(2)事前监测预警难 面对目前非法集资手段的电子化、网络化、传播途径多样化、行业分布的广泛化等特点，想要实现对非法集资犯罪活动的事前预测、事中预警，是重庆市金融监管部门面临的一大挑战。 最终，基于重庆市企业的原始数据和“冒烟指数”分析结果，设计可视化系统，辅助用户直观了解重庆市非法集资风险情况和个别企业风险详情。 (3)大数据分析技术 高效、迅速、精准的挖掘海量数据中的风险信息是重庆市大数据监测预警非法集资平台的关键。 它是一门研究机器以获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问，是将无序数据转化为有用信息的方法，价值在于从数据中抽取规律，并用于解释数据或预知未来。机器学习分为四大块：降维、分类、聚类和回归。 专家合作是金信网银迅速发展的一大法宝。对市场需求的理解，一方面需要从实践中总结学习提升，另一方面需要理论层面的引导，加深对业务逻辑的分析。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。 这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？ 正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
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数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ? 我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。 追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。 概括起来有下面这些要点： 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点：存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用：反诈骗系统。 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 相对稳定：数据一旦进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化：不只是反映企业当前的状态，而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中，常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中，按照数据的不同分类进行分层抽样，在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要进行分层抽样的应用背景： 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。 这里数据总体为2017年重庆市所有区域高中的学生高考成绩。 分层抽样按照区域分类。 result = data.groupby( 'area', group_keys=False ).apply(typicalSampling, typicalFracDict) 由此，即实现了将重庆市 2017年不同区域学生高考成绩按照不同区域的比例进行随机抽取，以方便完成后续的数据分析。
大数据已过时，算法正当道。数据已经成为一种商品，每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 由于数据湖带来了相当多的挑战，在2016年，我们将看到数据湖管理的未来：数据湖服务作为一种解决方案，为您的数据湖提供一个完整的管理方案。 由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势，数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。 因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。 对于那些大的商业组织而言，大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面，政府是缓慢的，但是在2016年，我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。
说到算法，就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲，什么是数据结构？程序员怎么学好数据结构？ 我们介绍算法的时候说过，计算机当中的算法，本质就是一系列程序指令，用以解决特定的运算和逻辑问题。 而所谓数据结构，是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话，数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲，巧妇难为无米之炊。算法，就好比是聪明勤劳的女主人，而数据结构，就是用来做饭做菜的柴米油盐。 数据结构都有哪些组成方式呢？ 首先，是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴，肯定都知道数组，这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外，链表也是一种重要的数据结构。 Redis当中的集合 sortedSet，背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构，往往结合了多种基础数据结构当然优势，在特定的场景下非常有用。 这就是数据结构的几种组成方式，大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因，图里面所列出的具体数据结构，只是最最常用的几种，并非全部。
