Redis将数据存储在内存里面，而且它发送给Redis的命令请求不需要经过典型的查询分析器（PARSER）或查询优化器（OPTIMIZER）处理，所以Redis对自身存储的数据执行随机读写的速度是非常快速的...在这种背景下，如何应对当下互联网金融账务核心应用的高并发、海量数据快速计算、数据结果急速响应的需求，Redis的使用提供了较为出色的解决方案，通过将数据和请求分布到不同的节点，实现水平扩展和负载均衡，进而提供高并发数...因此，在互联网金融账务核心系统中，更偏向于选择REDIS CLUSTER。...2.Redis在互联网金融账务核心系统的一些应用场景 互联网金融账务核心系统是一种特殊的账务系统，与传统金融的账务核心相比较，它具备数据的强一致性和业务耦合程度，具备数据传输的合规性，更具备某些场景下极高的访问密集度...以下列举Redis在互联网金融账务核心系统的一些典型的应用场景。
熟练View层、Service层、Dao层之间的方法相互调用操作、 熟练dbutils操作数据库表完成增删改查 通过本项目，让我们了解公司项目开发的流程，充分的掌握项目需求分析、设计与功能的代码实现。...功能分析 1 编写MainView类中addZhangWu方法 1.1 键盘输入新添加的账务信息 1.2 调用ZhangWuService类中addZhangWu方法，用来指定账务的添加 1.3 添加完毕后...功能分析 1 编写MainView类中editZhangWu方法 1.1 键盘输入要编辑的账务信息ID号 1.2 键盘输入要修改的账务信息内容 1.3 调用ZhangWuService类中editZhangWu...功能分析 1 编写MainView类中deleteZhangWu方法 1.1 键盘输入要删除的账务信息ID号 1.2 调用ZhangWuService类中deleteZhangWu方法，用来将指定的账务信息删除...DAO层：相似度高，难度不大； 到现在为止我们是第一次写这么复杂的项目，所以大家之间也没有练习过功能分析的能力，所以第一次需要讲师来分析是正常的，当大家不断练习后，有了正确的思维模式，自然就能分析了。
本文主要介绍核心账务系统的性能和容灾能力，将从账务系统简介、百万TPS压测实验、系统架构分析、开源计划四个方面进行阐释。希望能给同业人员一定启发和借鉴。 1....本文主要介绍核心账务系统的性能和容灾能力，包含以下内容： 核心账务系统简介 百万TPS压测实验 系统架构分析 开源计划 2....系统架构分析 4.1 整体架构设计 4.1.1 核心设计原则 在解决超大流量时，电商系统及支付系统目前最流行的解决方案是通过分库分表来做流量切分，通过分布式事务解决分库分表带来的分布式一致性的问题。...4.1.2 分层设计 核心账务系统从上至下分为4层： 账务业务层 基础账务层 基础架构层 存储层 另外还有一个纵向贯穿始终的监控层，负责收集监控数据和跨层监控。架构示意图见图4.2： ?...这个过程是一个经典的数据库回滚日志（WAL，Write Ahead Log）案例，也是账务系统的本地数据存储格式。由于单机机器故障可能会导致日志丢失，我们采用Raft强一致性算法来增强数据容灾能力。
账务数据库承担着亿万用户资料同步、充值缴费和账务记录等任务，是通信运营商业务支撑系统的核心。随着5G业务规模化开展，账务系统对数据库的高并发、高可用保障能力要求越来越高。...聚力“信创” AntDB数据库价值分析 AntDB 是一款国产自主、多租户、高性能、在线伸缩、安全可靠的电信级分布式关系型数据库产品。...AntDB数据库行业应用成效 针对客户账务系统特点和业务重点，亚信科技依托自主研发的分布式关系型数据AntDB，实施了个性化的数据库改造实施方案，改造后的业务系统和现网系统同时运行。...系统上线当日，即支撑业务受理约7000万次，业务变更百万次；系统接口耗时与割接前持平的情况下，单节点连接数从8000提升至100000；割接以来账务系统持续平稳运行、用户0投诉。...此次项目的成功上线，是AntDB数据库在数据库领域的一次创新性的、有益的突破，为通信行业的核心数据库改造做出了积极尝试，为后续数据库的全面转型沉淀了方法、积累了经验。
3）logger目前只支持抛公司的logger日志平台，部门想自定义日志查询分析工具比较困难。...3）MYCAT Mycat是一个中间件，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理...2.3.2.3 数据库策略 除了支持自己的支付业务，也支持把账务系统输出到其他BU。为了数据权限及互不影响，我们做了数据隔离。需要特别说明的是，只做数据隔离，系统还用同一套，不做隔离，方便发布和运维。...影响账务系统稳定性的主要因素有一下几个方面： 缓冲记账，问题表现：分录有数据，明细无数据 会计异步记账，问题表现：明细有数据，分录无数据 分录规则配置，问题表现：同一笔分录中，借贷方金额不一致 2）为企业大财务提供汇总记账凭证...账务系统记录的是业务账，这些数据是整个企业财务数据的一部分，需要合并到公司的大财务系统中去。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
对资费信息、账务账号、业务账号进行管理维护，同时，为管理员呈现客户消费细则，及报表汇总，便于管理员从宏观角度和微观角度进行数据分析。...功能 建立账务账号管理和维护，管理员可以维护客户的信息；可用通过身份证号、姓名、登录名、账务账号状态一个或多个条件查看账务账号信息。...根据系统的需求分析，得到本系统的功能要求如下： （1）权限管理模块：根据登录的管理员的不同权限，会显示对应的模块界面。...（2）账务账号管理模块：进行客户信息的CRUD（增查改删），其中，删除后，不能开通、修改、删除。...删除账务账号同时，删除下属的所有业务账号；暂停、删除账务账号，下属的所有业务账号也会收到影响；账务信息可以根据姓名、登录名与身份证号进行模糊搜索。
