25%，2000年美国互联网泡沫已经破灭了，今天我们中国似乎又开始拣选起互联网泡沫的，2007年，数字化的数据占94%，数字化的过程就导致数据能够被存储下来，能够被用来分析和运用。...，到时候和数据资本的结合，再加上体现于数据资本积累过程中的技术进步构成了生产力，成功的互联网企业就是将具有数据分析的劳动力和数据资本结合起来的模式。...按照IBM这项调查，全球金融行业在应用数据方面还存在严重的滞后，数据分析能力要滞后于其它行业，比如数据挖掘、数据可视化，对于新兴的数据分析处理工具，比如流量分析、视频、音频分析等等，金融行业远远落后于其它行业...、数字化后形成的数据，它构成了分析当事人行为模式的基础，但是，数据怎么样呢？...数据密度非常低；数据处理能力，我们对数据的挖掘和分析能力比其他国家落后很多。 究竟我们应该说是互联网金融，还是大数据金融呢？或者泛泛地说我们应该更加关注互联网？还是应该关注大数据？
在互联网环境下，金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具构造出第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式的互联网金融模式。...但就数据分析本身来说，数据分析是一项严肃认真的专业性工作，工作对于参与的人员和环境都有着较高的要求，而互联网金融行业本身正处于快速发展的事情，也增加了数据分析工作的难度。...因此，如果能够借助使用便捷、安全准确的分析工具将对数据分析产生极大的帮助，对风险管控起到重要的作用，而这些又对数据分析工具提出了更高的要求： 1)准确快速的数据分析能力，准确是数据分析的根本要求，只有准确分析的结果...2)开放的大数据处理能力，互联网金融面临的是开放的互联网环境，我们将面临的是大数据，对于开放环境下的大数据处理能力，也是数据分析能正常工作的重要保证。...1、探索性数据分析 当我们从互联网上获取到获取大量数据的时候，由于对数据本身缺乏了解，因而难以进行常规的数据分析，而探索性数据分析(EDA: Exploratory Data Analysis)能够在这种情况下
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。...（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。...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。
近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。...本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据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。...对中国互联网金融和信用评估的启示 利用大数据技术的信用评估方法在现实中有着很大的市场需求，如国内快速发展的互联网金融中的风险管理问题。...在应对风险控制的挑战时，ZestFinance受到了互联网金融机构的热捧，目前国内多家互联网金融机构正在和ZestFinance洽谈合作，认为这种利用大数据技术的信用评估方法是解决国内互联网金融和普惠金融的信用风险管理问题的灵丹妙药...这些海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用，通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息，同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。
因为互联网金融之所以出现问题，其中一个很重要的原因就在于她过度地放大了互联网的功能和作用，最终把互联网金融变成了一个互联网物种，而不是金融物种。...无论以大数据、云计算、区块链和人工智能为代表的新技术将会给金融行业带来多么颠覆性的改变，我们都要无比清晰和明确地认识到金融科技是一种全新的金融类型，而不是科技类型。...我们要做的是从金融行业身上寻找科技的元素，并且把衍生于金融行业的数据和数字应用到其他行业身上，这个时候，金融科技便不再是一种金融存在，而是变成了一种科技存在。...金融科技不应成为互联网金融的避风港 以金融为核心的金融科技让人们看到了弥补互联网金融发展遗憾的机会，于是，我们看到越来越多的互联网金融玩家开始通过加持金融科技来逃避互联网金融监管。...作为互联网金融的掘墓人，金融科技与互联网金融之间存在着某种天然排斥的关系。从这个逻辑来看，互联网金融的玩家对于金融科技的拥抱或许从一开始就是一个错误。
一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解，这也是这两年多的时间里面，和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴，聊天交流的一些整理和归纳。...如果你想让你的分析和挖掘比较吸引眼球，请尽量往以上四个方面靠拢。 三、互联网和金融数据挖掘的差异 博士后两年，对银行领域的数据挖掘有些基本的了解和认识，但是面对浩瀚的数据领域，也只能算刚刚入门。...很多时候，会很好奇互联网领域，做数据挖掘究竟是什么样的形态。 很早之前，就曾在知乎上提了个问题，“金融领域的数据挖掘和互联网中的数据挖掘，究竟有什么的差异和不同”。...（一）“分析”和“算法” 在互联网中，“分析”和“算法”，分得非常开，对应着“数据分析师”和“算法工程师”两种角色。...（1）金融领域 金融领域的数据挖掘，不同的细分行业（如银行和证券），也是存在差别的。 银行领域的统计建模。
