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征信报告

【前言】本文对于征信做了透彻的,启示了国内存在非常好的投资机会,本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,征信产生的背景,剖征信技术,并全面客观地阐述了征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对技术的应用主要从采集和两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 多维度的征信可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系,对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。模型? (3)ZestFinance的模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。

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之 “用户行为

然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对的充使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对的战略性认识和使用,在家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度与挖掘 在电商领域中,用户行为信息量之令人难以想象,专注于电商行业用户行为的公司的不完全统计,一个用户在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达十次 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的和使用,无不在这个兵家必争之地做量投入。他们对战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。 因此无论从什么角度来说,电子商务和团购都还有量的优化空间,我相信以为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海战中赢得战役的利剑。

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    开发岗和岗对比

    对于企业而言,相关人才的引进,有开发,也有,今天我们就来讲讲开发岗和岗两者的区别。 7.jpg 处理的整个流程,可以划为几个阶段:储存、计算、挖掘、可视化等。 其中存储和计算的阶段,通常由开发岗位完成;挖掘、可视化阶段,则主要由来完成。 2.jpg,主要工作重点在建模与,更多注重的是指标的建立,的统计,之间的联系,的深度挖掘和机器学习,并利用探索性的方式得到更多的价值线索。 1.jpg关于开发岗和岗,以上为家做了一个简单的对比了。

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    下的用户行为

    ;(4)用户主体:如用户群的年龄、受教育程度、兴趣爱好等;(5)外界环境:如移动互联网流量、手机上网用户增长、自费套餐等;特点:(1)量海量,big data;(2)实时准实时 (3)思路:利用Nosql库解决存储,通过水平扩展读写负载提高访问性能;模型算法复杂:(1)问题:需要运用预警预测、聚类、协同过滤等挖掘算法,算法的编程复杂度和计算复杂度都非常; 从最初到现在,Hadoop系统在7年中开发完成了一系列重要的子项目,已经形成了一个涵盖存储、管理和功能的较为完整的生态系统,成为存储与处理领域地位最重要、应用最广泛的开源框架。 挖掘算法的编程复杂度和计算复杂度都非常,往往称为制约项目按期完成的瓶颈,精细化运营平台利用支持Hadoop并行计算框架的开源挖掘模型库Mahout,实现了挖掘算法的快速实施和高效表现 用户行为平台建立了量的主题,结果的呈现能力对平台的应用效能影响重

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    方法 及 相关工具

    要知道,已不再是,最重要的现实就是对进行,只有通过才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 越来越多的应用涉及到,这些的属性,包括量,速度,多样性等等都是呈现了不断增长的复杂性,所以,方法在领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 基于此,方法理论有哪些呢?? 的五个基本方面PredictiveAnalyticCapabilities (预测性能力)挖掘可以让员更好的理解,而预测性可以让员根可视化挖掘的结果做出一些预测性的判断 统计 统计与主要利用布式库,或者布式计算集群来对存储于其内的海量进行普通的类汇总等,以满足常见的需求,在这方面,一些实时性需求会用到 EMC 的 GreenPlum

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    R当中的化整为零(Split-Apply-Combine)策略

    引子:我们常常会遇到这样的问题,量很,并不需要依顺序来依次处理。合理块处理,并最终整合起来是一个不错的选择。这也就是所谓的Split-Apply-Combine Strategy策略。 有以下三种情况:需要组处理需要按照每行或者每列来处理需要级处理,和组很类似,但是级时需要考虑级之间的关系。化整为零策略有点类似于由Google推广的map-reduce策略。 ,四位低值(lower-hinge),中值,四位高值(upper-hinge),以及最值。 思路应该是先把按照source和Month成小块,计算出来其Temp的平均值,然后输出。这就是一个完整而简单的Split-Apply-Combine的过程了。 ,使用split将成小块,使用lapply函对小块进行计算,最后使用do.call使用函将其整理成我们需要的形式。

