Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案，其核心是以非结构化数据的AI处理为主，将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合起来。...的产品投递 1、产品名称 Stratifyd大数据分析平台 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案...Stratifyd平台是基于Stratifyd的大数据实践经验以及对大数据处理和分析痛点的认识，其设计理念是让用户灵活地构建数据模型，敏捷地进行多维分析，并可随时随地阅览实时报表及外网关联数据，底层具有很强的水平扩展能力...Stratifyd正是希望通过对平台数据进行深入的分析获得商业洞见(insight)指导决策，为银行用户开发受欢迎的金融产品，同时保证每一笔交易都能最大限度地规避风险。...以用户为中心的智能大数据分析平台Stratifyd，是公司目前的主打产品，兼具实时交互、图像可视化、非结构化数据和结构化数据分析能力，帮助大中小型企业快速、科学、精准的定位客户、员工以及市场中的海量文本反馈信息
大数据平台可以对这些数据进行集中的数据分析管理，然后对不同类型的客户进行用户标签设定。...3.金融行业精准营销管理 利用大数据分析平台，对多样化的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平...舆情分析：银行可以通过网络爬虫，在互联网上对：B2B平台、社区、论坛、微博、博客等等多平台数据进行爬取，搜索有关金融机构的信息，通过舆情分析，来对采集到的数据进行进一步的分析，看看哪些是正面信息，那些是负面信息...5.金融产品管理 利用大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。...利用大数据平台，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态，产品的价值，客户的喜好原因，产品的生命周期，产品的利润，产品的客户群等。
微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 金融魔方 的产品投递 1、产品名称 金融魔方...对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理，符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。...第二，人性化的服务设计，账户完全线上化操作，多层敏感数据传输全程SSL加密，数据签名机制，保证数据请求的合法有效，提供完整的技术解决方案和快速的模块化对接。...目前，除与SaaS平台结合外，金融魔方的金融SaaS服务场景已覆盖母婴、旅行、电商、移动办公、电信运营商等行业，企业客户超过1500家。...在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面，构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型，一方面提升理财、保险的场景定制化能力，另一方面降低自身融资服务的门槛，让金融服务的门槛更低，更贴近企业经营实质
1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列数据了
http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数...，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。
1.pandas的线性回归 回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。 ...这里，pandas的回归给出了上图的分析。决策系数是0.7621，调整后的是0.7597，不过笔者这里有一个疑问，一元线性回归的调整系数有意义吗？ ...当然，如果我们用的是真实世界的数据，恐怕就不会那么好了吧。
大家好，今天给大家分享一下智慧金融行业的大数据平台总体架构是如何设计的，包括： 大数据分析平台综述 大数据分析平台总体架构 大数据分析平台演进路线 大数据分析平台实施重点 数据治理管理平台 里面设计的详细的架构方案设计
大数据时代，数据在企业的日常经营中无处不在，各类数据的汇总、整合、分析、研究对企业的决策和发展有着至关重要的作用。企业要进行数字化转型，本质是强化对数据的使用，包含数据的开采、提炼和利用。...（数据填报场景图） 除了填报和设计，数据统计分析也是最常见的数据处理需求之一，是挖掘数据价值的常用工具。...而对于企业数据系统的研发团队来说，自研统计分析是一大难点，需要满足诸多需求—— 能够灵活应对统计需求的变更 能实现丰富多元的分析结果呈现 能够支撑大规模数据分析的性能需求 功能要足够简单易用，对业务人员的使用门槛不至于太高...（数据统计和分析场景） 即使面对不同行业背景和业务场景，以上关于数据填报和分析的需求和实现，都有相通的底层原理。...Excel自定义报表 https://mp.weixin.qq.com/s/IbN6ljTBHGxcg-lfjt_yxw 【客户故事】希施玛数据科技 – 金融大数据处理实验实训教学平台 https://
大家好，我是一哥，今天给大家分享一下智慧金融行业的大数据平台总体架构是如何设计的，包括： 大数据分析平台综述 大数据分析平台总体架构 大数据分析平台演进路线 大数据分析平台实施重点 数据治理管理平台
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集从零售投资者的角度包含了金融新闻头条的观点。数据集包含两列，情感标签和新闻标题，情感标签包含消极的，中立的或积极的。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Malo P, Sinha A, Korhonen P, et al.
