不时有新的金融数据创业公司昙花一现，有的高调，有的低调，都试图挑战彭博终端的某些功能。不过这些公司最终都很快就消失了，有的关门大吉，有的转行，还有的被人收购。 究竟是为什么？...那些做金融数据的创业公司的出路究竟在哪？ 首先，彭博并不是那种人浮于事的守成型公司。我可能是在彭博创投喝Kool-Aid饮料喝得太多了，但是彭博留给我的印象非常深刻。...这个领域除了早期试水者Stocktwits和Covestor之外（他们主要瞄准非专业群体），现在面向专业人士的社区还包括一开始主要面向买方分析师、但现在已经发展得更广的SumZero。...从数据中提取信号无疑是金融数据界的终极游戏，有一些有意思的创业公司也在这方面投入了大量精力，比如为华尔街提供社交数据分析的Dataminr，和号称要“为金融界带来一场智能助手革命”的Kensho。...但总体上我认为将有越来越多的创业公司进入金融数据领域寻找机会，而且某些公司的确有取胜的可能。我很愿意看到金融数据界的进化会沿着什么路线发展。
数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。...它们分别是： 去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司; 去为一个拥有着伟大想法的公司工作; 去选择给一家即将进入空白市场的公司。 现在确实是属于数据分析师的天下了。...一个数据分析师应该选的这家公司，应该凭借数据科学来做到自己与其他竞争对手之间的「切割」。...公司和数据分析师双方都应有着足够强烈的意愿，推动技术再往前发展一点点，永无止境地去摸索极限，并愿意承担更多的风险。...几乎所有的公司都已经有了一些成型的应用，当然数据分析师是必要的岗位，但是更值得去选择一些拥有明确研发方向，强有力的数据研究团队，但是仍然还处在研究解决一系列问题过程中的公司。
公司介绍 长期稳健的私募领航者 深圳市天马资产管理有限公司成立于2002年1月，是国内最早的阳光私募。创始人康晓阳先生，为国内长期价值投资的杰出代表。天马资产拥有多支超过10年的阳光私募产品。...团队分别在美国，香港和中国分公司工作，致力于AI技术在投资管理领域的探索、研发及实践。...公司旗下Lighthorse中国成长基金曾荣获全球对冲基金多头策略业绩第一名、新兴市场业绩第一名、大中华地区对冲基金复合回报率第一名等奖项，并获晨星基金五星级最高评级；公司旗下的Lighthorse 全球基金在...工作地点 深圳 金融数据分析师 岗位职责 1、深入挖掘金融市场相关数据，研究并开发适用于机器学习模型的量化因子与特征； 2、收集各种数据，搜集和整理业内外各类金工及相关成果； 3、与IT运维合作，保证数据生产过程的稳定高效...任职要求 1、全日制金融工程、应用数学、统计学等金融和理工科相关专业本科及以上学历，拥有较好的统计、数量分析及计算机功底（应届生优先）； 2、熟练使用Python及SQL数据库进行数据分析及特征工程；
稻盛和夫的经营哲学认为，裁员或许可以一解公司燃眉之急，但如此循环下去，只会令员工对公司失去信心。...在公司陷入困境时，如果经营者不选择裁员，而是和员工结成一条心，员工会对公司产生一种归属感，并愿意通过自身的才华奉献给公司。 而作为数据分析师的我们，在面对这样的职场裁员风波的时候该如何面对？...比如当年的诺基亚员工，曾经这样评论自己的公司“福利很好、比较适合养老”、“大厦将倾”，公司增长缓慢，高层决策屡屡失误，会感觉到整个组织的懈怠状态。...汲取跨界的知识：以自己职业领域为核心去拓展到其他相关领域，比如作为数据分析师，不光是要会数羊，还要知道羊长什么样，怎么养羊，如何卖羊，怎么做好养羊的生意。...不管是数据分析师，还是CEO，皆是如斯。 内容来源：宿痕 知乎“数据分析侠”专栏
对于测试平台来说，常见的有两种建设方式，一种是引入一些常见的测试工具，比如 JMeter、Postman、禅道等；另一种是组建专门测试开发团队，针对公司当前的研发模式，设计和编写适配的研发平台及测试工具...这对于一个创业型公司的质量团队来说真的太棒了。...工作空间指定了如下命名规范： a) 【测试人员】ID和姓名均设置为自己的名字全拼，角色分配为管理员； b) 【非测试人员】ID和姓名均设置为自己的名字全拼，角色分配为只读用户； c) 【组织】只新建一个组织，并以公司名为组织名称...【执行结果通知对象】：测试组成员及对应开发负责人 下图就是我们公司质量团队内部整理并执行的 MeterSphere 使用流程和规范的内容概要。...小结 最后总结一下整个MeterSphere使用体验，在使用的过程中，切身感受到MeterSphere项目团队对于版本更新速度还是很快的，缺陷修复也很及时，希望继续保持~ 作为创业型公司的质量团队，MeterSphere
