文|周学春 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。...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。大概可以分为四类。 ?...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”。...（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。
工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象，但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化，做一些转型。...其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...同时，我们又新建了一套互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析，当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...由于我们所获取到的信息都是来源于互联网，有一个最大的特点，就是价值信息利用率特别低，困扰我们最大的问题是怎么在海量数据中筛选出最有价值的信息。
---- 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。...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。大概可以分为四类。 ?...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”。...（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。
来源：数据猿 作者：杨胜利 互联网金融盛极一时，背后却是烧钱做推广，用户转化低 中国传统金融覆盖面低，融资难、融资贵，资金配给效率相对低效，利润比较高，发展到现在已举步维艰，而移动互联网时代的到来以及与互联网...某金融贷款客户市场部负责人赵先生说：随着互联网金融行业竞争的不断加剧，大型互联网及金融机构间并购整合与资本运作日趋频繁，获取优质用户成了互联网金融企业能否长期发展的先决要素。...从大数据视角看金融用户挖掘，一切变得迎刃而解 在本次案例中，笔者邀请到比邻弘科万智华分享金融大数据精准营销的实战案例。...比邻弘科是一家大数据企业服务公司，专为汽车、母婴、金融等企业提供大数据解决方案，在金融用户挖掘上有自己独到的优势，通过大数据精准挖掘，可以产出比任何渠道投放更高质量的用户，带来更高的转化率。...在实际操作中，比邻弘科确立“大数据三步引流”策略帮助企业快速引流。 1 第一步：对目标用户、潜在用户数据深度挖掘，并建立用户画像 用户挖掘，简而言之，即通过大数据技术找到金融产品的用户群。
互联网金融盛极一时，背后却是烧钱做推广，用户转化低 中国传统金融覆盖面低，融资难、融资贵，资金配给效率相对低效，利润比较高，发展到现在已举步维艰，而移动互联网时代的到来以及与互联网+的有机融合发展出了诸如众筹...某金融贷款客户市场部负责人赵先生说：随着互联网金融行业竞争的不断加剧，大型互联网及金融机构间并购整合与资本运作日趋频繁，获取优质用户成了互联网金融企业能否长期发展的先决要素。...从大数据视角看金融用户挖掘，一切变得迎刃而解 在本次案例中，笔者邀请到比邻弘科万智华分享金融大数据精准营销的实战案例。...比邻弘科是一家大数据企业服务公司，专为汽车、母婴、金融等企业提供大数据解决方案，在金融用户挖掘上有自己独到的优势，通过大数据精准挖掘，可以产出比任何渠道投放更高质量的用户，带来更高的转化率。...在实际操作中，比邻弘科确立“大数据三步引流”策略帮助企业快速引流。 第一步：对目标用户、潜在用户数据深度挖掘，并建立用户画像 用户挖掘，简而言之，即通过大数据技术找到金融产品的用户群。
在互联网金融信贷业务中，单个资产标的金额小且复杂多样，对于拥有大量出借资金的金融机构或散户而言，资金管理压力巨大，精准地预测出借资金的流动情况变得尤为重要。...本次比赛以互联网金融信贷业务为背景，以《现金流预测》为题，希望选手能够利用我们提供的数据，精准地预测资产组合在未来一段时间内每日的回款金额。...本赛题涵盖了信贷违约预测、现金流预测等金融领域常见问题，同时又是复杂的时序问题和多目标预测问题。希望参赛者利用聪明才智把互联网金融的数据优势转化为行业解决方案。 ?...这也是进行比赛时需要借鉴的，可以帮助挖掘出与业务相关的强特。我们的目标是预测用户的还款情况，所有应该考虑到用户的还款意愿和还款能力。接下来考虑了可能存在的因素，并分析能否从数据集中提取出来。...进行充足的数据分析，更深层次的了解数据本身的业务含义，挖掘了一系列对label有较强区分性的特征，从而使我们团队一直保持不错的成绩。 写在最后 知乎专栏目的传播更多机器学习干货，竞赛方法。
在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。...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。大概可以分为四类。 ?...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”。...（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。
来源：比格堆塔 作者：周学春 导语 作者在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。...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。大概可以分为四类： ?...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”。...（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。
今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。...“四化”建设纵贯数据获取与存储、数据整合、数据挖掘、数据应用整个大数据价值链，是一个影响深远的系统性工程。...大数据智能化 为进一步提升客户关系管理与服务水平，营造可持续发展的金融生态环境，切实提高全行对公业务的规划能力、营销能力、产品支持能力、风险管理能力、考核评价能力，民生银行建成智能管家平台，借助互联网思维和大数据分析挖掘工具...大数据云端化 在金融集团层面上，民生银行已经建成对全行数据用户开放的阿拉丁大数据云平台是民生银行大数据应用的基础设施，使数据分析人员能够轻松、快速获取所需数据及分析结果。...大数据移动化 为顺应移动互联网时代潮流，民生银行提出移动数据产品发布平台和数据产品研发同时推进战略。
