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因为是“刚需”，所以网上早有无数的版本。有人已经用过，有人以后可能会用。有没有想过，类似这种小工具，其实你自己也可以实现。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工
现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互，之前已经有一些相关的包，不过都需要开发者熟悉网页编程语言（html,CSS,JS）。
等额本息法最重要的一个特点是每月的还款额相同，从本质上来说是本金所占比例逐月递增，利息所占比例逐月递减，月还款数不变。
房贷已经成为大家日常生活的一部分，还贷也是一个?的必备功课，那么购房时你是选择按照等额本金还是等额本息来进行还贷呢？ 从今天开始我们开始通过运用设计模式作为载体来给您详细讲解房贷中的哪些事，让你房贷计
1.1某天，一位网上朋友告诉笔者，他被骗了。被骗方式很独特，因为自己没钱所以选择贷款，在贷款过程中惨遭诈骗。 1.2诈骗短信：
交叉表 (cross table) 是透视表的特例，其默认的整合函数是计算个数或频率。
簋街西侧，沿着东四北大街往南走，两旁的胡同曲径通幽。在附近的科林大厦，一个名为越狱空间的互联网金融创业基地悄然破茧，昨日迎来第一批入驻团队。和周边古色古香的胡同风格似乎不太搭调，这家“接地气”的由仓库改造成的半地下室创业基地，专注的却是“高大上”的互联网金融。 这个基地的诞生，是北京乃至全国正风起云涌的互联网金融创业热潮的一个缩影。在这里，创业者成功前必须要经历炼狱般的磨砺，而从炼狱到“越狱”的磨砺，恐怕是任何想在竞争相当激烈的互联网金融领域成功的创业者所必经的。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？这是我们
昨晚学习SAS，本已精神萎靡身体空虚就差红牛士力架为继了，恰巧遇见一个有趣的实践案例，瞬间给自己打了一记强心针。不禁感慨，越是接触SAS，越是体会到它的强大，也愈发敬佩SAS公司造物的能力，我们真的是站在了巨人的肩膀上。
如果你能清晰准确地回答出这3个关于异步老生常谈的经典问题，可以跳过下一小节的释义。
界面交互作为黑盒测试内容中重要的一环，在广大的测试人员群体中几乎成了入行的第一个接触内容，执行测试任务时站在客户角的度出发是每个测试人员都必须做到的基本条件，而模拟客户的日常业务操作，界面交互操作就成为了重中之重。同样的在自动化测试中，我们该如何更好的将界面交互操作融入到实际的自动化测试代码和框架中呢，今天博主就带着大家来看一看界面交互的一些进阶设计方法。
wo:怎么贷款啊？有什么方式 icbc：我们有等额本金和等额本息两种方式？ wo：不是说还有公积金吗？ icbc: 公积金？NO，目前额度紧张，本金的不好批，建议您选本息的
当我们为自己的生活做一些投资类规划时，使用这个PMT函数就可以快速帮助我们直观看到对应的投入/产出效果。
该篇章目的是重新牢固地基，加强每日训练操作的笔记，在记录地基笔记中会有很多跳跃性思维的操作和方式方法，望大家能共同加油学到东西。
一、写在前边 不知道亲爱的你身在哪里，从事什么职业，是不是也在为了在诺大的城市有一席之地而在奋斗呢？欢迎在留言区分享属于你的故事噢~ 昨天，小詹同学收到了一笔工资（我希望多给我几个
可能很多买过房、贷过款的朋友大概都知道怎么回事，但是我相信大部分人也没细研究过，而绝大部分人买房时更是任由房屋中介摆布，因为给了中介费相信他们可以算的明明白白，自己也就不过多深究了。但我觉得买房不是小事，真的有必要花些时间弄明白，尤其是贷款利率。
🙆目的与景愿：旨在于能帮助更多的测试行业人员提升软硬技能，分享行业相关最新信息。
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缘分与巧合，最近接触比较多的培训机构出来的人，以及看过关于培训机构的文章和问答。虽然没在培训机构上过课，但是接触过很多培训机构出来的人，也看过一些培训机构的课程。关于培训机构，我也有自己的看法。经历了这些，我写了这篇文章，不吹不黑的写下我对培训机构的个人见解。这篇文章可能会有些争议，如果有不同的看法，大家可以评论，但是发言望大家理性，客观，不要人身攻击！
附加题：输入头数 m 和脚数 n，输出鸡的数量 c 和兔子的数量 r，或提示无解。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第四期，在上一期的文章中，我们进入了Dash核心内容——callback，get到如何在不编写js代码的情况下，轻松实现前后端异步通信，为创造任意交互方式的Dash应用打下基础。
在今天召开的百度联盟峰会上，李彦宏的主题演讲聚焦在人工智能上，其认为，人工智能时代已经到来，将推动互联网正式进入移动互联网之后的第三幕。李彦宏坚信人工智能不会消灭人类，只会解放人类，人工智能将代替人类
github地址：https://github.com/confidence68/houseCal
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第四期，在上一期的文章中，我们进入了Dash核心内容——callback，get到如何在不编写js代码的情况下，轻松实现前后端异步通信，为创造任意交互方式的Dash应用打下基础。
追求信贷规模的扩张，往往会导致贷款逾期率的不断增加，如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。
闲来无事想测试一下各个‘人工智能’计算房贷的表现，测试时间是2023年5月30日，可能你测试的结果不一样，以你的为准。
上一篇揭秘消费分期利率的文章得到了很多朋友的好评，我只是把真实情况向读者反映一下，至于值与不值每个人心里都有一把秤。
flashloan V1上存在如下的不足：从AAVE上得到的flashloan无法再AAVE上去使用，即nonReentrant
如果时光能倒推三十多年前，那时的我们很难想象，我们的世界靠智能连接世界的各个角落，智能手机不仅仅能够打电话，还能帮助我们实现商业经济行为，如购物、信贷、交通、教育等等。
摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。再将dataset_new中属性分为基本信息、贷款行为/意愿信息和征信信息三类，并逐一进行分析。在对基本信息的分析中得出，在贷款未结清者中，青年群体、中等教育程度群体、中等和高收入群体的频数较高，同时已婚、受薪雇员占比高于未婚、个体经营者。在对贷款意愿与行为的信息分析中得出，贷款意愿与行为的变化与是否能够在规定时间内结清贷款相关性较低。在对征信信息的分析中可以得出，征信信息中的正指标与负指标与是否能按期结清贷款有较为显著的正相关与负相关关系。最后再利用机器学习算法训练预测是否能够按期结清贷款的模型，测试结果准确度较高。
Our journey into the world of Microservices — and what we learned from it.