为了能够解决好中小型企业的资金问题，市面上出现了一种新兴的概念，那就是供应链金融公司，那么什么是供应链金融公司？供应链金融公司能够提供哪些帮助？...什么是供应链金融公司 由于中小型企业经常出现资金断流的问题，所以为了解决中小型企业这种资金问题，出现了供应链金融，供应链金融就是以供应链作为真实的交易背景，从而帮助各大中小型企业解决资金断流的问题。...供应链金融公司能够帮助企业解决信用不足或者资金欠缺的问题，从而使企业在资金方面获得一定的帮助。 供应链金融公司能够提供哪些帮助 1、能够帮助小型企业解决融资难，融资贵的问题。...中小型企业除了融资难这个问题以外，还会面临着多种风险，而供应链金融公司能够提升公司的风险防控能力，整合企业的各种资源，使企业的资源实现高效的融合。...以上为大家介绍了供应链金融公司的相关内容，对于一些共融资难的中小型企业来说，供应链金融公司所能提供的帮助是非常有意义的。
在这篇文章中，我们将仔细研究这家银行业巨头多年来独特的投资和收购战略，以期在金融领域与金融科技公司竞争。 2017-2020：摩根大通金融科技交易 “我们必须战斗。我们必须加快行动。...该公司对金融科技投资的紧迫性、迅速性和多样性表明，其希望与席卷银行业的颠覆性金融科技发展趋势进行多维度、全方位竞争。...不仅如此，摩根大通还收购了巴西金融科技公司FitBank的少数股权，并与Marqeta合作推出虚拟信用卡。...相应地，摩根大通签订协议各自收购C6银行40%和大众汽车金融服务公司75%的股权。...摩根大通还收购了希腊金融科技公司Viva Wallet 49% 的股份。 来自金融科技公司以及美国科技巨头的激烈竞争一直是该公司雄心勃勃投资的关键。
某大型金融数据公司（以下简称“公司”）核心为银行、保险、消费金融、信贷、互金等行业客户提供全套数据服务和解决方案，帮助此类对数据安全要求极高的客户将数据决策转化为业务决策。...公司重点系统包括需求私有化部署的PBOC征信报告特征解读系统、需求多种方式部署（公有云、私有化、混合式）的反欺诈评分系统等复杂技术和业务系统。...，需要解决以下问题： 在技术团队急剧扩张的情况下，如何完成团队治理工作 在业务体量快速增长的情况下，如何优化架构并保障线上服务质量 资深消费金融等大型系统整体方案如何快速实施落地 解决方案 针对以上情况和需求...，好雨与公司进行了深入沟通，考虑公司现有IT架构和组织结构，并结合公司现有业务和未来发展规划，提出了基于Rainbond的针对性解决方案，以达成对于业务的保障和提升。...关于Rainbond Rainbond是以应用为中心的PaaS，深度整合基于Kubernetes的容器管理、Service Mesh微服务架构、多类型CI/CD应用构建与交付、多数据中心的资源管理等技术
人们希望访问数据的速度比以往任何时候都快。...这使得传统金融服务公司不断加快发展步伐，努力发展数字化业务，试图保持控制、协调和创新日常业务，同时保持合规性，降低成本，并确保最佳的消费者体验，但他们正面临着一些挑战。...它们需要集中管理其财务功能的中心，可存储归档数据的研发数字实验室以测试其新创建的应用程序，以及可将大量数据从一个位置传输到另一个位置的数字高速公路。...Interxion公司最近对Research In Action进行了一项调查研究，其中明确指出了这一点。...遗留问题仍然没有解决 就其性质而言，金融服务机构拥有大量的传统IT设施，从数据中心和网络到呼叫中心和处理中心。
近日，印度一家非银行性质地金融公司 IKF Finance 泄漏了超过 3 TB 的敏感客户和员工数据，可能暴露了其整个用户群体。...该团队表示，MongoDB数据库在关闭前已经暴露了大约一周时间，在发布消息之前，他们尝试联系IKF Finance征询意见，但未获得回应。 IKF Finance的哪些数据遭到泄露？...泄露的数据实例包括400多万份各种类型的文档，整个数据库的数据量超过3.3TB。...该数据库含有大量敏感的客户和员工信息，具体包括： 印度税务部门颁发的永久账号卡（PAN卡） 印度的生物识别身份证件——Aadhaar cards 护照 贷款合同 泄露数据示例 来源：Cybernews...数据泄露的严重程度表明IKF Finance在网络安全措施上存在重大缺失，因此有必要对这一事件进行全面调查，建议该公司立即采取措施修补安全漏洞并保护受影响用户。
