量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。...拥有高端专业人才的开发管理队伍 天马资产拥有国际化的金融专业管理人才和人工智能开发团队，保障了管理资金长期稳健增长。在估值比较、投资决策、风险管理等方面具有全方位的国际视野。...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；...3、拥有量化相关的实习或项目经历者优先； 4、对金融股票分析有强烈的兴趣，拥有较强的学习能力、团队协作能力，有主动性与责任心。
警惕金融黑灰产骗局所谓金融黑灰产，主要指包括非法代理维权、反催收联盟、有组织逃废债、恶意投诉、征信修复、非法代理退保、电信网络诈骗、非法贷款中介、盗取账号、仿冒网站和App等在内，恶意扰乱金融服务秩序的行为...从而让用户深陷黑灰产骗局，严重影响正常金融秩序和诚信体系。...招联金融基于自主开发的“图数据库防欺诈系统” 通过一套行业领先高性能图数据反诈系统，建立了完善的图模型反诈体系，有效识别诈骗号码及团队特征，在实践应用中取得良好成效，协助破获大量犯罪窝点。...与此同时，建立黑产数据库，持续收集疑似黑产号码与通话声纹数据，主动识别黑灰产组织与个人，并将相关黑灰产防治设计加入到用户体验的各个环节。...一方面需要消费者深刻认识到“欠钱不用还、利息减免”等金融黑灰产的骗局陷阱，提升风险辨识能力。更需要金融实体和相关机构加强宣导，从用户视角，与消费者一同应对金融黑灰产风暴。
导读：2018年是Facebook坎坷的一年，麻烦接连不断，剑桥分析丑闻还未平息，知名金融专家Martin Lewis又向英国高级法院对Facebook提起了诉讼，原因如何，请看本文的介绍。...（文末更多往期译文推荐） 知名金融记者兼消费金融网站MoneySavingExpert.com创始人Martin Lewis今天向英国高级法院对Facebook提起诉讼，指控其诽谤。...鉴于近期比特币和其他数字代币的价格一路上涨，一些人陷入了快速成为比特币百万富翁的骗局中，像之前Lewis提到的那条广告就把目标对准了那些容易动摇又渴望富有的人。
相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...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。...大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
▌实时币价：BTC $9345 | ETH $722 观点 比特币本次暴跌 分析师称有三大原因 OKEx辟谣：当前OKB派发活动均为骗局 以太坊Casper方案遭计算机科学专家质疑:PoS导致权力倾斜引致系统脆弱性...比特币本次暴跌 分析师称有三大原因 中财网今日文章称，9日比特币暴跌至一个月以来的最低价位，各地分析师将原因归为3条： 1.近期世界各国对加密货币的监管愈发严格。...山寨石油币骗倒苏宁金融研究院？真正的石油币仍在私募中 据区块律动分析指出，苏宁金融研究院高级研究员洪蜀宁在知乎上发布的文章《石油币！全球第一个法定数字货币，能买入吗？》似乎涉及数字货币骗局。...华尔街分析师创造比特币痛苦指数，预测当下或为购买比特币最佳时机 华尔街分析师Thomas Lee创造了比特币痛苦指数（BMI），按照从0到100的等级进行计算，数值越低代表投资时机越佳。...北京将利用区块链等技术打造新型信用监管格局 北京将遴选信用大数据创新应用试点项目，运用大数据、区块链等先进技术和资源，构建以信用为核心的新型市场监管机制和创新社会治理，包括构建京津冀信用大数据整合共享新模式以及开发市民
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。...image.png 一、什么是CDA数据分析师？...二、如何成为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。
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。...其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。 数据分析师工资高吗？...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。...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。
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。
大家好，我是ZZ，欢迎大家来到我的公众号：人人都是数据分析师。之所以起这个名字是因为在我看来，数据分析不仅仅是一个职位或者专业，而且是互联网时代一个人人必备的基本技能。...1 软件技能 深谙数据中的科学，必先把玩数据，所以想迈入这个大门，首先需要熟练一些数据处理软件，EXCEL和SQL语言必须精通，再选修一门适合数据处理的编程语言将保证你职业道路更宽，例如Pyhon或者R...以下则是每个板块对应的文章(持续更新ing)： 软件技能 数据分析必备技能包—R语言 数据分析师最爱的脚本语言—Python 数据分析面试必考—SQL快速入门宝典 统计知识 统计学(1)|白话统计学发展...(4)|AB测试—实验流程 统计学(5)|AB测试—方差分析与卡方检验 机器学习 一文搞懂线性回归，lasso回归，岭回归 本质是分类的逻辑回归 支持向量机(SVM) 有思想的树-决策树 朴素贝叶斯 数据分析师养成...面试必考——产品日活(DAU)下降，该如何分析 数据分析师应该如何构建指标体系 如上，我想要构建的数据分析的知识框架已经初步形成，之后，我会在不断的学习过程中，继续对其中的内容进行补充。
经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群： 1、想转行做数据分析工作的朋友。 2、之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。 3、在校大学生。...在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。当时我也在想，在面试大公司的数据分析师一定会问： 1、你做过哪些模型？...我想和所有面试数据分析师的朋友说的： 1、面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。 2、把你之前的工作有条理的表达出来。 3、面试一些问题的时候，可以想一想。...---- 转自：爱数据网； PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
