金融科技&大数据产品推荐：金鹏汽车金融大数据风控系统
近年来，随着技术进步不断改变传统的商业模式，保险业发生了重大变化。从承保到理赔管理，人工智能 (AI) 和机器学习为提高效率、准确性和客户满意度的创新解决方案铺平了道路。其中一项突破是人工智能解决方案的出现，例如 数据提取工具，这彻底改变了非结构化保险数据的处理方式。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 采访| 纪思亮 刘小娇 阚玺 米格机 撰文| 阚玺 米格机 前言 数据科学家在多数人看来是一群对电脑和数据痴迷的人。他们可以熟练运用各种机器或者编程语言与计算机进行互动，从他们口中，会高频的出现“数据”，“算法”，“模型”，“机器学习”这些高大上的专业词汇。正因如此，他们常被看做“埋头数据中，不闻窗外事”的代表。
网络抓取，从其自身的含义到在商业领域使用的各种情况，以及未来商业领域的无限潜能来看，都相对复杂。当然，还有另一个常见的术语——网络爬取。可能别人会说两种说法意义相同，但其实还是有细微差别的，今天我们就来了解一下网络抓取与网络爬取之间的区别。在深入了解之前，这里先做一个简短的总结：
导语 | 数字化转型浪潮席卷了千行百业，有人从中看出了汹涌的挑战，也有人从中嗅出了美妙的商机。对于零售企业而言，当前数智经营进入了哪个阶段？未来的破局之道又在何方？我们邀请到了广东省 CIO 协会消费品与零售行业分会会长，腾讯云 TVP 行业大使 陈东锋老师，为大家带来关于零售行业数字化转型的专家解读，他将从消费品企业数智经营和零售企业数智经营两方面深入分析，带领我们牢牢把握行业升级发展脉络。 作者简介 陈东锋，广东省 CIO 协会副会长/消费品与零售行业分会会长、腾讯云 TVP 行业大使。曾任宝洁 P&
随着经济环境变得更加黯淡，企业开始关注实现盈利性增长，而不仅仅是增长。数据驱动的决策可以加速实现这一目标，但组织必须发展新的数据力量才能实现这一目标。
回到我们日常面对的工作，目前很火的 增长 这个话题，本质上就是数据驱动的市场营销方法，讨论一个公司如何通过渠道数据分析来提升获客的能力，就是一个典型的围绕 g（需求量）开展的工作。而平台的众多机器学习模型更多体现在后者，u（匹配效率）：搜索、推荐、分单调度、前端产品、识别预测类、单量预测类、行为预测类，我们利用算法来做高效、个性化的匹配：在给定供给和需求规模的情况下，尽可能提升订单转化率。
本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第二篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷，将获得《报告》完整版~
2016 年麦肯锡在报告 《分析的时代》 中提出，人类已经进入数据驱动的世界，数据智能将在未来十年产生 13 万亿美元的经济收益。如今，所有的咨询和研究机构，都将数据驱动作为行业趋势。
最近大数据很火，什么公司都想和大数据扯上点关系，出门不说两句大数据好像就不能突出自己的专业。敢问除了那几个"target:等几个耳熟能详的例子还有其他吗？之前吹捧zynga的数据有多牛的声音又到那里去了？你们家的数据整合完成了吗？太多的时候，我们需要静一静，"Big Data,Show me the money？" 大数据并不少见。哪怕你只是一家小型创业公司，一天下来你可能就拿到了几个G的数据，而Instagram一天产生的数据则高达500个T。坐在不断增加的数据上的你，挠着头苦想：“大
“只是拥有数据自然用处不大，真正的赢家是像Amazon或Netflix这类公司，他们比竞争对手更好地利用了大数据而取得了竞争优势。如果不能数据变成收入，你的Hadoop集群和里面包含的大量的数据就没什
本文由高科数聚联合创始人兼CEO董琳投递并参与由数据猿联合上海大数据联盟共同推出的《2024中国数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