重庆的监测数据显示，应用“AI＋大数据”的流感、手足口病预测模型，可以提前一周预测传染病发生情况，准确率均达到86％以上，高发季预测准确率可达到90％以上；慢阻肺智能筛查模型的准确率达到92％，应用此模型可大幅减少筛查成本 目前，智能疾病预测与筛查两大模型的研究成果已转化为《重庆市慢阻肺危险因素智能筛查报告》和《重庆市流感与手足口病预测研究报告》，并在11月19日召开的重庆市疾病预测项目专家评审会中得到认可。 2016年12月，重庆市卫计委、重庆市疾控中心和平安科技成立大数据及AI在疾病防控领域的应用研究项目联合课题组。 经过近一年的努力，基于重庆市超过2000万份健康档案和电子病历，以及平安集团的海量外部数据，应用人工智能和大数据方法，同时结合本地疾病防控实际业务经验和专家知识，研发了流感、手足口病两种传染病预测模型， 重庆疾控中心课题组表示，疾病预测项目涉及疾病防控、临床医学、大数据和人工智能等领域，是一个涉及交叉学科的课题，其研究复杂度和困难度非常高。
本文全面总结了大数据领域的发展态势，分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气，但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起，在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。 后来随着开源运动的迅速发展，一大批此类新技术开始共享到更广的范围。然后，一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。 大企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的。还有，令创业者感到绝望的是，许多（还是大多数？）企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端（至少不愿迁移到公有云）。 你得捕捉数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据并对数据进行可视化。这些工作一部分可以由产品来完成，而有的则需要人来做。一切都需要无缝集成起来。 大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。
大屏数据显示优化 大屏数据的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图，反应上来有个问题，就是动画比较卡顿。 而大屏像素很低，高清的图片也显示的像素点很大，看起来非常模糊，所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些，切换卡顿就不见了，显示却并没有特别的变化。
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！ 同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。 这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ? 对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！ 技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
<数据猿导读> 提供数据中心监测服务的美国创企LogicMonitor完成 1.3亿美元融资；东南卫视与认知数据合作，布局影视文化大数据；京东金融再扩版图，合作四维图新布局车联网大数据……以下为您奉上更多大数据热点事件 日本NEC集团与重庆市合作，布局大数据、云计算等领域 据了解，日本信息技术公司NEC集团与重庆市政府早在2013年就已经达成了战略合作。日前， NEC与重庆市宣布将就大数据、云计算领域再次加深合作。 届时，NEC将为重庆市提供大数据以及云计算方面的技术支持，双方还将共同推进人脸识别技术等项目，进一步促进重庆市大数据产业落地。 ? 川大生物医学大数据研究中心成立，从此就医进入个性化时代 日前，在川大生物医学大数据研讨会上，四川大学华西医院宣布，已经成立了川大华西生物医学大数据研究中心。 据了解，唐宋数据成立于2005年1月25日，主营业务包括数据信息服务、咨询服务、会展服务以及钢铁贸易等四大类。在数据采集、数据建模、数据技术、数据体系和数据产品化等方面拥有丰富经验。
出席此次活动的有重庆市经济和信息化委员会副主任居琰、重庆市两江新区管委会副主任何友生，以及海云数据、东方富海、中关村大数据产业联盟等20余位国内知名的大数据投资界人士、企业家及行业专家。 何友生表示，聚焦高新技术和战略型新兴产业，“云、大、物”是两江新区重点扶持产业。尤其近年来蓬勃发展的大数据，为重庆、为两江带来了新的发展机遇。 重庆市经济和信息化委员会副主任居琰也提到，隐藏巨大价值的大数据产业将成为重庆市重点发展、扶持对象。 大数据是国家“十三五”规划的重要组成部分。近年来，重庆市电子终端制造、云计算等电子信息产业快速发展，高品质数据中心项目建设投运，大数据产业发展基础好。因此在会上，重庆本地的大数据产业联盟正式成立。 此外，重庆市正加快制定《重庆市建设国家大数据综合试验区实施方案》，积极推进相关工作。其中就包括加强大数据产业集聚发展，推动技术、人才、数据、资本等资源集聚，形成区域性大数据产业发展制度体系和经验。
新智元报道 编辑：张乾 【新智元导读】在国务院、工信部等国家层面出台一系列支持人工智能发展的文件后，北京市科委近日将国家政策落地，发布六份通知，面向认知与类脑技术、新一代信息通信、智能制造与机器人、 新一代人工智能、物联网与智慧城市等六大领域征集储备课题。 11日，北京市科委发布六份通知，征集2018年六大技术领域储备课题，这六大领域分别为： ①认知与类脑技术 ②新一代信息通信 ③智能制造与机器人 ④新一代人工智能 ⑤物联网与智慧城市 ⑥空天领域 上述六大领域中 2.申报单位管理规范，业务及财务制度健全，在市科委无C级及以下不良信用记录。 3.若申报单位为企业，则应有自筹经费来源，以保证课题顺利实施，课题自筹经费与申请的财政经费比例原则上不低于1:1。 除此之外，各个领域还有其他要求，具体以北京市科委官方通知为准。
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