qr-code.png 雅虎财经 利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据，方便之极。...网站提供了csv格式数据下载服务。...利用DataReader抓取数据 # 定义获取数据的时间段 start = datetime.datetime(2010, 1, 1) end = datetime.datetime(2016,5,20...数据读取和输出pd.read_csv and to_csv 从文件读取数据是非常常见的操作 sh.to_csv('sh.csv',header=None) names = ['Date','Open'...当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。
神策分析是一个深度用户行为分析平台，支持私有化部署、基础数据采集与建模，并作为PaaS平台支持二次开发。此外，还提供大数据相关咨询和数据驱动完整解决方案。...）是一个深度用户行为分析平台，支持私有化部署、基础数据采集与建模，并作为PaaS平台支持二次开发。...随着人工智能快速发展，在神策分析为你打造的基础数据平台上，叠加学习算法，反馈到产品，从而驱动产品智能，让你的数据发挥更大的能量。 6、产品优势 第一，私有化部署。...神策分析为企业打造专属数据仓库，全面数据采集覆盖、统一管理，实现多维度数据分析。 第三，提供 PaaS 平台。神策分析支持深度开发，开放接口，灵活扩展分析功能，整合打通三方系统等。...团队核心成员均来自百度大数据部，从零构建了百度的日志分析大数据处理平台，在大数据分析领域多年积累，实战经验丰富，数据分析技术领先。
pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并...all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat
数字资产交易系统区块链技术开发公司微信【xwg577518】 2018年金融数字资产BI大数据分析交易系统平台区块链交易平台开发 2018年随着数字资产的不断发展，数字资产交易所数字资产交易平台也逐渐的受到大众的关注...，目前全世界加密数字资产交易平台不在少数，当然知名的加密数字货币交易平台也就那几个。...近日来，频繁有多家数字交易平台遭到黑客的袭击，造成全球数字货币价格大跌，这让全球众多数字货币投资者遭到空前损失。对于所有的交易平台来说，用户的资产安全才是平台运行的基础。...未来，数字资产发行、流通体系的建立还有助于我国建设全新的金融基础设施，进一步完善我国支付体系。 数字资产区块链技术终将改变世界，长期持有数字资产才是赚钱，这是中国比特币首富李笑来先生说的。
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助力银行审计管理 IBM Analytics...LBS首席数据科学家李峰 李峰老师在峰会上介绍了什么是审计以及审计会面临哪些业务问题，并讲解了IBM在给出商业银行整个大数据分析审计平台的方案中涉及到的相关核心技术和方法论，同时通过两个有趣的案例介绍了审计里面的业务场景...深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。...用R语言实现量化交易策略 《R的极客理想》系列图书作者、民生银行金融大数据分析师张丹 中国的金融二级投资交易市场，是一个不成熟的市场，同时又是情绪化的市场。...赵刚先生在峰会现场讲解了Innov100的数据分析服务方法、数据雷达、数据洞察等内容，针对创新创业的中小微企业的数据分析有助于金融机构找准创业赛道，选好投资方向，评价投资价值，发现潜力项目，洞察关键成功因素
算法灵活性对于金融行业而言至关重要。而现有的金融工具由于无法结合其他领域的现代尖端计算技术，往往会很快被淘汰。...Wolfram Finance Platform 将终极计算引入金融工作流——在期权定价、风险分析、企业系统开发和互动报告生成等多个领域增强您的行业竞争力。...Wolfram Finance Platform 的高级语言能够支持各种类型的计算工具，例如衍生品定价、模型分析、最优化方法、时间序列、概率分布和统计检验。...在该语言中还紧密集成了数据和模型的互动可视化，包括金融专业图表和指标。 ? 实时数据 Wolfram Finance Platform 能够直接计算来自彭博 Bloomberg 的数据流。...由于具备了来自 Wolfram|Alpha 的内置最新历史数据，加上通过 SQL 和网页服务访问其他远程数据源的功能，Wolfram Finance Platform 可以轻松完成市场分析、后台测试、市场监控工具以及算法交易