都说今年是SaaS元年，但SaaS领域的发展还要看Salesforce这些领头羊，他的走向决定了SaaS市场未来的格局。 从财报上来看，Salesforce迎来了最好的一年，该公司2015财年第四财季财报显示，第四财季营收达到18.1亿美元，高于上年同期的14.4亿美元。该公司此前曾经预计，第四财季营收将在17.82亿美元至17.92亿美元。排除汇率变动的影响，Salesforce.com第四财季营收将同比增长27%。 截至第四财季末，Salesforce.com的递延营收为42.9亿美元，较上年同期增长
当管理者掌握整个公司的数据之后，下达的政令就立马传达到每一个人员手中。大脑动一动，你的手指头立马能感应到，就像打通任督二脉。在大数据时代，如何让数据帮助企业做出更加合理的经营决策？今天小编就来传授企业数据决策的必修秘籍——
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年，我们可以
在O2O 模式下，网约车平台成为其中最为经典的案例，无论是美国的 Uber 还是国内的滴滴都已经发展成为社会的基础设施。 网约车平台的使用界面 从这两大巨头的发展史来看，尽管前期它们都是利用补贴大战来完成对市场的占领的，但是随后它们也都专注于更为精细的运营和服务，以便满足乘客、司机和平台这三方的利益诉求。 为了实现这些目标，Uber 和滴滴等网约车平台都聚焦于技术的深耕和创新，它们的成功实践经验表明技术是业务发展的强大驱动力。业务和产品的快速迭代需要依靠优良的系统架构，而算法与数据中台在整体架构中又发挥了
专家认为智能定价是在COVID-19流行期间拯救公司的关键。他们指出，由于随之而来的经济影响，COVID-19已经使之前较为成功的定价策略失效。因此，需要有竞争力的智能定价来维持利润并通过足够的利润在新冠流行期间维持公司生计。
2015年3月5日上午十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。李克强总理所提的“互联网+”与较早相关互联网企业讨论的“互联网改造传统产业”基础上已经有了进一步的深入和发展。李总理政府工作报告中提到“互联网＋”战略，燃起了中国大地互联网＋的烈火。互联网只是技术工具和信息传输管道，互联网+则是一种能力，大力发展这种能力已经成为趋势。 在《互联网+：跨界与融合》这本书中提到，“互联网+”的定义即“构建互联网组织，创造性的使用互联网工具，以推动企业和产业进行更有效的商务
近年来，随着云计算的广泛应用,云成本管理成为企业关注的重点。FinOps（云成本优化）作为一种新兴的云成本管理方式，吸引了行业和众多投资者的目光。
作者 | 王一然 当前，全球企业都将数智化作为实现转型升级的关键路径，通过推进数智化，让数智企业迈向高质量发展。企业希望能快速创新，快速组装及调整各类创新业务，能敏捷响应需求业务需求及迭代，能承受大流量的冲击而保持韧性，能更好的连接外部资源及能力，扩展业务边界及运营；能更好的沉淀数据资产，并基于数据及智能产生价值，产业龙头企业能构建产业互联网，柔性扩展，产业链价值重塑，资源有效配置。要想做到以上提到的这些，就需要一个数智化新底座。 通过统一的数智化底座，企业可以将技术、业务、数据深度融合，落地数智化转
近年来，在技术与数据的加持下，智能分发技术和智能算法技术得到快速提升。机器写稿、阿尔法狗、无人驾驶、无人零售、智能音箱等成为商业领域的热点，我们也被带入到了对于人工智能时代的畅想和担忧中。
优化云计算成本是2018年调查中受访者的首要举措，其中58%的受访者将其列为首要的云计算优先级。尽管如此，研究发现只有少数受访者已经实施了自动化策略来优化云计算成本，例如关闭未使用的工作负载或选择成本较低的云平台或云区域。
网智天元副总裁刘喆：大数据智能提速汽车消费金融
不过慢慢的，有一些更上层的问题问题让我感到头疼：做的这些事情，我清楚业务和老板定下来的目标是什么。不过，目标是否可能错了？目标应该是什么？又给企业带来了多少价值？当时我并没有一套行之有效的方法论可以帮助我去想清楚一个项目的目标，并去量化一个项目的价值。