支付交易处理 支付交易的处理在上述流程下就很好理解了，首先，业务系统通过收银台或者支付API将交易发到支付系统，支付系统通过账务交易记录账务并给到会计系统，然后通过清算模块与银行渠道完成支付落地，最后将清算模块与会计记录进行核算...账务会计 ? 账务会计 账务和会计相关我之前专门有一篇文章分析，此处就不再赘述。 传送门：【支付系统设计从0到1】支付宝架构中记账功能设计分析 支付清算 ?...支付清算 在支付清算这页里我们看到，支付宝分了支付系统和清算系统作为联机交易，其实这就是我们之前讲的支付系统设计中的支付产品和支付渠道，然后通过记账指定给到账务系统里再做记账，联机记录交易流水，异步做复式记账...这其实也是我们在设计支付清算系统的时候的一个原则：为提高交易性能，交易必须与账务分离，以提高交易处理性能和效率，从而有针对性的分块解决复杂业务逻辑。...另外，这里面还包括了：数据持久、流程引擎、规则引擎、超时处理、资金处理、产品账接入、收费接入、商户通知、统一事件等。 商户通知和统一事件通过消息系统异步交易时间处理。 ----
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
[1-new-database.png] 马上金融第二代数据库架构痛点 海量数据 OLTP 场景需求痛点 截止目前账务系统的核心表累计数据量已达到单表 15 亿行以上，还在高速增长中。...这给数据库系统带来了巨大挑战： 海量的历史交易与账务数据堆积在 MySQL 数据库中，使数据库臃肿不堪，维护困难（在线 DDL 变更、数据迁移、磁盘容量瓶颈、磁盘 IO 瓶颈等）。...在 2019 年 4 月，账务系统 TiDB 项目已将 MySQL 数据库 2018 年以前的历史数据删除。极大地降低了账务系统 8 套 MySQL 数据库集群的 IO 压力。...总账项目部分模块关键流程示意图如下: 数据量基数大。总账项目吸纳了公司核心账务系统以及其他关联系统的所有数据，数据基数非常巨大，要求至少 10TB+ 空间，未来 2 年内可能会增长到 20TB 以上。...我们积累了账务归档、总账跑批等大数据量、高并发量的 TiDB 实践经验。我们还将所有 TiDB 运行到了 Kubernetes 容器云平台之上，使数据库真正获得了 Cloud-native 能力。
问题分析 为了让读者能够充分理解这个问题，先分解问题 原始数据如下： 序号 名称 部门 入职时间 等级 1 小明 开发部 2012-10 1 2 小丽 账务部 2013-01 1 3 小华 开发部 2021...-01 3 4 小红 开发部 2001-01 2 5 小张 账务部 2022-01 2 1、先根据部门分组，然后根据等级排序(正序) 预期结果如下 序号 名称 部门 入职时间 等级 1 小明 开发部...2012-10 1 2 小红 开发部 2001-01 2 3 小华 开发部 2021-01 3 4 小丽 账务部 2013-01 1 5 小张 账务部 2022-01 2 2、先根据部门分组，然后根据入职排序...(倒序) 预期结果如下 序号 名称 部门 入职时间 等级 1 小丽 账务部 2013-01 1 2 小张 账务部 2022-01 2 3 小明 开发部 2012-10 1 4 小红 开发部 2001-01
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
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，而是通过对数据的充分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数据的战略性认识和使用，在大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，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据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。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。...在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一些机构可能会利用手中的大数据资源，对用户进行过度分析或不当利用，如歧视性定价、不公平竞争等。这种滥用数据的行为不仅违反了市场公平竞争的原则，也损害了消费者的权益。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，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，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。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1....一般来说，业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？...小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费...附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
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