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金融科技:数据导入技术

金融科技行业,我接触的主要数据格式: 1 csv格式或者xlsx格式,轻量级的数据格式 2 SAS软件数据格式,通过SAS软件处理和保存的数据 3 数据库表格数据,关系数据库或者数据平台的数据表 4 第三方数据 API调用传送数据json格式 金融科技行业的数据科学工作,不管是探索,还是分析,还是建模,我们要先导入数据。 我的经验分享如下: 1 首先,清楚数据的格式 2 其次,选择合适的技术栈 3 第三,编写代码导入数据 4 最后,数据检视 01 导入csv格式或者xlxs格式数据 1.1 Python语言 使用pandas 2 使用pyhive库访问和获取大数据平台Hive数仓的数据表 3.2 R语言 使用RODBC包从数据导入数据表,需要在Win系统或者Linux先配置好ODBC。 例如: 1 使用RPostgreSQL包访问和获取PostgreSQL数据库的数据表 2 使用RMySQL包访问和获取MYSQL数据库的数据表 04 第三方数据返回的json格式 4.1 Python语言

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数据金融领域7数据科学案例

公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。 为了帮助您回答这些问题,我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据,手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而,对于大多数公司来说,将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。 例如,机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后,这些技术可用于生成自动报告。 预测分析 ? 分析现在是金融服务的核心。 结论 对于金融机构来说,数据科学技术的使用提供了一个从竞争中脱颖而出并重塑其业务的巨大机会。 大量不断变化的财务数据造成了将机器学习和AI工具引入业务不同方面的必要性。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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    金融领域7数据科学案例

    近年来,数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。 金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据,手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而,对于大多数公司来说,将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。 例如,机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后,这些技术可用于生成自动报告。 预测分析 ? 分析现在是金融服务的核心。 结论 对于金融机构来说,数据科学技术的使用提供了一个从竞争中脱颖而出并重塑其业务的巨大机会。 大量不断变化的财务数据造成了将机器学习和AI工具引入业务不同方面的必要性。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    在低端市场,一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署),这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统,同时这些系统也都是比他们的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长(对比那些银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。 下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测,和这些发展带来的变化如何影响金融服务业: 机器学习将会加速发展,同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。 大家在不同的时间使用了相同的技术之间并没有任何差别。 总而言之,2016年的市场将会不断前行,混乱随之减少,同时会使大数据的海洋变得风平浪静。 译者:袁璞,圣特尔•E店宝大数据架构师,关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    在低端市场,一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署),这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统,同时这些系统也都是比他们的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长(对比那些银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。 下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测,和这些发展带来的变化如何影响金融服务业: 1. 机器学习将会加速发展,同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。 数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。在反欺诈和风控领域将会使用更加成熟的技术来改善风控模型本身,并且加速发展实时分析监控和预警。 大家在不同的时间使用了相同的技术之间并没有任何差别。

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    4 亿、金融 IT

    ) 2、核心主机使用的配套软件3套: 其中核心主机存储切换管理软件1套,核心系统性能分析软件1套,核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务: 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建,核心业务系统数据平滑迁移 采购需求: 2022年5月17日,福建省农村信用社联合社发布《数据库存储(01)采购项目等六个项目》招标公告,预算 7693 万元。 2022年5月17日,福建省农村信用社联合社发布《数据库存储(02)采购项目等六个项目》招标公告,预算未公布。

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    金融科技:技术

    金融科技行业从事数据科学工作,需要掌握哪些技术呢? 我以自己的经历,说一下金融科技的技术栈。 04 其它技术 金融科技行业数据科学工作,其它技术,罗列如下。 总之,技术和业务相辅相成,技术服务业务,业务需要技术技术和业务可以看作金融科技数据科学人才的“左右手”,我们需要通过持续学习和实践,来促进共同成长和发展,以干出更多有价值和有意义活儿。 技术这个东西,请学以致用,活学活用。 我是陆勤,在金融科技行业从事数据科学工作,也是一名终身学习者。 我工作过的内容主要包括数据清洗和准备、风控评分模型、数字营销模型、风控策略分析、数据建模环境构建和维护等。 金融科技专辑 1 金融科技:金融科技与数据科学概述