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    让个性化的客户体验美梦成真

    顾客通过多种渠道制造,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。公司Gartner表示,高级会成为客户服务的关键,但是的采用目前仅局限于不到一成的企业。 要想实时反应,使客户感受到个体价值,企业只能通过高级来实现。为实现基于顾客个性的交互提供了可能,通过理解他们的态度,并对其他一些因素(如实时位置)进行以帮助实现多渠道服务环境中的个性化。 在上的投资然而,没有上的投资,要实现有效的客户服务或体验个性化也不简单。这是家都想要的,但也很难做好。我们都喜欢那种知道自己习惯的酒吧,那个无需动嘴就知道你想要什么的角落商店。 尊重客户的隐私但是,,责任就越。Ovum的Brinsmead认为最好的实践意味着,但不入侵。 “要谨慎使用客户推送产品和促销,否则就会容易失去客户的信任。”她说。 Brian Manusama是Gartner的一个调研主管,他表示使用实现客户服务的企业能够为提供丰富、性、个性化的客户服务,从而提高客户满意率。

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    机制下银行客户的情绪和行为预测

    的概念早已风靡全球,怎么应用、怎么落地也都是众说纷纭,好不热闹。单就银行来说,利用来对客户的情绪进行,然后对客户可能的购买意向进行预测,是当前可以从浪潮的诱人前景里淘到的真金。 概念的兴起似乎还是昨天的事,但托这个高速发展时代的福,我们已经可以看到很多成熟的应用工具了。在很短的时间内,我们就能在茫茫的海洋中精确定位、,并拿到自己想要的结果。 当然,这一切的前提是银行能找对切入时代的方法和工具。对于银行来说,以正确的量模型和方式来契合银行目前的业务需求,是合理利用,达成更多经济回报的关键。 而且抓取、这些的方法已经相当成熟,从宅在家里的技术男,到正经严肃的学院派,家都在推出这样的工具。 预测客户行为比客户情绪更的挑战是预测客户行为。关于如何应用于预测客户行为最早最著名的例子,来自美国第二超市塔吉特百货。

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    征信面临的问题及如何找到突破口

    ,不断修改;输出结果是动态的,不能是事后,能够在线实时互动;模型可塑性强,能适时添加新变量▎是否够全面其实是否够全面这个问题会促使思考者在开展征信业务前去罗列出他已经所拥有的和还缺失的源 所以从现在的实际情况和国外的发展经历来看,源的问题解决之后,模型的建立、模型的反复验证、模型的适用性是接下来要考虑的问题。在这些问题时,我们顺便将这些问题的解决方式也一起。 因为征信实时鲜活。更新模型能加入更多、更新的,使和模型更好的融合。这也符合的两个主要特点:存量、热。模型不再是离线的事后,而是在线实时的互动。 用来进行信用评估的内容往往就是根信用报告的基本进行挖掘、而得到的。正确在征信行业价值链中的定位,而不是而全。 即使美国的三征信机构也把很多和服务外包出去,征信行业的价值链条包括采集、加工、、服务等,例如美国有很多小型的征信机构提供专用的源,有的征信机构服务于特定人群,最为熟知的FICO(费埃哲

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    揭示27岁定律 四年后国足将迎黄金时代

    揭示世界杯球员年龄存在“神秘定律”   岁月的齿轮继续流转,相比正在巅峰时期的梅西,内马尔与J罗还可以期待下一个四年。 在本次决赛之前,英国人进行了,得出一条“27岁定律”,他们通过本届世界杯32强11人首发阵容以及历届夺冠队伍的平均年龄统计,发现参加世界杯并且最有机会夺冠的年龄是27.5岁。 夺冠最佳年龄27.5岁   根,32强首发阵容的平均年龄在27岁左右。 只有两支冠军队伍的平均年龄在25岁,别是1950年的乌拉圭队以及1978年的阿根廷队。把这些王者之师的平均年龄加起来再除以19(世界杯届),得出的字是27.5。 较具讽刺意味的是,按最佳夺冠年龄的,本届英格兰队平均27.4岁,可他们却未能小组出线。反观他们在1966年夺得世界杯的时候,球员的平均年龄比本届的还要年轻半岁。

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    征信报告对互联网金融和信用评估的启迪

    本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,征信产生的背景,剖征信技术,并全面客观地阐述了征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对技术的应用主要从采集和两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 多维度的征信可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系,对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。模型? 【图5】图5展示了ZestFinance的信用评估原理,融合多源信息,采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略,进行挖掘。 (3)ZestFinance的模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。

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    】当碰撞征信会产生什么?

