度,我们实现了对用户审批、放款和逾期的及时准确预测。 作为大数据和深度学习技术在金融领域的创新性应用,“融八牛”有三基础功能,刷脸贷款、金融智选、金融防骗服务。三项功能基于融360的大数据库系统和智能化推荐算法。 ? 1) 刷脸即可获贷款。 “融八牛”还通过“大脑”中实时联网更新的金融诈骗案例和知识库,通过语音交互的方式与用户实时互动,精准识别各类诈骗手段,并进行金融知识教育和智能风险预警。

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