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DF人群—信用智能评分方案分享(top5)

此次比赛是中国移动福建公司提供2018年某月份的样本数据,包括客户的各类通信支出、欠情况、出行情况、场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据,参赛通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户信用分值 可是“传统的信用评分主要以客户能力等少数的维度来衡量,难以全面、客观、及时的反映客户的信用。 ,让参赛在真实业务场景上使用数据;(3)进一步提升信用评估方法技能,通过此次参赛可进一步提升参赛选手的对用户信用评分的技能,可以用在用户和黑产识别上;(4)加强机器学习应用技能,通过此次参赛可加强如何将算法知识应用在用户给评分的业务场景中 有了这些基本的了解,接下来将体展示详细作。2.数据探索与特征程?基本特征:用户ID类特征,主要标签为是否大学生客户,是否黑名单客户,是否4G不健康客户,缴用户当前是否欠。 0, 用户近6个月平均值(元)] = None?

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Google开发大会:为中国开发推出新的

今天,在 2018 年 Google 开发大会(Google Developer Days)上,我们针对开发、改进的应用程序和机器学习作出了一些新的发布。 Flutter 这个开发正在被 Google 以及全世界的开发和机构使用,在 iOS 和 Android 平台开发出精美的原生应用。 我们还大量投入构建了 Cupertino Widgets,借助这个,开发可以开发出满足 iOS 用户对外观和功能需求的应用程序。 针对开发的需求,我们的Wear OS by Google 推出了一系列全新功能,并重新设计了应用体验,更加关注于对用户而言最重要的事。 中国是 Wear OS by Google 的全球第二大市场,为此,我们一直在不断优化 Wear OS 平台,使它变得更加智能和便捷,更贴近中国

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    RabbitMQ学习 (二)---多作时的息处理

    所以应用到MQ的场景中,比如我们有N台生产,然后有C1、C2 两台,P生产息到队列,然后C1 、C2进行(这里之所以会提到多,是因为如果我们只有一台的话,队列中的息太多的话, 只能一直在处理息,直到全部处理完,这样如果这台还有其他要处理的业务的话,只能和处理息的业务线程进行竞争,造成业务的处理不及时)。? 在处理息的时候会有处理时间,我们前面使用的代码一旦向发送息,队列就会标记为立即删除,此时,一旦突然挂掉,我们就失去了要处理的息,但是我们肯定不想失去任何息,如果C1挂掉, 我们就转给C2进行处理。 所以我们的服务器应该也有集群的特点才可能最大化的去保存息。公平性还是引入我们上一节的韩信打野问题,假如我们在开局的时候,遇到抢位置,双打野的情况的时候,就会很尴尬。

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    分析Springcloud Stream 端的作流程

    通过分析SpringCloud Stream 端的作流程,涉及到的主要依赖有: spring-cloud-stream spring-rabbit spring-amqp spring-messaging amqp-client 息驱动 1 分析过程 1.1 准备作 案例中通过rabbitMQ作为息中间件,完成SpringCloud Stream息驱动的分析 1.2 息生产 1.2.1 创建程引入依赖 : + message); }} 1.4 定义类 1.4.1 息生产 ** * 负责向中间件发送数据 * * @author *@Component@EnableBinding(Source.class Autowired private MessageSender messageSender; @Test public void testSend() { messageSender.send(hello 类 默认情况下,当生产发出一条息到绑定通道上,这条息会产生多个副本被每个实例接收和处理,但是有些业务场景之下,我们希望生产产生的息只被其中一个实例,这个时候我们需要为这些设置组来实现这样的功能

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    什么是用户?金融行业大数据用户实践

    1、信用信息和人口属性为主描述一个用户的信息很多,信用信息是用户中重要的信息,信用信息是描述一个人在社会中的能力信息。任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。 信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含作、收入、学历、财产等信息。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 这部分作建议在数据仓库进行,不建议在大数据管理平台(DMP)里进行加。定性信息进行定量分类是用户的一个重要作环节,有较高的业务场景要求,考验用户商业需求的转化。 五、金融行业用户实践1)银行用户实践介绍银行有丰富的交易数据、个人属性数据、数据、信用数据和客户数据,用户的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    什么是用户?金融行业大数据用户实践

    1、信用信息和人口属性为主描述一个用户的信息很多,信用信息是用户中重要的信息,信用信息是描述一个人在社会中的能力信息。任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。 信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含作、收入、学历、财产等信息。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 这部分作建议在数据仓库进行,不建议在大数据管理平台(DMP)里进行加。定性信息进行定量分类是用户的一个重要作环节,有较高的业务场景要求,考验用户商业需求的转化。 五、金融行业用户实践1)银行用户实践介绍银行有丰富的交易数据、个人属性数据、数据、信用数据和客户数据,用户的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    什么是用户?金融行业大数据用户实践