中国目前互联网金融的风控环境和东欧的信用环境相似，东欧的一些征信公司在中国很有市场就是这个原因。中国互联网金融公司在信贷风险管理方面面临的挑战如下。...5.风控模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现，风控成了所有互联网金融公司的核心竞争力。每一家互联网金融公司都会建立风控模型，实施信用风险管理。...互联网金融公司只能依靠自己的业务不断积累，利用自己平台积累的数据和种子来解决这个问题，一旦管理不好，会对新兴的互联网金融公司造成较大影响。...五、反欺诈成为信用风险防范的主战场 依据几家互联网金融公司的数据，在统计的信用风险损失事件中，恶意欺诈占了60%的比例。恶意欺诈防控成了所有互联网金融公司的主要风险管理任务。...国内领先的移动大数据服务商TalkingData，正在为互联网金融公司提供移动大数据来防范用户的恶意欺诈，数据的查得率超过了50%左右，具有成熟的数据商业应用场景。
我们生活在一个大数据时代，数据无处不在，CDA数据分析师在现如今的社会中已经越来越火热了，不少的人想要问什么是CDA数据分析师？如何成为一名CDA数据分析师？下面我们就对此有一个简单的介绍。...CDA数据分析师存在于很多的企业之中，在运营管理方面有着很大的作用，它需要提供最新的运营情况，对于公司的数据需要制作出来并且维护，具体的工作就是反应公司的运行情况是怎么样的，CDA数据分析师有利于企业向着数字化转型...现如今的CDA数据分析师的市场前景非常的广阔，它能对咨询，旅游，销售等等的方面进行分析并且可以制作出来业务报告，可以提供决策所需要的数据，所以现在国内的很多大公司都会招聘CDA数据分析师。...现如今的CDA数据分析师行业如此的火热，不少的人都会想要成为CDA数据分析师，首先我们是需要把CDA数据分析相关的知识吃透，这也是我们成为CDA数据分析师的前提，对于理论性的知识我们更是需要背下来，所以是需要买很多相关的书籍...生活在一个大数据的时代，能够成为一名CDA数据分析师，在当今的这个社会是非常吃香的，在上面我们已经向大家介绍了CDA数据分析师是什么以及如何成为CDA数据分析师，希望能帮助到大家。
供应链金融在近几年出现的频率非常高，人们在谈到创业想法的时候总是难以避免讨论到它。这个概念出现的时间已经挺久的了，但真正流行起来也就在这几年。那么，供应链金融平台有哪些公司？供应链金融有哪些好处？...供应链金融平台有哪些公司？ 供应链金融的作用非常突出，对于中小企业的创业者可以提供良好的风险保障。随着国内互联网行业的发展，供应链金融平台也有互联网化的趋势。...因此，如今一些比较大的供应链金融平台以互联网企业为主。像我们熟知的大型互联网企业，以及一些电子商务平台，都有供应链金融平台。另外一些银行也为社会各界提供了供应链金融平台。 供应链金融有哪些好处？...相对于传统业务来说，供应链金融可以为平台带来更高的收益。让传统的金融服务商也可以互联网带来的红利。因此我们认为，对于供应链金融双方来说，都是互利共惠的效果。 供应链金融平台有哪些公司？...大家可以通过上述内容了解到供应链金融平台的特点以及优势。从现在的眼光来看，供应链金融是有利于商业环境的改善，让创业环境变得更好，也让金融行业更加蓬勃向上。
从我去年入职金融策略数据分析师到如今，已有半年时间了。...数据分析师的主要职能通过数据发现问题解决问题，但前提是你要理解公司业务，掌握解决方法。关于具体的解决方法，我在CDA数据分析师已经学到了很多，但对应不同的公司以及不同的部门实际业务就千差万别了。...衡量名单量波动指标 数据分析师通过数据发现问题解决问题，业务是重要的支撑点。 在这方面自己是通过请教周围的同事，记下他们简述的内容。虽然看起很简单，但过程很繁琐，这是一个需要耐心逐步积累的过程。...结语 我很庆幸自己的转行之路，也很高兴能够在CDA数据分析师度过充实的学习之旅。...数据分析师的待遇比普通岗位要高很多，发展前景也很广，但这个职位所涉及的知识和原理也很复杂，这就需要自己多动脑，不断思考，上文提到的工作困难只是实际工作的一小部分。
