在消费金融领域，金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险，而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。...本文将参考招联消费金融的实际业务情况，介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。...数据是建模的基础，消金公司通常会和各种大数据服务商进行合作，目前市场有基于运营商大数据打造的信用分评分模型，该模型可以从运营商几亿存量用户中筛选并预授信近亿白名单客户；并且可以将信用分成功运用到现金分期...不仅于此，在用户授权的前提下，基于运营商的数据，还可以进行社交关系模型、手机APP使用行为模型等方面创新实践，能够更深层次地挖掘数据的价值，提高风险管理的能力，更好地为有资质的客户进行服务。...第三，金融科技非常美好，但在利用新的数据、新的算法、新的技术时，需要采取审慎的态度，以点到面，循序渐进。
因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...可见，金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。...（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。...此技术应用于金融风险管理无疑非常有益，可提供风险预警，让管理者提前做好准备，为决策提供参考信息，因而使企业极大地降低风险和提高竞争力，为企业的长足发展作出贡献。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...可见，金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 二、认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。...（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。...此技术应用于金融风险管理无疑非常有益，可提供风险预警，让管理者提前做好准备，为决策提供参考信息，因而使企业极大地降低风险和提高竞争力，为企业的长足发展作出贡献。
▲图3-2 空间表征示例 02 模型学习 模型的训练（又叫学习或者拟合），是指通过将数据传入模型，从而使模型学习到数据的潜在规律（如数据的分布）的过程。...从数据是否带有标签的角度来看，又可以将模型划分成三大类：监督学习（Supervised Learning，SL）、半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）和无监督学习（Unsupervised...欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能很好地拟合数据。换言之，模型在学习的过程中没有很好地掌握它该掌握的知识，模型学习的偏差较大。...这是因为人为数据集越大，对样本空间的表征可能越充分。某些曝光不充分的特征值所对应的标签分布，在数据量增加时，可能有更高的曝光率。...本文摘编自《智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模》，经出版方授权发布。
1.2.2 元数据门户 元数据门户致力打造一站式的数据管理平台、高效的一体化数据市场 “前台”产品为数据地图，定位消费市场，实现检索数据、理解数据等“找数据”需求 “后台”产品为数据管理，定位于一站式数据管理...，实现成本管理、安全管理、质量管理等。...，即采用HBO 提高 CPU 利用率 提高内存利用率 提高 Instance 并发数 降低执行时长 针对“大促”这类数据量暴涨的场景， HBO 也增加了根据数据量动态调整 Instance 数的功能，主要依据...； 如，阿里 “双 11” 的交易大屏数据，就要做到秒级； 4.2 数据质量方法概述 阿里的数据质量建设体系： 消费场景知晓 功能：分析解决消费场景知晓的问题； 方法：通过数据资产等级和基于元数据的应用链路...，情打标处理；（等级标签与对应的数据产品 / 应用一致） 数据资产等级定义 背景：针对阿里庞大的数据仓库，数据的规模已经达到 EB 级，对于这么大的数据量，如果一概而论势必会造成精力无法集中、保障无法精确
据张峰介绍，加大网络强国战略实施力度，将成为今年工信部工作的一大主线，年内工信部还将有针对性地出台一系列措施和手段，推进网络设施建设、5G研发、工业互联网创新等相关领域的重点任务和项目。...【搜狐网】 二、电子商务数据动态 1 苏宁张近东将带5件提案进京，而提案方向涉及青年创业、足球青训、国际贸易、大数据管理、税务电子化多个方面，兼顾民生幸福和行业发展两大方向，且今年的提案无论是广度还是深度都在不断延伸...【雨果网】 三、互金行业数据动态 1 利用大数据防范金融风险。金融发展与现代信息技术的深度融合，运用大数据技术作为支撑，提升办案能力，是应对金融犯罪信息化、智能化新情况的必然举措。...李克强总理所做的政府工作报告中，互联网金融再度被提及，并特别强调了互联网金融在内的金融风险防范。...、移动互联网、通信设备、智能硬件、北斗、集成电路、MEMS、LED、存储器芯片、手机芯片、功率器件、平板显示、医疗电子、汽车电子、光伏、机器人、无人机、新能源汽车、环保产业、大健康、生物医药等30个领域列入新兴产业中
风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...随着我国金融市场的逐步开放和外资金融机构的快速进入，加大了我国金融机构的经营风险，因此，目前国内金融控股企业、证券公司、投资银行与商业银行、资产管理公司、证券公司、保险公司、各大型企业集团的财会与稽核部门纷纷加强了金融风险控制...，形成了政府统筹管控、企业内部实施的两级管理体系。...JMP中的交互式图形和数据管理工具是非常理想的探索性数据分析工具。...3、对于业务过程的质量过程监控 金融产品的整个过程是否合规，也是保证金融风险的重要内容。
在互联网金融预警系统分为四个层级： 1、数据管理层 互联网金融预警系统是以数据为基础的，数据作为系统中的核心部分，是整个体系中的关键环节。...企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心，从而收集、整理、加工、存储数据，以便其他层级用户的使用。...2、数据整合层 要从互联网金融的大数据中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。...数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节。 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。...4、数据结果层 由数据分析层中得倒的每一次预警，都须结合企业的经营管理状况、企业外部经济运行环境以及行业背景等进行分析，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，从而减少企业为规避风险所产生的损益。
首先是信用风险大。目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...其次是网络安全风险大。我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响。...在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。...目前，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。...四是小额贷款类大数据，目前可以充分利用的小贷风控数据包括信贷额度、违约记录等。由于单一企业信贷数据的数量级较低、地域性较强，业内共享数据的模式已正逐步被认可。