一个单身狗写下这个标题我是心虚！！！ 很早就听说过决策树算法的威力，很早之前就做过决策树模型的分析和应用，这次就来看看决策树算法的操作和实际运用。 首先，要先理解什么是决策树呢？ 根据我的理解，再加上
1. LFOSSA X RISC-V International推出RISC-V人才培养计划，，LFOSSA希望透过这个计划，可以帮助机构进一步培养更多RISC-V开源人才，共建更好的RISC-V社区。--LOFSSA
“月供400，新款手机电脑任君挑选！15分钟下款，大学生零首付，即刻开启梦想之旅！”
数据猿导读 随着互联网技术的不断发展，传统金融业务也从线下不断转移到线上，很多原先在线下的金融机构开始在互联网上开展经营活动。由于线上和线下的经营方式的差异，在对客户背景了解方面，互联网金融机构面临着
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中，银行是对信用风险依赖最强的一个主体，银行本质
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编者按：Python学习和实践数据科学，Python和Python库能够方便地完成数据获取，数据探索，数据处理，数据建模和模型应用与部署的工作，对于数据科学工作中各个环节都有合适的解决方案。对于新手，建议按着本教程学习与实践。 我在SAS工作了5年多之后，决定走出舒适区。作为一名数据科学家，我在寻找其他好用的工具，幸运的是，没过多久，我发现了Python。 一直以来，我喜欢敲代码。事实证明，有了Python，敲代码变得更为容易。 我花了一周时间来学习Python的基础知识，从那时起，我不仅深入钻研Pytho
随着人工智能的发展，机器学习的技术越来越多地被应用在社会的各个领域，来帮助人们进行决策，其潜在的影响力已经变得越来越大，特别是在具有重要影响力的领域，例如刑事判决、福利评估、资源分配等。
“站在国家利益的高度，使用国外数据库，尤其是美国企业的数据库，无疑将给我国带来巨大的信息安全风险，这就迫切需要从国家层面推动相关行业变革。”5月24日，全国人大代表、合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆对《证券日报》记者表示，芯片、操作系统、数据库是现代信息技术领域的三大核心基础，其中，数据库作为数据存取、管理和应用的核心工具，决定了IT运行处理数据的高效性。
银行贷款业务是银行的主要盈利方式，对于具体的贷款申请人，是否可以同意贷款申请是一件十分重要的步骤，如果贷款人在贷款后出现违约行为，这将对银行的资金流稳定性造成不利的影响。因此针对贷款人的“数据信息”进行处理和违约预测具有举足轻重的作用。对于金融行业来说，贷款业务及人员信息十分复杂，对于数据特征的处理十分重要，在数据处理完成后，通过机器学习模型进行预测以判断贷款人是否会违约（点击文末“阅读原文”了解更多）。
现在P2P借贷领域的许多人，包括我自己，都喜欢使用借贷平台提供的大数据来分析趋势和帮助自己更好地了解借款人，以及分析他们的行为，从而来控制我们在 P2P借贷市场上的风险。借贷平台的网络属性使得许多早期的零售投资者是以技术为导向，因此一直存在着一种误解就是，要想成为一名成功的投资者，你需要学 会了解并利用大数据。如果你愿意自学一些信贷和金融技术来帮助你在P2P借贷领域做出更好的投资决策，你就会知道事实并非如此，而且可谓是大错特错 大数据并不能解决所有问题，你需要了解在关于大数据在P2P借贷
移动互联网的迅猛发展催生了更多创新和颠覆的模式，传统金融正受着巨大冲击。当前，随着微众银行微粒贷上线，加上现金贷、随意借、手机贷等平台，通过移动端贷款的平台也越来越多。 与此同时，以友信为代表的部分P2P平台也纷纷抢滩进入移动金融领域，“移动借款”正在从一个尚且新鲜的认知逐渐成为P2P行业的普遍共识。 对此，业内人士表示，通过移动端来贷款确实更加方便，不过可能更适合一些金额较小的贷款，同时，通过移动端等纯线上模式完成贷款，仍需依靠大数据的发展和不断完善征信体系。随着大数据、云计算等新一代互联网技术的迅速崛起
相信过不了多久，广大房奴就会收到贷款银行的要求调整贷款协议的电话。因为中国人民银行（央行）2019年30号公告[1]要求2020年8月底前完成存量贷款浮动利率的调整，其中就包括存量房贷。这个调整涉及到房奴的切身利益，虽然没有多少选择，还是要提前盘算清楚。
Tomes撰写了一篇关于2008年金融危机的文章（全球金融危机 - 在金融界如此称呼）。无论是什么样的金融工具机制导致了金融崩溃 - 每个人都普遍同意的一点是，信贷（特别是美国的消费者抵押贷款，目的是证券化和分批交易 - 臭名昭著的担保债务凭证(Collateralized Debt Obligation, CDO) ）是危机的主要原因。
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