    一方面,针对非金融和建模在某些领域或主题上,获得了较针对传统金融后更为有价值的结果;另一方面,当前中国社会存在着量并不拥有金融的群体,时代让这一群体有了可被“评判”的标准, 两位业内最为权威的专家,就当下流行的获取的方式、获取的类型、的方式,以及未来如何拥抱这些变化等话题进行讨论,以期能帮助广读者理解就这些变化在当下能起何种作用。 对于模型来说,在最初可能会投入上千个变量,但最终产生实际效用的可能仅有20个,而当前的研究、机器学习所聚焦的也更多在于帮助师从那些认为可能存有关联,或者看似完全不具有关联性的中,提取 邱寒:的确,我在实际的建模工作中也发现,很多原先并不被认为与借贷风险相关的新型在实际中显示出了对于借贷风险的预测能力。比如一些网络使用习惯的。 Dr.Dan:目前在方面,相对于评卡、逻辑回归等常用方法外,最为先进的方法是Treenet(随机梯度提升)。

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    微信铺路战略

    在运营者的翘首期盼下,微信公众平台的功能终于上线了。公众平台推出一年后功能才姗姗来迟,效果却很华丽。   登录海外版发现,消息阅读次(PV)比微信的“图文页阅读”稍低,约有1%的差距。这个差距是怎么造成的呢? 随着微信规模日益壮、功能逐步丰富,5.0后开始越来越多地依赖腾讯现存力量。比如微信支付,微信游戏,就别利用了财付通和腾讯游戏。模块干脆接入腾讯云的移动平台。 微信为腾讯铺路  腾讯拥有最多的社交,前期的思路是用改善自有产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端打通。 并非纸上谈兵,微信就是小试牛刀的产品,将开启腾讯的淘金之旅。搜狐IT专栏供稿。SuperSofter和autocarweekly均是微信第一自媒体联盟WeMedia的成员。

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    使用 NoSQL 规模

    本学习路线图向 Java 开发人员介绍了 NoSQL 技术,以及 Apache Hadoop MapReduce 技术在处理规模方面的优势。1. NoSQL 入门NoSQL 库被更多的人所关注是因为它在解决规模的可扩展性上有它独到的解决方案。无模式的存储模型与传统的关系型库有着本质上的区别,但是它们并不像想象中那么难以使用。 使用 MapReduce 布式规模解决方案中的一项重要技术就是 MapReduce,它是一个由 Google 提出的用于处理规模、布式集的编程模型以及实现。 在这里了解 Apache Hadoop,一个 MapReduce 的开源实现,它在 IBM 的规模解决方案中起到了重要的作用。 阅读: 用 Hadoop MapReduce 进行规模阅读: 用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题阅读: 使用 Apache Hadoop 挖掘现有下载: IBM

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    】工业开启新时代 七应用

    1.加速产品创新客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生,挖掘和这些客户动态,能够帮助客户参与到产品的需求和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。 ,这些将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。 4.工业供应链的和优化  当前,已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。 5.产品销售预测与需求管理通过当前需求变化和组合形式。 然而,如果我们利用质量管理平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力报表之外,更重要的是,还可以从同样的集中得到很多崭新的结果。