    1、信用信息和人口属性为主描述一个用户的信息很多,信用信息是用户中重要的信息,信用信息是描述一个人在社会中的能力信息。任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。 信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含作、收入、学历、财产等信息。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 这部分作建议在数据仓库进行,不建议在大数据管理平台(DMP)里进行加。定性信息进行定量分类是用户的一个重要作环节,有较高的业务场景要求,考验用户商业需求的转化。 五、金融行业用户实践1)银行用户实践介绍银行有丰富的交易数据、个人属性数据、数据、信用数据和客户数据,用户的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    什么是用户?金融行业大数据用户实践

    金融逐渐年轻化,80、90后成为客户主力,他们的意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心,转向以为中心。 任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 这部分作建议在数据仓库进行,不建议在大数据管理平台(DMP)里进行加。 定性信息进行定量分类是用户的一个重要作环节,有较高的业务场景要求,考验用户商业需求的转化。 五、金融行业用户实践1)银行用户实践介绍 银行有丰富的交易数据、个人属性数据、数据、信用数据和客户数据,用户的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    什么是用户?金融行业大数据用户实践

    1、信用信息和人口属性为主描述一个用户的信息很多,信用信息是用户中重要的信息,信用信息是描述一个人在社会中的能力信息。任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。 信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含作、收入、学历、财产等信息。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 这部分作建议在数据仓库进行,不建议在大数据管理平台(DMP)里进行加。定性信息进行定量分类是用户的一个重要作环节,有较高的业务场景要求,考验用户商业需求的转化。 六、金融行业用户实践1)银行用户实践介绍银行有丰富的交易数据、个人属性数据、数据、信用数据和客户数据,用户的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    如何构建金融行业大数据用户

    1、信用信息和人口属性为主描述一个用户的信息很多,信用信息是用户中重要的信息,信用信息是描述一个人在社会中的能力信息。任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。 信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含作、收入、学历、财产等信息。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 这部分作建议在数据仓库进行,不建议在大数据管理平台(DMP)里进行加。定性信息进行定量分类是用户的一个重要作环节,有较高的业务场景要求,考验用户商业需求的转化。 六、金融行业用户时实践1)银行用户实践介绍银行有丰富的交易数据、个人属性数据、数据、信用数据和客户数据,用户的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    金融行业如何用大数据构建精准用户

    任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。 其包含作、收入、学历、财产等信息。?4.2  采用强相关信息,忽略弱相关信息 我们需要介绍一下强相关信息和弱相关信息。 用户其他的信息,例如用户的身高、体重、姓名、星座等信息,很难从概率上分析出其对能力的影响,这些弱相关信息,这些信息就不应该放到用户中进行分析,对用户的信用能力影响很小,不有较大的商业价值。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 金融行业用户实践6.1 银行用户实践介绍银行有丰富的交易数据、个人属性数据、数据、信用数据和客户数据,用户的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    Flask实现微博采集小

    本文将使用Flask开发一个微博用户的生成器。开发步骤如下:抓取微博用户数据;分析数据,生成用户;网站实现,美化界面。一、微博抓取我这里使用移动端的微博(m.weibo.cn),以为例。 get_all_post(1350995007, 1076031350995007)# 查看博文条数len(posts)1279# 显示前3个posts至此,用户的数据已准备就绪,接下来开始生成用户 二、生成用户1.提取关键词这里从博文列表中提取出关键字,分析出博主的发表的热词import jieba.analysefrom html2text import html2text content 熟悉Django模版的应该可以很快上手,流程也和Django类型,在项目根目录下建一个名为templates的文件夹并新建一个名为index.html的文件,代码如下: Flask之微博单用户生成器这样 本教程展示的只是单用户,后面也可以批量获取用户信息,生成一个群体的用户

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    PNAS: “稀缺性”心态模式改变决策的神经加过程

    近日,来自拉德堡德大学的Huijsmans等人在PNAS发文表示:“稀缺性”心态会改变决策的神经加过程,而大脑活动的这些变化可能是目标导向性决策的基础。 为了研究稀缺性心态对选择行为的影响,以及其潜在的神经机制,研究通过实验操作来引导被试产生稀缺和富足心态,并同时进行fMRI扫描,以探讨这两种心态对被试购买熟悉食物意愿的影响。 结果表明,稀缺性心态会影响与决策相关的神经活动。 他们用独立的实验预算为各种食品(144种)投标,以评估稀缺和富足心态对决策的影响。 总结:该研究表明,决策的神经过程受到稀缺性心态模式的影响。当处于稀缺性心态模式时,与富足性心态模式相比,被试的眶额皮质(前额叶)活动会增强,而这一区域通常与评估过程有关。

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    干货长文 | 如何用大数据构建精准用户

    用户,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析社会属性、生活习惯、行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。 用户背后的原因 金融行为的改变, 企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口,并日益成为金融企业主要的,但是他们的金融习惯正在改变,他们不愿意到金融网点办理业务,不喜欢被动接受金融产品和服务 任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 8.2智能设备的位置信息,商业价值广大智能手机设备的位置信息代表了的位置轨迹,这个轨迹可以推测出偏好和习惯。