行代码带数据回家 学会引入openpyxl工具包存储数据？...（1）创建一个Excel表格 （2）创建一个sheet （3）在sheet里面保存数据 （4）把表格保存在一个磁盘里 import requests import json import openpyxl
我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。 其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。...从行业需求的角度，互联网金融，O2O，数据服务，教育，电子商务，文化和娱乐领域对数据分析师的需求比其他行业更大。无论是在企业还是社会中，数据已开始扮演越来越重要的“角色”。...数据分析师的前景和弊端 数据分析师的前景 首先，每个人都需要了解数据分析师在他的视野中拥有非常巨大的财富。数据分析不是一项简单的技术工作。这是一项潜力巨大的工作。在这项工作的背后，有很多机会。...滴滴出行数据分析团队的负责人刘普已经在许多公司工作了多年。在此期间，他从一名普通的数据分析员成长为精通技术和业务的数据专家。...数据分析师的劣势 数据分析师在数据分析中，像探索性分析本来应该是数据分析的工作，但是我知道大多数企业数据分析当前都没有完成这项工作。
摘要 关键词：敏捷开发、集成交付、远程维护、降本提效 正文 某大型金融数据公司（以下简称“公司”）核心为银行、保险、消费金融、信贷、互金等行业客户提供全套数据服务和解决方案，帮助此类对数据安全要求极高的客户将数据决策转化为业务决策...公司重点系统包括需求私有化部署的PBOC征信报告特征解读系统、需求多种方式部署（公有云、私有化、混合式）的反欺诈评分系统等复杂技术和业务系统。...，需要解决以下问题： 在技术团队急剧扩张的情况下，如何完成团队治理工作 在业务体量快速增长的情况下，如何优化架构并保障线上服务质量 资深消费金融等大型系统整体方案如何快速实施落地 解决方案 针对以上情况和需求...，好雨与公司进行了深入沟通，考虑公司现有IT架构和组织结构，并结合公司现有业务和未来发展规划，提出了基于Rainbond的针对性解决方案，以达成对于业务的保障和提升。...关于Rainbond Rainbond是以应用为中心的PaaS，深度整合基于Kubernetes的容器管理、Service Mesh微服务架构、多类型CI/CD应用构建与交付、多数据中心的资源管理等技术
数据分析入门 前段时间知乎上有人问我数据分析师从何学起？ “您好，我想从事数据分析师这一块，想请教下您，我该从何学起呢？谷歌或百度答案各式各样，一时摸不着头脑。”...这里根据自己的经验回答了如下： 可以从整个数据分析的流程入手开始学习。 假设数据已经存储好了，首先就是数据的过滤提取。...这个过程一般需要编程来解决，不可能每次给你的数据都是正好你想要的，建议学习python。 第二就是过滤好的数据进行分析，这个过程一般根据数据的存储格式不同要掌握很多的工具。...比如最常见的excel，还有存储在各种数据库中的数据，至少要会Excel的常用操作和函数，以及数据库SQL语法。 第三就是数据展示，将分析的完成的数据生成各种报表展示。
现在很多金融科技公司估值超过10亿美元，那么这些金融科技公司花了多长时间才进入金融科技独角兽行列。 金融科技，彻底改变了我们的支出，储蓄和收款方式。...金融科技是利用互联网，移动设备，云服务和软件来提供金融服务。近年来，该行业蓬勃发展，许多金融科技初创公司的估值达到了十亿美元（又名“独角兽”地位）。...我们深入研究了当今世界上大型金融科技公司的发展里程碑，确定了这些金融科技独角兽成立的年份以及达到十亿美元估值的年份。...达到10亿美元估值最快的金融科技初创企业 美国金融科技公司Brex由两名年轻的创业者于2017年1月创立，不到两年的时间就成为了一家市值十亿美元的金融科技公司。...估值达到10亿美元最慢的创业公司 达到独角兽地位的最慢的金融科技公司已经存在了一段时间。在过去的20年中，在100家公司中，有4家达到了十亿美元的估值。
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