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    金融科技:金融沃土长成的技术新芽

    之所以会有这个称谓,除了与互联网金融区分有关之外,更多的是因为金融科技时代不再是将金融行为与外部技术进行简单相加,来告别金融行业原本的流程和程序,而是将金融科技看作是一种技术来看待,从而找寻它与外部行业的结合点 其次,金融科技是以金融为切入点,最终落脚到技术的,本质上来讲是一种全新技术类型。 金融科技之所以被称作金融科技,其中一个很重要的原因在于它以金融为切入点,通过技术金融领域的应用来衍生出具备金融属性的全新技术,借助这些新的技术来促进外部行业的发展,从本质上来看,金融科技更多的是一种全新技术 金融科技主要应用在风控、支付等具体的金融环节上。它更多的是新技术在传统金融流程和环节应用之后产生的全新物种,这些技术诞生与传统金融的流程和环节当中,具有明显的金融属性,但从本质来看确实一种技术。 所以,金融科技其实是以金融为切入点,通过新技术的应用产生新的技术物种,而这些技术物种又天然地具备金融属性,从而让金融科技兼具金融技术双重属性。

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    金融科技—数字技术正颠覆金融世界

    金融科技(FinTech)正改变金融业的发展格局,并对金融业产生颠覆性影响。本信息图对全球金融科技发展格局进行了深入分析,值得一看! ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    金融数据:三应用场景提升营销收益

    应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一,从实践来讲,最主要有三个方向:精准营销、风控以及增值业务开发。 金融行业需要什么样的大数据平台? 另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应,因为在整个风险模型里面是有非常的计算量的,也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。 选一家产品技术能力可靠又有丰富行业经验的合作伙伴对金融机构打造大数据平台具有重要意义。 永洪也期待与更多的金融企业合作,成为其构建金融数据平台的最佳合作伙伴。

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    虚拟现实技术金融

    随着互联网的发展,派生出许多产业的新型发展模式,从最初的“+互联网”到现在的“互联网+”,各产业各领域都或多或少的与互联网相结合,金融业也不例外,“互联网+金融”正以极快的速度扩展开来。 虚拟现实技术,作为互联网行业的一种新兴技术,有着巨大的发展前景。目前,在室内设计、房地产开发方面、虚拟试衣间等方面应用较多。或许未来会存在一种新模式“VR+金融”。 我们购买债券、股票等金融产品是在虚拟市场进行操作,那么,这跟虚拟现实会不会有衔接点呢?小喵认为这是一个值得思考的问题。 一般来说,当一项技术或一个产业模式达到成熟以后就不会有更大的上升前景了,而新兴技术或者新兴产业模式,则有着巨大的发展前景。 虚拟现实技术的应用将会不断扩展,直至趋于成熟,相信未来会产生“VR+金融”这种模式。

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    数据技术分享:十开源的大数据技术

    数据已然成为当今热门的技术之一,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点受欢迎的十开源的大数据技术。 ? 1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 ? 4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。 它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。 5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

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    数据技术分享:十开源的大数据技术

    数据已然成为当今热门的技术之一,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点受欢迎的十开源的大数据技术。 ? 1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 ? 4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。 它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。 5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

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    数据路线|构建供应链金融的4步骤

    第一步:核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源,对于供应链金融而言,就必须选择一个核心企业,通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三类四标准。 财务数据,一般是指传统财务的三报表,资产负债表、利润表以及现金流量表。 在银行传统业务中,主要是通过财务数据对风险进行评估。 但由于财务数据属于结果性的数据,无法实时或及时的对企业运营状况进行监控或预警,因此在供应链金融的模型中财务数据仅仅是一个辅助数据。 因此通过互联网金融来建设供应链金融的风险体系以及信用体系则成了最终的数据分析目标。 首先,建设完整的风险管理体系。 大数据金融专栏简介 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘,内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。

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    金融数据】消费金融:大数据风控那点事?