北京市金融工作局、中关村银行及腾讯公司领导共同发布金融安全大数据监管平台。...同时，腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险，为金融创新保驾护航。...该平台由多个系统组成，主要从三个方面推动金融科技的规范和创新发展。 在金融创新方面，腾讯金融安全大数据监管平台对促进金融和科技同步发展，实现普惠金融具有重要意义。...金融安全大数据监管平台依托微信、QQ等强大的社交平台，及腾讯安全与网络黑产势力对抗十多年积累沉淀的大数据平台，采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定...此次战略合作的签订，腾讯与北京市金融工作局将合作推进金融监管科技相关技术研发与推广，通过引入多维度金融相关数据，研究并系统跟踪、研判不同业态金融风险，共同开发基于监测、分析、模型拟定、欺诈定型、监管科技等全流程管理模型
4、应用场景／人群 在金融行业，产品的应用者包括企业大数据部门、运营部门、产品经理、数据分析师、管理者等。...达观数据个性化推荐引擎的主要应用场景如下： 应用场景一：构建精准的用户画像 在确保用户信息和资料绝对保密的前提下，对客户的金融产品交易行为进行深度智能分析，构造精准“用户画像”，分析出其潜在金融服务需求...应用场景二：构建金融平台个性化资讯内容生态 金融平台目前都面临用户体验提升和服务生态构建的需求，达观数据提供个性化资讯推荐技术服务，围绕用户在平台的消费、投资、理财、生活等金融场景，整合采集第三方优质内容...应用场景四：垂直搜索引擎延伸技术服务 金融产品类别多样，客户对于理财产品和金融资讯的搜索效率和质量至关重要，达观搜索基于用户行为深度分析和智能搜索技术，实时识别客户搜索意图，为客户高效送达目标金融产品和金融资讯...（2）搭建金融平台知识图谱，打造网络结构化的文本数据挖掘技术服务； 基于达观数据在自然语言处理方面的研究成果，可以为金融平台打造基于AI机器学习技术平台知识图谱，让整个金融平台数据网络结构化和智能化，进而提升智能客服
同时，腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险，为金融创新保驾护航。...（图为北京市金融工作局、中关村银行及腾讯公司领导共同发布金融安全大数据监管平台） 腾讯金融安全大数据监管平台作为国内有影响力的金融监管平台，由腾讯金融科技业务依托腾讯安全反诈骗实验室的“灵鲲金融安全系统...该平台由多个系统组成，主要从以下三个方面推动金融科技的规范和创新发展。 在金融创新方面，腾讯金融安全大数据监管平台对促进金融和科技同步发展，实现普惠金融具有重要意义。...金融安全大数据监管平台依托微信、QQ等强大的社交平台，及腾讯安全与网络黑产势力对抗十多年积累沉淀的大数据平台，采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定...此次战略合作的签订，腾讯与北京市金融工作局将合作推进金融监管科技相关技术研发与推广，通过引入多维度金融相关数据，研究并系统跟踪、研判不同业态金融风险，共同开发基于监测、分析、模型拟定、欺诈定型、监管科技等全流程管理模型
Python的功能不可以说不大，在金融数据分析里面有着很方便的应用。...1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口，详细的大家可以去其官网上找，是io.data下的DataReader方法。...dataframe的数据结构 print DAX.info() #绘制收盘价的曲线 DAX['Close'].plot(figsize=(8,5)) 我们获得的数据是dataframe的结构，毕竟是...这个是我们获取的数据的信息。 ? 绘制出来的收盘价曲线是这样的。...和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
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