一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解，这也是这两年多的时间里面，和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴，聊天交流的一些整理和归纳。...如果你想让你的分析和挖掘比较吸引眼球，请尽量往以上四个方面靠拢。 三、互联网和金融数据挖掘的差异 博士后两年，对银行领域的数据挖掘有些基本的了解和认识，但是面对浩瀚的数据领域，也只能算刚刚入门。...很多时候，会很好奇互联网领域，做数据挖掘究竟是什么样的形态。 很早之前，就曾在知乎上提了个问题，“金融领域的数据挖掘和互联网中的数据挖掘，究竟有什么的差异和不同”。...（一）“分析”和“算法” 在互联网中，“分析”和“算法”，分得非常开，对应着“数据分析师”和“算法工程师”两种角色。...互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。
http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 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DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。
1.pandas的一个技巧 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DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列数据了
互联网金融市场遭遇到的这种困境告诉我们，以“互联网+”为肇始点的金融进化仅仅只是改变了人们与金融接触的渠道，并未真正改变金融行业的本质。...当人们的习惯从线下转移到线上，特别是互联网金融无法建构一个严密且有序的金融体系的时候，以互联网金融为代表的发展模式必然遭遇挑战。...如果互联网金融无法从互联网的范畴回归到金融范畴，这场席卷互联网金融的监管或将持续，直到互联网金融真正回归金融为止。因此，回归金融才是互联网金融的终极归宿。...一 虽然这种方式较之于互联网金融有了较大程度的改观，但是，如果仅仅只是停留在表面和概念上，不去深入改变金融行业本身，所谓的金融再进化其实同样有陷入到互联网金融怪圈的危险。...因此，我们现在看到的金融科技的玩家基本上以传统金融巨头、互联网巨头为主，对于依然依赖资本输血、依然延续互联网式发展模式的玩家来讲并不是金融科技时代的主角。
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。 ...这里，pandas的回归给出了上图的分析。决策系数是0.7621，调整后的是0.7597，不过笔者这里有一个疑问，一元线性回归的调整系数有意义吗？ ...当然，如果我们用的是真实世界的数据，恐怕就不会那么好了吧。
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京东要通过对用户喜好的大数据分析，创新多样化的专业社交功能。...开放的生态体系稳固了京东金融、合作伙伴和用户的三方关系，形成稳定的三角矩阵。 对此，互联网金融分析师表示，移动端金融是未来的一个大趋势，通过对数据的积累和挖掘转变成业务量的增加。...京东金融通过数据模型的分析给用户提供智能化理财产品推荐和筛选，实现金融产品的智能化。 其实在交易数据和信用数据上，蚂蚁金服和腾讯也是一员猛将。...蚂蚁聚宝运营总监祖国明曾向媒体回应表示，一站式理财更多地是把用户体验和大数据的行为分析结合在一起，为用户提供简单便捷的选择。 诚然，在大数据金融的时代背景下，移动金融的发展势不可挡。...互联网行业分析师在接受《国际金融报》记者采访时指出，因为大数据可以应用到移动互联网上，从而帮助传统金融机构在管理方面从经验依赖向数据依赖转化，在深入了解和把握住自身的市场状况的基础上，更加科学的去评价金融绩效
数据盘点互联网金融的2014 事件1：全球第1大P2P平台Lending Club上市 12月12日，世界最大P2P平台Lending Club在纽交所挂牌，交易代码为“LC”，开盘价24.75...事件3：互联网金融3种新模式或成为新的引爆点 2014年，互联网金融涌现出无数细分的新模式和新玩法，其中有三种值得关注，有机会成为新的引爆点。一是，房地产众筹。...5大监管原则”，“对互联网金融差别化监管”以及正在制定的促进互联网金融健康发展的指导意见。...事件8：7大乱象阻碍行业健康发展 互联网金融快速发展的同时，也呈现出很多乱象，包括：一是，对互联网金融概念认识混乱。二是，互联网金融业务范围混乱。三是，突破金融监管法规的底线非法运营。...事件11：跨界合作成为新常态，超过26家上市公司通过合作进入 普惠金融时代背景下，传统金融机构之间以及与互联网公司、通信运营商等“非同行”在竞争中跨界合作，实现优势互补，已成为互联网金融发展的新常态
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集从零售投资者的角度包含了金融新闻头条的观点。数据集包含两列，情感标签和新闻标题，情感标签包含消极的，中立的或积极的。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Malo P, Sinha A, Korhonen P, et al.