现在，互联网金融是非常时髦的词汇，从年初开始，我们一直在跟踪研究，研究来研究去，反正就那点内容，整个思路在其他场合也说过。我的题目是“互联网金融，究竟是互联网金融还是大数据金融”。...而这次革命事实上是用数据生产信息和知识，在这个过程中间，数据构成了资产，矿藏构成了企业的资产，但是，如果没有黄金的挖掘和处理技术，黄金矿藏不可能变成黄金，不可能变成直接推动生产力的实物资本，同样，数据资产只有经过分析和加工之后才能形成推动生产力的数据资本...谈到所谓的互联网金融或者大数据，我们通常想到的只是互联网企业，在大数据时代，谁拥有的数据资产最多呢？...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？
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”。...（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。...四、数据挖掘在金融领域的典型应用 别人常常会问，在银行里面，数据挖掘究竟是做什么的。也常常在思考如何从对方的角度回答这个问题。举几个常见的例子做个诠释： （一）信用评分 申请评分。
X1、X2、X3后，数据属于类别1的概率要大于属于类别2，即说明现有样本支持未知样本属于类别1，判定为类别1。...三、金融应用实例 1....反洗钱 西安交通大学的张成虎、赵小虎（2009）利用朴素贝叶斯分类来识别可疑金融交易，发现洗钱行为。...在他们的论文“基于贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究”中提到，从反洗钱检测实践来看，可疑金融交易行为主要有以下几类特征： （1） 交易金额、交易频率的异常。...PYTHON 如果现在有已知数据data： ?
P(C=1|X1,X2,X3) > P(C=2|X1,X2,X3)，说明给定数据的X1、X2、X3后，数据属于类别1的概率要大于属于类别2，即说明现有样本支持未知样本属于类别1，判定为类别1。...（以上就是贝叶斯的思想，以下内容涉及到定理、公式、推导，如不感兴趣可以直接跳到「三、金融应用实例部分」） 贝叶斯定理 贝叶斯定理用如下公式表示： ?...但受制于一些假定的不准确性（如类条件独立），以及缺乏可用的概率数据，该算法的准确率可能没有理论表现的那么美好。...反洗钱 西安交通大学的张成虎、赵小虎（2009）利用朴素贝叶斯分类来识别可疑金融交易，发现洗钱行为。...在他们的论文“基于贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究”中提到，从反洗钱检测实践来看，可疑金融交易行为主要有以下几类特征： （1）交易金额、交易频率的异常。
数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。 ...数据变换[1]是将数据集的每个元素乘以常数 ；也就是说，将每个数 变换为 ，其中 , 和 都是实数。...数据变换将可能改变数据的分布以及数据点的位置。...此外，词向量可用于提取数据。...它还生成了一个新的特征矩阵数据，该数据是由所有次数小于或等于指定次数的特征的多项式组合组成的。
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导读： 预处理是数据挖掘过程和机器学习的重要步骤。它被用来表示 "废料进，废品出"。在机器学习和数据挖掘中，数据采集方法往往控制松散，导致值超出范围、不可能的数据组合、缺失值等问题。...在使用之前需要进行数据预处理。要想应用恰当的分析方法得到理想结果，就必须通过一些方法提高数据质量，而这就是预处理的工作。 预处理之所以重要，是因为它会对后续的数据分析质量、模型预测精度产生极大影响。...数据预处理一般包括数据清洗和数据变换，数据清洗包括缺失值、异常值处理，数据变换一般包括数据归一化、标准化、特征编码等等。 数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。...下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。其中数据获取可以参考金融数据准备。 ?...数据变换将可能改变数据的分布以及数据点的位置。
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。...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。...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。...1.金融数据挖掘流程 2....数据挖掘在金融风险预警中典型应用 （1）信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。
貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。...1、(量化)投资的方法基础分析 1.1 投资的两种方法 技术分析 技术分析是指研究过去金融市场的资讯（主要是经由使用图表）来预测价格的趋势与决定投资的策略。...很多个人投资者也比较多技术分析，但缺乏丰富的经验等 基本面分析 基本面分析又称基本分析，是以证券的内在为依据，着重于对影响证券价格及其走势的各项因素的分析，宏观数据、市场行为、企业财务数据...、交易数据等进行分析，以此决定投资购买何种证券及何时购买。...实现思路和步骤是: 从文件读取股票数据 按照日期索引排序 增加一列index索引数据, 后续不需要日期索引 抽取index, open, close, high, low五列数据,
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 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。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。...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。...数据挖掘分析方法 ? 数据挖掘在金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 （1）信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。...通常做法有利用数据挖掘算法确定有效的指标评价体系，建立模糊矩阵，进行聚类分析或BP神经网络等方法建立供应链金融风险评估模型，为供应链合作伙伴的选择提供依据，降低供应链风险。
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