每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。...对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。...虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。...现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。...9 大数据遇见大视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。
首先是信用风险大。目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...其次是网络安全风险大。我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响。...在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。...目前，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。 1....信用卡数据 此类大数据以信用卡申请年份、通过与否、授信额度、卡片种类、还款金额等都作为信用评级的参考数据。
---- HDFS的元数据辅助管理 当 Hadoop 的集群当中, NameNode的所有元数据信息都保存在了 FsImage 与 Eidts 文件当中, 这两个文件就记录了所有的数据的元数据信息,...fsimage： fsimage是在NameNode启动时对整个文件系统的快照 NameNode 中关于元数据的镜像, 一般称为检查点, fsimage 存放了一份比较完整的元数据信息 因为 fsimage...当NameNode发生故障时,我们可以通过将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录的方式来恢复NameNode的数据 操作步骤: 1、杀死NameNode进程 kill...主机上，拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录 cd /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name/ scp...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
管理混乱 随着数据的重要性越来越清晰，许多企业一直在积累尽可能多的数据资产，因为他们认为这样可以获取价值。...企业要在不关闭数据的情况下有效管理数据，并阻止非法访问请求，企业需要一个可靠的云计算数据管理策略，并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。...任何请求访问数据的人都必须进行身份验证，并且应记录每个数据事务，以便企业可以在必要时进行审核。活动目录(Active Directory)是目前管理和控制此类访问的最常见位置。...那么企业能证明数据的完整性吗?有清晰的审计线索吗?这是有效管理数据和降低任何违规或感染风险的关键。...智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的云计算技术、创新新产品和服务，并使企业在竞争中脱颖而出。 （来源：企业网D1Net）
Hadoop环境中管理大数据存储八大技巧 随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。...目前大数据行业也越来越火爆， 从而导致国内大数据人才也极度缺乏， 下面加米谷大数据介绍一下 关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧 1、 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。...4、删重和压缩 掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。...但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 “ 7、创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的？...理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本。 ” 8、整合分析 分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。
但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。...通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联（对比后期处理）删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。...但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的？...这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式（架构化，非结构化，半结构化）存储所有资源的数据。 更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。...理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本。 ? 整合分析 分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。
数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。...对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。...虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。...现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。...大数据遇见大视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。
目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。...目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1、分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。...虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。...现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。...随着数据集越来越大，将应用迁移到数据不可避免，而因为延迟太长也无法倒置。 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本。
---- Flink-状态管理 Flink中的有状态计算 注意: Flink中已经对需要进行有状态计算的API,做了封装,底层已经维护好了状态!...4.访问历史数据：比如与昨天的数据进行对比，需要访问一些历史数据。如果每次从外部去读，对资源的消耗可能比较大，所以也希望把这些历史数据也放入状态中做对比。...状态的分类 Managed State & Raw State 从Flink是否接管角度:可以分为 ManagedState(托管状态) RawState(原始状态) 两者的区别如下： 从状态管理方式的方式来说...，Managed State 由 Flink Runtime 管理，自动存储，自动恢复，在内存管理上有优化；而 Raw State 需要用户自己管理，需要自己序列化，Flink 不知道 State 中存入的数据是什么结构...State的存储和管理,提供了如下的API/数据结构来存储State!
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