临床数据分析 在临床上，经常会碰到两组间比较疗效，或者想知道两组之间的统计学指标有没有统计学差异。...在整理好数据后，需要借助统计软件去计算统计学参数，譬如卡方值，t值，f值，但是在进行统计分析时候，往往会有各种条件限制。 下面来介绍一款可以在线分析的临床统计shiny网页。 点击进去即可操作。...主要包括： 1.数据描述 2.相关性分析 3.连续性变量分析 4.计数资料分析 只要上传数据，即可得出分析结果，也不用考虑应用条件，给出指标让你自己选择。操作简单方便。
所以，如果要出按小时统计数据，则必须把前一个小时数据处理完之后才可以处理后面的数据；前一天的数据处理完之后才可以处理后一天的数据。 3、团队中都擅长的是PHP。...接下来对每个步骤进行梳理： 1、C接口直接写数据到安装表和回访表，原始数据的表采用按年分表，按天分区。原始数据量比较大，也不适合PHP写入。 2、转移数据。...数据更新完之后即可根据该数据出报表，因为统计的字段8个左右，所以累计到一定时间之后，这个表的数据也将会很多，前台不适合直接从这里取报表数据。 5、其他报表。...历史数据处理 有个产品需要对历史数据进行重新统计，历史数据有1亿多。...对原始数据的处理也是一个问题，为了提升效率，比较大的数据采用多进程跑，比如开10多个进程同时跑一个小时的数据，二三十万数据3分钟就搞定。
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。
1.spring boot中Controller代码 /** * 导出数据 * * @param request * @param response...ExportUserInfo(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException { //表头数据...cell.setCellValue(text); cell.setCellStyle(headerStyle); } //获取导出的数据...}).catch(error => { throw error }) }, java使用poi导出excel只要把数据组织好...，按照固定的格式输出就可以，需要注意的是导出的格式如果是不是中规中矩的格式（第一行标题，第二行以下是数据）的话，需要用模版或者根据单元格位置固定导出，大家可以把这个方法抽成一个共同的方法方便以后开发项目的时候继续使用
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。
今天说一说python数据统计分析「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!! 1....小样本数据的正态性检验 (1) 用途 夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布，统计量越大则表示数据越符合正态分布，但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的...正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。...单变量统计分析 (1) 用途 单变量统计描述是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量，不处理原因或关系。...单变量分析的主要目的是通过对数据的统计描述了解当前数据的基本情况，并找出数据的分布模型。
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。
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
既然象上面的一些从数据获取知识的课题和统计学的关系如此冷淡，我们不禁要问：`什么不是统计学`。如果和数据联系并不是一个课题成为统计学一部分的充分理由，那么什么才是充分的呢？...这将包括数值线性代数，数值和组合优化，数据结构，算法设计，机械体系，程序设计方法，数据库管理，并行体系，和程序设计等等。...统计学可以在数据挖掘科学中发挥作用，统计学应该和数据挖掘合作，而不是将它甩给计算机科学家。 有一部分统计专家认为计算机和他们争抢了市场，这个是表面现象。...数据挖掘的可视化比统计分析工具更成功，在目前BI风起云涌的大背景下，企业数据仓库发展到一定阶段，数据挖掘的市场会越来越大，统计专家们的担忧正变为现实。...数据挖掘是面向最终用户的，而统计分析的中间转换环节提高了应用成本。 （来源：爱数据www.lovedata.cn） ★每日一题（答案次日公布） 昨日Q24 答案：A Q25.
在金融牌照合规的基础上，链接银行、保险等金融机构核心业务系统，将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK 官网 | www.datayuan.cn...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。...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
Kaggle统计分析入门 本文是针对kaggle上面一份肿瘤数据的统计分析，适合初学者快速入门： 基于直方图的频数统计 基于四分位法的异常点定位分析 描述统计分析 基于累计分布函数的分析 两两变量间分析...相关性分析… 数据集 数据地址为：https://www.kaggle.com/code/kanncaa1/statistical-learning-tutorial-for-beginners/notebook...y="value", hue="diagnosis", data=melted_df ) plt.show() 分析4：描述统计分析...值越大，说明两组数据的差异越明显。...，斯皮尔曼相关性比皮尔逊相关系数要大一点 当数据中存在异常离群点的时候，斯皮尔曼相关性系数拥有更好的鲁棒性