联动优势总裁张斌认为，金融服务的核心是风险金融，无论是大数据，还是很多专家提出的小数据、微数据或者是实时数据，都成了在线金融服务和金融增值服务的核心。...其中的关键不在于数据的海量与否，而是在海量数据中找到与消费者或企业有关的数据进行实时分析，实时进行处理和进行风险判断，同时提供建议，是增加业务还是减少业务，还是跟其他业务组合。...互联网金融未来将改变整个大资本市场，针对每一个人的消费行为和风险偏好，为每一个人提供投资或资产管理服务。那么如何对这些数据进行及时的收集、处理和分析，就变成一个挑战。...这也是我们国家今后能够进入到农村金融，能够进入到更小微的企业的金融服务关键的一点。 当前，电子商务有一个重要的应用创新方向是在线供应链金融。...见中国信息产业网-人民邮电报：互联网金融给大数据应用带来挑战
互联网金融将“开放、平等、协作、分享”的互联网精神融入金融服务，通过大数据、云计算、移动互联等技术赋能金融产品，大幅降低交易成本和门槛，实践普惠金融。...随着新型金融工具如银行卡、POS机等的出现，货币越来越以电子数据形态存在。互联网将人类社会快速地由工业时代引领进大数据时代。...另一方面，许多互联网企业本身就在经营电子商务平台或第三方支付业务，能够及时掌握客户信息，通过数据挖掘和分析更好地识别客户风险，而传统金融机构往往依靠现场拜访才能了解客户信息，频率低、成本高。...一方面，互联网金融通过引入和推广大数据分析，降低信息不对称，提高了风险管理的整体有效性;同时减少实体经济对传统金融体系的融资依赖，提高资源配置效率。...其三，大数据配之以有效的分析和呈现工具，不仅能让监管者迅速观察到已经和正在发生的事件，更能让其预测到即将发生的风险和这种风险发生的概率。这样，监管者可以动态地配置监管资源。
摘要 随着互联网行业的高速发展，互联网金融应运而生。它是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网"开放、平等、协作、分享"的精神往传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响。...宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识，从三方面来分享互联网金融风控中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后，大家可以在线上进行理财借款。...互联网金融服务面临的风险 互联网金融——个人对个人的信用贷款 互联网金融除了借款人群还有出借人群，也就是我们常说的理财。它会给我们提供资金，这些资金会转化成债权去借给需要借贷的人群。...知识图谱的应用场景有反欺诈、智能搜索、贷后管理、营销分析以及运营支撑等等。这一套体系不仅可以服务于反欺诈，还能服务于互联网金融中的运营层面。...反欺诈分析实践：人以群分 数据显示，与坏用户有大量关联的借款用户的坏账率是未关联用户的2.9倍。这样的特征可以直接用来做规则的变量。
qr-code.png 雅虎财经 利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据，方便之极。...网站提供了csv格式数据下载服务。...利用DataReader抓取数据 # 定义获取数据的时间段 start = datetime.datetime(2010, 1, 1) end = datetime.datetime(2016,5,20...数据读取和输出pd.read_csv and to_csv 从文件读取数据是非常常见的操作 sh.to_csv('sh.csv',header=None) names = ['Date','Open'...当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。
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