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收集、整理并梳理了数据分析面试会被问到的一些问题，如果面一个相对有挑战性的企业的数据分析岗位，提前思考并组织回答这些问题的思路可以保你过初面。...当然如果你是跨行，没做过数据分析，那么可行的做法是： （1）通过网络了解或获取这些问题对应的资料 （2）用自己的语言进行组织，言简意赅的给出框架性的答案 1.考察对数据分析岗位的理解与职业规划： 数据分析师与数据工程师的区别在哪里...你平时都是怎么做数据清洗的？ 数据分析都用哪些工具？ 你认为数据分析师应该具备哪些能力？ 你对自己的职业定位是怎样的？ 你的优点和缺点是什么？...所以，思路清晰是数据分析师必备的职业素养阿。答题一定要有清晰的逻辑。...3.考察数据分析相关技能： SQL相关的问题：有时候会给你描述一个场景，让你写查询语句 ETL相关的问题：如果面的是偏数据工程师的，就会主要涉及数据仓库的东西，偏业务的就不用 统计学的知识：这个被问到的比较少
在笔者看来，数据分析师的工作内容主要如下： 定义一个或多个关键指标来判断业务的好坏(指标通常和KPI或ROI有关)； 对指标进行操作性定义，也就是现有业务的哪些数据(或者数据表的字段)组合起来(可以理解为一个方程...需要数据分析师参与的场景，按业务开展的顺序可以分为如下3种： 事前：参与产品、营销等前期规划，制定方案、预估方案效果，预测后续业务发展情况等； e.g....数据分析师需要的核心能力包括业务理解、方法理论、技术实现3个方面。...1 业务理解 行业理解：比如电商主营业务是卖货(C端)以及提供在线货架管理(B端)，然后延伸服务(比如金融、自营品牌等)，目前国内市场的top3是天猫、京东、唯品会，三家的业务模式又各有不同； 产品模式...)； 一般title是“数据分析师”、“数据产品经理”、“运营分析师”、“商业分析师”等； 通常要求会Excel/R/Python/SAS、Tableau/PowerBI等软件，会使用常见的算法，了解产品和运营的分析思路
金融科技领域的数据，从数据结构角度观察，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据所有权角度观察，分为自有数据和第三方数据；从数据作用角度观察，分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。...不同角度观察，可以梳理不同数据划分类型。 我结合自己的项目经验，从风控类和营销类两个方面来介绍所用到的数据集。 01风控类数据 凡是对于风控有作用的数据，都可以纳入风控类数据。...3）用户的终端数据 终端是入口，通过授权获取相关信息，比方说APP列表信息、短信信息、通讯录信息、设备信息、GPS信息等 4）用户授权运营商数据 运营商数据包括用户信息数据、通话数据、短信数据、流量数据...5）用户授权社保数据 用户社保数据包括用户信息数据、用户缴纳社保明细数据等。 6）用户授权电商数据 用户电商数据包括用户信息数据、用户地址数据、用户电商消费详单数据等。...8）贷中贷款和还款数据 用户贷款信息，用户额度数据，用户还款计划表，用户还款明细等。 9）贷后的催收数据 用户逾期数据，用户催收策略数据，用户失联数据等。
从业至今一直从事于互联网数据分析师这一职业，且较多精力都是致力于游戏行业的数据分析。一直以来经常被人问到：数据分析师到底是干什么的?你们能创造什么价值?...先回到：数据分析师是干什么的这个问题。我从数据分析师需要get的技能阐述，读者可自行领悟答案。 初级技能： 剥茧抽丝、清晰明了。 锱铢必较，严肃对待。 ...另外以上各点仅针对产品某一项做的阐述，数据分析师的职位包括市场分析，绩效分析等等都有，请自行衍生。 对于数据分析师的技能get就讲到这里。...以上介绍了数据分析师的现在和将来，接来下讲讲数据分析师的前世：要成为一个合格的数据分析师需要有哪些素质。 首先，你的是一个严谨认真的人。数据不带有喜剧色彩的，我们需要严肃认真的对待他。...那不好意思，数据分析师真的不适合你。数据的作用就好比桥梁，对岸是什么样的风景只有你自己过去看看才知道。
例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成...这就是懂业务与不懂业务的数据分析师之间的区别。 从另外一个角度来说，懂业务也是数据敏感的体现，不懂业务的数据分析师，看到的只是一个数字。...反之，懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅一个数字，他明白这个数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，懂业务的数据分析师心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。 2....另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，如何确保分析建议的有效性呢？ 所以这就要求数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。 3....懂设计 懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。 图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...这种模式主要的问题在于： 开发门槛高，要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据，还需要手动配置例行化任务，在告警系统上登记注册等，耗时费力； 重复工作多，要素指标相似、重合度很高...非衍生指标即指标计算仅仅依赖于数据源表，而不依赖与历史的监控指标，例如PSI值、迁移率等，这些指标描述了监控要素分布的变化，其计算只依赖于源表的当前周期和对比周期数据，不需要对监控指标进行衍生，如PSI...小结 针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现
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