只要它把数据按照一定规则、以一种人类能理解的方式进行组织，我们是否也可以从三万份「数据」里获得等量的「信息」与「知识」?...这就是文因互联希望完成的工作：对纷繁复杂的数据进行处理，归纳总结出金融知识和逻辑，辅助解决各种金融场景下的问题。 ? 承担这样的转换工作的，是文因研发数百个能力模块。...郑锦光表示，「有的方法可能适用于通用数据集，而另外一些方法可能更贴合领域专业数据集。...在金融问答场景下，除了事实类问题（比如某公司股价/资本积累率/实际控制人）之外，最常见的还有三类问题：第一类是关于行业里有哪些公司（某公司的相似企业有哪些），第二类是行业规模，第三类是行业的产业上下游。...，这相当于将分析师的工作前置，融入搜索之中；有大量公告发布需求的金融业核心机构，使用「公告摘要」功能，能够快速地得到一份由机器提取关键信息点并按照规定制式组织语言而成的摘要，这是帮助机构员工节省时间与迅速提高效率的手段
2018年3月16日，银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》。...本次指引旨在指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理水平。将数据治理纳入公司治理范畴，将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。...解读“指引” 解读1 指引下发范围广泛 此指引通知下发给各银监局、机关部门、政策性银行、大型银行、股份制银行、邮储银行、外资银行、金融资产管理公司及其他会管金融机构。...指引中第五十三条还特别指出，“外国银行分行以及银行业监督管理机构负责监管的其他金融机构参照执行本指引”。参考下现有银行金融机构。 ?...解读2 将数据治理纳入公司治理范畴 指引第四条，“银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。”
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
传统上对于数据的管理，金融界是有经验的。 但在当前以Hadoop为基础的大数据平台，接触数据的人更多，数据使用的更频繁，数据的内外交互实时，数据种类更复杂，对安全带来了更严峻的挑战。...从金融业态上来说，包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业，都会需要大数据平台来支撑业务需要。...金融大数据的安全有三个很重要的工作内容，分别是安全管理及监管合规、数据安全、业务安全。具体到实际的安全映射上，分为以下四类。 ?...2、大数据平台安全 2.1基础设施安全 大数据平台首先要考虑自身基础设施安全。由于金融属性，大数据平台不太会考虑使用云的形式。...但最核心的内容，是做好安全域管理，做好边界防控，把大数据平台在内部盒子里运转。 2.2敏感数据保护 大型金融集团里，大数据会包括来自各种内外部机构的数据。
金融科技行业如何开展数据建模工作呢？ 我给大家介绍三种数据建模框架，分别是IBM公司的CRISP-DM，SAS公司的SEMMA和我总结的PDFMV。...2 数据理解：梳理需要哪些数据，如何收集，数据探索性分析，数据质量报告。 3 数据准备：数据整理、数据清洗，数据集成，数据再格式化。 4 建模：数据划分，模型选择和构建。...1 数据采样：一要正确反映业务分析需求，二要考虑数据的规模和维度。 2 数据探索：深入理解数据的过程，利用统计学和数据可视化技术。 3 数据调整：数据转换和再格式化。 4 建模：模型设计和构建。...因此，在数据阶段，我们需要重视数据的源头、数据的聚集、数据的质量、数据的探索、数据的理解、数据的清洗、数据的转换等一系列与数据相关的工作。...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。
第一步克隆 Cpython 仓库到本地, 切换到我当前的版本, 我当前的版本号是 3.8.0a0
金鹏汽车金融大数据风控系统主要基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术，有效针对新车贷款、二手车贷款等业务，提高风控效率。...官网 | www.datayuan.cn 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 网智天元...的产品投递 1、产品名称 金鹏汽车金融大数据风控系统 2、所属分类 消费金融 金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价 3、产品介绍 金鹏汽车金融大数据风控系统一站式完成车贷审批流程。...集团首创集数据、内容、用户、时间、情感于一体的国内领先的五维大数据智能平台，构造了独特的金融大数据智能处理和应用平台，围绕金融数据的手机、整理、分析、管理和综合利用，为金融行业大数据应用提供完整的产品和服务方案...，帮助客户通过大数据驱动业务运营，创造金融大数据应用价值。
现在，互联网金融是非常时髦的词汇，从年初开始，我们一直在跟踪研究，研究来研究去，反正就那点内容，整个思路在其他场合也说过。我的题目是“互联网金融，究竟是互联网金融还是大数据金融”。...第一种模式，基于电子支付的，从电子商务进入金融行业，以阿里为典型，阿里能够做金融，其中很重要的原因淘宝网、天猫、支付宝、阿里云等等所提供的数据，数据是阿里金融的基础，从阿里金融的运营状况可以看到。...金融行业用的这些数据从哪儿来呢？金融行业掌握的数据资产是最多的，主要来自于内部数据，排第一位的是交易数据；第二位是数据记录等等，涉及到媒体、传感器、音频、视频等等不是金融行业应用数据的主要方面。...，这是金融行业在互联网创造的大数据时代没有有效运用数据资产、数据资本的一个缺陷。...数据密度非常低；数据处理能力，我们对数据的挖掘和分析能力比其他国家落后很多。 究竟我们应该说是互联网金融，还是大数据金融呢？或者泛泛地说我们应该更加关注互联网？还是应该关注大数据？
上篇文章叙述到单样本定量资料与已知总体比较、单样本定量资料前后比较，同个个体两种检测方法（定量结果指标）比较的统计分析，这篇文章主要来叙述最常见应用最普遍的两独立样本t检验。...2.Wilcoxcon秩和检验基本思想：将两组原始数据混合后由小到大编秩，分别计算两组的秩和T_1 和T_2 。
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