本文讲述某支付公司采用日志易后，通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。...结合市场风险及大环境，支付行业的安全性需求具体表现在： 1、支付交易的安全性要求; 2、数据访问的安全性要求; 3、防止敏感信息的泄露等。...对支付行业来说，日志易产品在数据访问、权限要求等方面体现出很好的应用价值。 三、可靠性 1、定位及解决问题的时效性; 2、系统流程的可靠性。...为了更好发挥移动支付的便捷，支付公司对时效性，可靠性的要求很高，而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因，日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求，在可靠性方面展现了产品的价值。...日志易作为国内首家海量日志分析企业，一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具，以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台，共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战，实现支付企业对日志分析管理产品高效
结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...同时，我们又新建了一套互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析，当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看...，大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 来源：经管之家 作者：傅志华
职业社交平台领英针对2014年全年中国市场的互联网行业人才及传统行业人才迁移情况进行了大数据分析推出行业人才吸引力指数。...金融业对于人才吸引力指数高居榜首 数据显示，金融行业对于人才的吸引力指数高达1.33，属于所有行业排名中最具对于人才最具吸引力的行业，在全平台中位居榜首。...分析其原因在于金融业丰厚的薪资待遇、创新金融巨大人才缺口以及资本市场对业界人才包容能力的增强，从而有更多渠道便于实体经济人才进入金融行业。...金融行业具有极大面向互联网人才缺口，随着金融系统不断完善，对于开发类、数据分析类、互联网营销类人才需求不断加强。金融业在薪资福利上仍具备较大优势，成为最具吸引力行业。...互联网公司吸引力上升迅猛 领英大数据显示，从所有相关行业占比来看，互联网行业对于人才吸引力上升势头迅猛，吸引力指数以1.21居于第二，仅次于金融业的1.33。
Apache Hadoop大数据开发，应用于互联网市场的不同行业及领域，为行业提供他们所需要的大数据服务，其间，目前大数据应用的领域：医疗、制造行业、政府、教育、金融…… 可能这个时候，你心中就有困惑，...接下来，小编就以金融行业为例，具体讲解一下大数据在金融行业领域的应用范畴!...客户管理.gif 1.金融行业客户管理层面 对于金融机构来说，他们的数据库里存在着大量的具有使用价值的数据，例如：客户的详细信息、客户在银行系统里面的订单数据、用户的收入、用户的消费、以及用户所投资的理财产品等等数据...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...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。
社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也是可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。 社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。...用户画像就是一切以数据商业化运营为中心，以商业场景为中，帮助金融企业深度分析客户，找到目标客户。 DMP(大数据管理平台)在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...另外DMP还可以深度分析客户，依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品，为金融企业的产品开发提供数据支撑，并为产品销售方式提供场景数据。...在中国，移动大数据的商业应用刚刚开始，在房地产业、零售行业、金融行业、市场分析等领域取得了一些效果。移动大数据中的位置信息代表了用户轨迹，商业应用较早。
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。...但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高...下面这份PPT介绍了企业数据现象问题及需求，详细阐述了金融行业数据治理方案，给出了数据治理案例，最后概述了数据治理产品体系，供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴
来源：金融壹账通 & DataFUN 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。...银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件...建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。...方案特色 创新把大数据平台数据多样性的特点融入传统银行，全面有效支撑精准营销，风险防控，反欺诈，大数据动态评级金融机构等应用场景帮助金融机构实现产品创新和客户创新。...数据获取层：负责从各类数据源中提取、导入数据。内部数据:采用ETL（INFA、DS、Kettle）等抽取工具;外部数据：动态采集SDK、日志提取分析工具、外部数据导入工具、网页数据等。
你如何在大量数据中抽丝剥茧找到有用的信息，你又该如何分析和定义你的用户呢？ 随着大数据分析在行业中的逐步应用，解决这些问题也变得触手可及。 这篇文章中我们主要来分析大数据在金融行业中的应用。...大数据分析将为金融服务行业价值的产生带来显著的变化。一些公司将会利用大数据实现从以产品为中心到以客户为中心的关键转变，并且能在未来的竞争中拔得头筹。...大数据通过各种算法对海量数据进行分析，帮助我们更深刻更直观地洞察行业，最终促进产业的升级。虽然大数据所带来的各种益处在其他行业已经得到广泛关注，但是金融服务行业才刚刚起步。...在未来十年内，为顾客提供个性化且便捷的服务这一市场需要将会推动整个行业的转型。 大数据——被激活的人工智能 通过大数据分析提供个性化服务将会改变金融行业，同时也会改变人工智能。...金融服务行业需要采取相应措施，确保已经准备好应对挑战，避免数字负荷超载，为客户释放有效的大数据分析的真正力量和价值。
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。
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10月31日，百度理财平台支持的第二款产品“百赚”持续火爆，人均认购额高于行业平均水平10倍。而在此同时新浪、腾讯都在紧锣密鼓的牌照申请中。对于传统金融行业而言狼真的来了。 ?...二、什么是互联网金融 互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。...三、互联网金融的优势 互联网金融相对传统金融行业的优势在什么地方？与传统银行业的坐客户，保险业的地摊式推广而言，他的优势在于什么地方呢？ ...（4）门槛低：借用马云的一句话，互联网金融是面向草根的，不止贵族可以理财，银行业高高在上的理财门槛从此不复存在。 ...（5）数据多：淘宝用户数据，交易数据；百度用户搜索，浏览数据；腾讯、新浪这些企业都拥有用户的行为，喜好、购买、搜索数据，这些数据不是垃圾，经过 数据分析和挖掘，都可以成为客户推广和业务推荐的黄金数据
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.
金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，...社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也是可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。...金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。...市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。
一、数据挖掘的价值体现 任何数据分析或者挖掘的项目都不会直接产生经济价值和意义，分析出的数据结果既不能给企业直接带来一个客户，也不能帮助企业卖出一件产品。...数据分析的价值体现在于业务部门根据分析结果制定相关的经营策略并贯彻执行。 二、大数据之困-通道 大数据之困-如何打通底层数据存储到上层数据服务的通道问题，讲成为制约大数据发展的关键因素。...三、大数据金融-行业化运作 大数据金融行业化营销模式才是王道，单独的通过打项目的方式做项目会很累，是一种短视营销；立足行业、创立品牌、塑造形象、展示能力，客户才会找到你，项目才会水到渠成。...四、大数据金融实施切入 结构化数据的应用体系已经成型，无论是去IOE还是BI替换，都会面临固有体系的挑战。非结构化数据作为互联网应用的产物，将会是大数据金融应用实施的比较好的切入点。...六、大数据应用带来的行业革命 受限于传统技术的制约，各个行业整合一直是概念上的，伴随大数据的技术，行业整合的步伐加快了好多。
，专长于消费金融包括信用卡、零售银行业的风控、财务、数据分析、市场等。...，想和大家讨论以下几个话题： （1）决策科学是什么、为什么重要、给我们的启示 （2）如何理解并踏实地真正理解大数据 （3）大数据在金融行业应用方面的案例分享 （1）决策科学：先说说决策科学吧，就是Decision...美国一流金融公司决策科学的大规模开始，大约在1985年左右吧，从累加的逻辑规则飞跃到单一评估、模型的使用，再飞跃到贯通的、多元行为的分析，发展之迅猛令人感叹。...（3） 大数据及决策科学在金融行业的应用 和有四、五十年历史的美国知名的卡组织Visa、Mastercard一样，银联是中国的卡组织。...心怀梦想、脚踏实地做大数据 3. 大数据在金融行业应用方面将势不可挡 摘自：互联网金融千人会早餐会，感谢中关村大数据产业联盟赵国栋秘书长的分享。
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