    风险评估过程中,如果数据纬度不全,高相关数据没有被考虑进来,对风控模型是一个的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入,其评估结果的偏离度就会较大,评估结果失效的可能性就很大。 恶意欺诈基本上以团伙作案为主,并且这些人越来越聪明,技术手段越来越先进,越来越进化,很难找到公共特征,也很难归纳,不容易及时发现。 数据技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素,其背后的力量就是大数据技术和分析能力。企业利用大数据的风控能力,实时输出风险因子信息,为金融企业提供实时风险管理视图,提高风险管理的及时性。 第二种是利用共享贷款数据机制,第三方企业或者的P2P,防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款,降低欺诈风险。 其技术来源于Google,正在为15%左右的美国客户提供信用评估服务,并且也服务很多传统金融企业,共有400万美国人直接通过ZestFinance申请信用评分,另外在银行等金融机构通过ZestFinance

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    技术要素为互联网金融2.0保驾护航 | TW洞见

    2.0的三技术要素。 同时,产品运营还需根据历史交易数据和用户行为分析来设计更适合用户的产品,改进用户体验,增强用户粘性并吸引更多新用户。同时,IT运营为整个互联网金融平台的顺利运行提供技术保障。 ? 互联网金融2.0的全图景 3 互联网金融2.0的三技术要素 企业在设计整个互联网金融平台时,必须充分考虑平台的安全性、可靠性,以及平台的可扩展性,以便满足企业未来的业务发展需要。 为了构建安全的互联网金融平台,在搭建技术架构时,最基本的要求是将前后端物理隔离,将后端逻辑、运算机制、数据等放在安全网段。 第二,可扩展性。 在互联网金融2.0时代,技术的重要性愈加显著,安全性、可扩展性以及用户体验至上是其中的三关键技术要素。只有将金融技术实现深度融合,并不断改进、创新,企业才能创造出更优质的互联网金融产品。

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    数据5关键处理技术

    云计算技术、物联网等技术快速发展,多样化已经成为数据信息的一项显著特点,为充分发挥信息应用价值,有效存储已经成为人们关注的热点。 一)大数据面临的存储管理问题 ●存储规模数据的一个显著特征就是数据量大,起始计算量单位至少是PB,甚至会采用更大的单位EB或ZB,导致存储规模相当。 这就需要对数据的存储技术和存储模式进行创新与研究,跟上数字化存储的技术的发展步伐,给用户提供一个具有高质量的数据存储体验。 大数发掘技术,目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术 了解跟多相关 大数据培训 技术知识,欢迎关注小编。

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    金融科技需要哪些技术沉淀

    移动技术的引入,在很大程度上推动了互联网行业在普通阶层和领域的渗入。 ? 近几年,随着云和大数据技术的不断成熟,互联网,云和大数据三者并驾齐驱,共同引领着技术界的发展方向。 ? 技术的变革推动业务的发展,新的技术的引入,在金融行业掀起了一股互联网化的潮流,金融与互联网的融合,而形成了新的行业,也就是当前非常热门的互联网金融。 从图上我们看出,金融行业从最初只依赖网络技术和移动技术就可以形成,而现在,在新技术比如区块链,生物识别,人工智能技术的支撑下,金融行业的发展速度也是大幅提高。 ? 未来,将依托云计算,大数据和移动互联技术,在金融行业引入人工智能,数据科学,区块链、高性能计算、图形数据库等相关模块,从而产生新的识别技术,决策技术,记账技术,表达技术,从而全面推动金融科技的前进。 以下是针对几种新技术的应用场景: ? ? ? ? 而这些技术,在金融科技中,将不再以单一的技术模块体现,而是相互融合和促进,产生更强大的金融科技的新技术

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    金融科技:金融科技与数据科学概述

    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。 我把它作进一步的细分: 1 各种科技,我常用的人工智能技术数据科学技术、统计学习技术数据分析和挖掘技术数据可视化技术数据技术数据平台技术等。 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

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    区块链4优势,与传统金融4短板

    现在很多人容易把区块链和比特币混为一谈,事实上,比特币只是区块链技术的一种小应用,只是借助了区块链基础技术架构开发的一种金融产品。 技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本,单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系,都依赖于信用背书系统。 传统金融必须有严格的交易记录来累积信用,没有交易记录很难实现融资或贷款,因为没有技术手段确保双方交易安全,所以宁可丧失获益机会也要确保资金安全。 第二个短板是交易结算的时间较长。 区块链技术的四优势表现在四个方面: 首先是免基础信任机制。 区块链应用于金融交易,不需要付中介服务费,也不需要考虑跨境交易中汇率变化问题。 第三是分散记账。所有参与区块链交易节点都参与记录和验证,以及数据的维护。

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