商业的未来愈发数字化，也愈发复杂化。客户与品牌互动的方式比以往任何时候都多，为了管理所有这些互动数据，您需要一套可以不断扩展的工具。谁能够快速将这些数据转化为洞察，并最终营造卓越的客户体验，谁就可以在市场上创造持久的优势。
来源/作者 ：李宽wideplum ---- 定价是SaaS赚钱的核心表现。定价也是SaaS产品价值的体现。今天这篇编译的文章，将带你入门SaaS定价的方法。 每家 SaaS 公司可能各不相同ーー但几乎每家公司都犯了同样的错误，使公司处于危险之中: 它不了解自己的定价。 公司为了创造一个伟大的产品和吸引新的客户而倾注了大量的血汗和泪水。然而，大多数 SaaS 公司并不知道它们对客户的价值，也不知道如何最好地传播价值。 如果你的 SaaS 公司没有一个合适的定价策略，那么你将会丧失巨大的收入。你不知
双十一刚刚过去，电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候，零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡，还是一秒自动生成8000张banne
在《#凯哥讲数据中台#数据中台的使命，愿景和六大核心能力中》，我提到，数据中台的愿景是"打造数据驱动的智能企业"。
数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1华为智能化数据中心：云计算与大数据时代的发展趋势。以云计算、大数据、移动互联等为代表的新一代创新技术在全球范围内迅速普及，越
【每周一本书】之《数据驱动：从方法到实践》（文末有彩蛋）
仪器仪表行业作为国民经济建设的基石，对国家经济产业发展具有重要技术支撑意义。近年来，我国仪器仪表行业发展迅速，但由于高端产品制造需要长期的技术积累与沉淀，而我国在部分领域技术起步较晚、应用研究薄弱，因此现阶段我国高端产品仍主要依赖于进口，面临着随时被断供的风险。
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助
当下营销投放环境日趋复杂，媒体类型不断丰富、广告与内容的边界开始模糊，用户行为越来越碎片化和个性化，广告主难以精准、高效地与目标受众深度沟通。
<数据猿导读> 近日，数据猿作为独家全程直播与专访媒体，受邀参加“全球大数据峰会 Global Big Data Conference”,峰会当天我们数据猿记者分别专访了8位在大数据领域颇有见地的行业
随着数字经济从蓬勃兴起迈向深入发展，数字化转型已经成为全球经济社会创新发展的重大优先事项和关键举措。对几乎所有行业的绝大部分企业来说，拥抱新兴数字技术，实现生产流程、产品价值链、商业模式、组织架构及运营方式的数字化转型不再是一道“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”。值此重要时间节点，企业须果断确定战略，迅速开展行动，才能持续保持竞争力。与此同时，由于企业数字化转型必将是一个长期的过程，不可能简单地通过引入数字技术而毕其功于一役，唯有发动企业全员在各层级、全价值链上采用物联网、大数据分析、人工智能、自动化算法等突破性技术，并与自身商业战略紧密结合，才能真正实现整体运营的数字化变革，从而满足客户日益增长的需求，同时为企业本身捕获增长，实现更大商业价值。
越来越多程序员也涌入大数据行业，但是仔细问一些从业人员什么是大数据?鲜有人知道?就算知道的，最常引用Victor的4V理论，大量(Volume)，快速(Velocity)，种类多(Variety)，价