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    【推荐阅读】如何用大数据构建精准用户

    用户,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析社会属性、生活习惯、行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。 用户背后的原因金融行为的改变, 企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口,并日益成为金融企业主要的,但是他们的金融习惯正在改变,他们不愿意到金融网点办理业务,不喜欢被动接受金融产品和服务 任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 8.2智能设备的位置信息,商业价值广大智能手机设备的位置信息代表了的位置轨迹,这个轨迹可以推测出偏好和习惯。

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    用户,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析社会属性、生活习惯、行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。 用户背后的原因 金融行为的改变, 企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口,并日益成为金融企业主要的,但是他们的金融习惯正在改变,他们不愿意到金融网点办理业务,不喜欢被动接受金融产品和服务 任何企业进行用户的目的是寻找目标客户,其必须是有潜在能力的用户。信用信息可以直接证明客户的能力,是用户中最重要和基础的信息。一句戏言,所有的信息都是信用信息就是这个道理。 数据仓库成为用户数据的主要处理,依据业务场景和需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加等,生成用户需要的原始数据。 8.2智能设备的位置信息,商业价值广大智能手机设备的位置信息代表了的位置轨迹,这个轨迹可以推测出偏好和习惯。

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    用户全解析 | 都在说用户,你真的了解透了吗?

    什么是用户?在互联网逐渐步入大数据时代后,不可避免的给企业及行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于,的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。 用户(User Profile),作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。 用户,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析社会属性、生活习惯、行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。 体来讲,当为用户时,需要以下四个阶段:?战略解读:企业选择构建用户平台,可以实现不同的战略目的,如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同,用户的构建也有所区别。 应用流程:针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等),设计各角色人员在用户中的使用功能和应用操作流程。

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    40 个为开发提供的免

    作为一个开发人员,不仅仅需要写好代码,还需要知道如何能更快更好的作,而无疑是其中一个很好的贡献。好的的真的能给开发提效,那作为开发都有哪些方面的需要知道呢?下面我们一一来介绍。 额外的Freebies.ByPeople?Bypeople 是为开发人员和设计人员提供的最佳免商业使用资源的专业库。它包括图标、字体、插件、用户界面包、网页模板、网页等等。 CodeStream 可以让代码编写除代码审查带来的摩擦。使用 CodeStream,您可以在两次单击内获得对 WIP 项目的反馈,从而可以及早纠正错误,获得更高的代码质量。JSFiddle? nTask 是一个综合性的项目和任务管理,提供协作、任务管理、会议进度安排、项目计划等功能。Tara.ai?Tara.ai 是 Jira 的免替代品。 它有基于线程和异步友好的息传递,使团队成员能够专注于作而不会错过重要的讨论。文档协作Slite?Slite 是一个外观精美、简单的协作文档,可以帮助您的团队保持组织性。

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    干货 | 用户在携程商旅的实践

    简介大卫,携程资深算法程师,关注计算广告和推荐系统。一、用户用户这一概念最早源于交互设计领域,由交互设计之父Alan Cooper提出。 体而言,在互联网用户分析领域,用户可以简单描述为用户信息标签化,即通过收集并分析用户的社会属性、生活习惯、偏好等各维度的数据,从而抽象出用户的全方位多视角的特征全貌,最终就是让用户比用户更了解自己 三、携程商旅用户数据流转结构用户数据的生产与通常涉及数据收集、数据清洗、特征生成、标签建模、标签应用等多个环节。 基于机器学习算法建模这类标签需要通过机器学习算法进行建模挖掘产生,如对用户的某些属性或行为进行预测判断。如根据历史行为和账户逾期情况进行信用等级判定,就属于机器学习领域中的分类问题。 其中对于 MongoDB 中的热数据我们也增加了持久化缓存层,以进一步提高数据查询性能,MongoDB 对于冷数据也备高效的读写性能。五、小结用户标签体系的构建是一项系统程,踩过很多的坑。

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    数据

    用户可以理解成利用数据生成用户特征的标签,如根据用户的基本属性、购物、行为和交际圈等给予用户,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予其标签名称,给予用户打标签,同时基于一些人口统计学要素 用户的基本要素包括:基本属性、动态属性、属性、行为属性和心理属性等。基本属性是勾勒用户的基础:性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。 属性是指用户的倾向、区间、心理等,这反映的是用户对花钱有什么看法。到底是喜欢质量好的还是追求品质高的,是倾向于产品功能价值还是情感需求的价值。 心理属性是从用户潜在的心里需求分析,从生活、作、情感、社交等方面所拥有的价值观。04构建用户体步骤1.数据收集:对各系统数据进行梳理、采集,实现基础数据的互联互通,从而为用户做数据准备。 如客户管理系CRM,或有智能采集系统日志的,收集方式包括API、SDK和传感器采集等,根据数据分析与数据挖掘什么标签来反推需要的数据源。

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