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    】互联网+模式下的征信

    在今天的互联网时代,承载量非常,任何都可以成为信用的一部,即我们可以利用与信用的关联度,深层次挖掘信用。 中国有6.48亿网民,人群覆盖面非常广,通过对他们在网络上留下的痕迹进行挖掘和,能够对目前的征信状况进行有效补充,让更多在互联网上有的人,通过刻画得出的信用状况,也能得到金融服务,当然还包括生活服务 的两个主要特点是存量、热,它不再是离线的事后,而是在线实时的互动。如果某个人有违约行为记录,会立刻被刻画进来,使当前业务的快速决策更加有效。 我们输出的是信用,基于来构建决策引擎,以便向用户输出更有价值的服务。图3 接入量外部广谱  征信模型与传统评体系有所不同。 图6 建立基于生物识别的核身体系图7 实时场景风险评估  另外,通过账户行为,我们能够准确地刻画人的行为,以此判断是否出现行为异常,带来安全隐患,帮助合作伙伴进行反欺诈识别。

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    陷阱:谁有权享有,谁有权

    作为技术,是抓取和世界和人们生活的一种技术,它使人类具有全过程、全方位记录各种事件和行为的能力,具有透过去和预测未来的能力。?在时代,任何均具有潜在的价值。 ,现在可以借助计算机系统、各种采集器完成,并通过工具实现全样本、自动化处理和具有价值或者能够实现价值需要一系列的筛选、类、处理、合并,形成主体、专题,使变成可用的产品,通过产品交易或服务,实现的价值。 这种基于对加工劳动而取得的使用,属于一种新类型财产权,不妨可以称为使用权。它区别于传统的物权之处,在于它不是对的支配权,而区别于传统知识产权之处在于,它并不要求独创性或创新性。 当来源于个人或者是对个人的描述时,就属于个人(又称个人信息)范畴。个人包含隐私信息(个人的私密信息),隐私保护成为个人保护的重要组成部

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    之20个可视化工具推荐

    可视化之初级篇零编程工具1Tableau Tableau 是一款企业级的可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 Infogram Infogram的最优势在于,让可视化信息图表与实时相链接。只须三个简单步骤,您可以选择在众多图表,地图,甚至是视频可视化模板中进行选择,支持团队账号。? 你的可以来自MicrosoftExcel中,谷歌文档或是一个简单的逗号 隔的列表。 D3.js是开源工具,使用驱动的方式创建漂亮的网页。 D3.js可实现实时交互。这个库非常强和前沿,所以它带有没有预置图表也不支持IE9。 由于使用了WebGL技术,可以使用鼠标和触摸的方式来更新和变换图表,同时支持JSON和GEXF两种格式。这为它提供了量的可用互动式插件。

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    报告:+机器学习将成为企业的标配

    技术尽管相对较新,仍然有 86% 的公司运用了系统。此外,中型公司认为是必须的,并且接受基于的新技术。 研究显示金融服务组织比其他行业更加重视,他们是新技术的早期使用者。在这些组织中,67% 认为是保持竞争的必需品,68% 期望在未来的两年内在中用上机器学习。 但这一报告发现,尽管技术相对较新却布广泛,86% 的公司已经使用某种形式的了。其中,45% 在全公司内使用,41% 部使用。 六、如何使用提供的机遇范围从节约成本到改进等。调查对象被问及相比于传统的系统,他们看到的提供的最机遇是哪个领域。62% 的认为实时是如今最的潜在增长机会。? 相比于传统系统,为你公司提供了什么机会?金融服务行业内的公司主要认为的机遇来自于实时(70%)以及趋势(67%)。

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    报告】+机器学习将成为企业的标配

    显示,技术尽管相对较新,仍然有86%的公司运用了系统。此外,中型公司认为是必须的,并且接受基于的新技术。    研究显示金融服务组织比其他行业更加重视,他们是新技术的早期使用者。在这些组织中,67%认为是保持竞争的必需品,68%期望在未来的两年内在中用上机器学习。 但这一报告发现,尽管技术相对较新却布广泛,86%的公司已经使用某种形式的了。其中,45%在全公司内使用,41%部使用。 62%的认为实时是如今最的潜在增长机会。    相比于传统系统,为你公司提供了什么机会??   金融服务行业内的公司主要认为的机遇来自于实时(70%)以及趋势(67%)。

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