肖利华老师领衔撰写的《数智驱动新增长》一书已重磅上市。 动荡时代最大的危险不是动荡本身,而是延续过去的逻辑做事—— Peter F. Druker 先从一个小故事说起。 三个人坐电梯，过程中一个不停地原地跑，一个不停地撞头，一个不停地做俯卧撑。 电梯到顶后，三个人被邀请分享成功经验：你们是如何成功上来的？一个人说我跑上来的，一个人说我撞头撞上来的，一个人说我做俯卧撑上来的。 听上去都非常有道理。但真正让他们快速成功上楼的原因其实是坐在时代的“电梯”里面。 有人说，巴菲特能够投资成功，原因就是因为他出生在第
由于托管服务提供商需要处理其客户群中的传统和现代工作负载，因此他们必须拥有正确的工具、应用程序、流程和团队，以便为客户提供一流的托管服务。本文介绍了现代服务提供商确保快速获取客户和建立持久客户关系的七个最佳实践。
在这个飞速发展的科技时代，数字化已经深刻地改变了我们的生活和商业方式。信息技术的迅猛发展使得数据成为现代社会最宝贵的资源之一。数字化已经不再是可选项，而是企业持续发展的必由之路。背靠着数据的强大引擎，企业可以更加高效地运营，更灵活地应对市场变化，更全面地理解客户需求。
因子投资大约在10年前开始兴起，它植根于过去几十年积累的大量实证研究。资产定价文献表明，规模、价值和动量等因子可以解释股票的截面收益，而共同基金文献发现，除了因子暴露的倾斜之外，几乎没有任何其他主动管理能力的证据。综上所述，这些观点主张以系统、有效的方式获取因子溢价。在挪威政府养老基金委托进行的一项有影响力的研究中，Ang、Goetzmann和Shaefer(2009)甚至建议在战略资产配置中包括因子溢价，仅次于传统资产类别的风险溢价。尽管资产所有者通常不愿走那么远，但因子投资已经成为一种成熟的投资方法。虽然量化投资已经存在了很长时间，但因子投资倾向于更明确地选择因子及其期望的权重。
导读：什么是大数据?最常引用Victor的4V理论，大量(Volume)，快速(Velocity)，种类多(Variety)，价值(Value)，但究竟多大是大?多快是快?几种算种类多?每个人都有自己
数据的规模效应扩大将我们带入了大数据时代。 但是，大数据的投入与产出困扰着许多公司，数据究竟能够如何变现？数据如何定价?而海量数据的爆发究竟对隐私保护会不会形成威胁？ 这些是困扰许多数据行业从业人员
近日，《火山引擎A/B测试总体经济影响白皮书》正式发布。这份白皮书由市场研究公司Forrester调研撰写，以火山引擎客户为研究对象，揭示了A/B测试对于企业营收增长、运营成本、生产力优化等方面的重要影响。Forrester从中发现，企业营收增长与其洞察力高度相关，领先企业的营收增长速度可以达到落后者5倍，而A/B测试正是企业提升洞察力最有效的工具之一。
视点 发自 凹非寺 量子位 公众号 QbitAI 技术的市场千变万化。 首先在算法上摩尔定律失效，大规模分布式大规模协同算力开始产生新的变化； 其次，互联网带来数据实时性的需求，爆发第三波数据红利； 最后，算法重构世界，在今天的数字经济中，很多基于经验、规则流程的商业实践，甚至是一些物理的公理定理，都开始让位于数据和算法所训练生成的新的知识。 从灯泡螺口到电源插座，如何看待被错误定义的人工智能？从感知到认知，AI还需要多久才能触及生产核心？从软件到数件，AI生态该如何建立自己“Android”？ 就这些话题
平台重点解决行内各级业务人员对数据的统计、分析、利用等诉求。根据用户规模、算力、需求等分析，得出如下用户金字塔模型，针对不同分层的用户，分别洞察其刚需、高频的数据使用场景。
麦肯锡最近发布的一项关于数据驱动型营销的研究发现，在2020年3月至8月期间，零售业出现了前所未有的增长。与此同时，各类公司过时的数据建模使他们的营销人员无法快速和细致地捕捉不断变化的消费者偏好。
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在小说《三体》中，“宇宙闪烁”是一个重要的科幻场景，这一现象是三体人为了“锁死”地球文明而施行的障眼法，目的为了减缓人类技术发展进程，是对人类宇宙认知方式提出的一次质疑。
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