现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战，在Python提供很多数据处理的函数库，今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据（超过100GB）操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似，但更侧重于速度和大数据支持，Python datatable还致力于实现良好的用户体验，明确的错误提醒和强大的API。 在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
本文我们用贷款风险判断的实际案例，帮助你一步步学习如何用Python做决策树。依靠机器学习中的分类(classification)方法，你可以快速高效地完成繁重的决策工作。来试试吧！
1、Uber被指向黑客低头 曾花10万美元平息盗号风波 Uber被曝公司曾在去年十月被黑客攻击，致使5700多万用户和司机账号被盗。Uber对外部隐瞒了这一事件，并且支付了10万美元，要求黑客删除数据。事件发生后，Uber调整了安全措施避免再受攻击，但并未明确这一事件的责任人是谁腾讯科技讯 在新任首席执行官带领下的Uber，正在全面实施内部改革，修订问题企业文化，走入正轨。但是据外媒最新消息，Uber再度爆出了一宗巨大丑闻。据彭博社报道，去年十月，Uber曾经遭遇了黑客攻击，导致5700多万用户和司机
“棱镜门事件”已过去三年，它给人类带来的信息安全和个人隐私方面的警醒至今依然在产生着作用，各国政府和企业在重新审视信息安全策略之后正纷纷采取行动。 中国的动作是“去IOE”。 IOE指以IBM小型机、Oracle数据库和EMC存储设备为代表的IT基础体系，这三个海外巨头从软硬件上垄断了商业数据库领域，中国企业尤其是大型企业如金融等命脉企业，大都采用IOE架构的数据库，高度依赖海外三巨头的设备，一方面极大地增加了IT成本；另一方则带来巨大的数据安全隐患。正如中国工程院院士，计算机智囊倪光南的观点：进口设备技
浙江省人力资源和社会保障厅副厅长陈中昨日在新闻发布会上表示，高校毕业生到浙江工作，可以享受2万到40万不等的生活补贴或购房租房补贴。大学生想创业，可贷款10万到50万，如果创业失败，贷款10万以下的由政府代偿，贷款10万以上的部分，由政府代偿80%。
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。
区块链正在改变从支付交易到私募市场筹集资金的各个方面。传统银行业是拥抱这种技术还是会被区块链代替？
小额贷款公司是由地方金融监管部门审批、监管，由自然人、企业法人与其他社会组织投资设立，不吸收公众存款，经营小额贷款业务的有限责任公司或股份有限公司。小额贷款是以个人或企业为核心的综合消费贷款，贷款的金额一般为1万元以上，20万元以下。小额贷款公司上游资金来源主要为股东缴纳本金、股东捐赠资金及金融机构的融入资金。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Alyssa Abkowitz 编译 | 一针、张伯楠 和其他科技巨头一样，百度也渴望在竞争激烈的金融服务市场中获得成功。但信用评级机构似乎不认同百度的这一尝试。 据华尔街日报近日报道，惠誉最近将百度列入其负面观察名单。原因是百度所提供的无抵押消费贷款以及被称为理财产品的无保险投资。这些行为被惠誉视作有可能构成“中国影子银行一部分”，具有极高的商业风险。 由于百度在金融服务方面根基较浅，穆迪信用评级也在上月作出同样决定，降低对百度的债券评级。 百度的金融服务和它的
考虑到管理个人财务和商业交易的复杂性，你会发现有很多旨在简化这些的在线服务或软件工具。有些工具只是让你添加支出和收入来跟踪你的储蓄，而其他一些工具则提供不同的功能。
近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。在贷款违约预测的数据的基础上，探索是否能通过借贷者的数据判断其违约风险，从而帮助商业银行提前做好应对。
贷款是美国的一项大型业务，直接和间接地涉及几乎所有经济部门。 截至2017年9月，美国的消费者债务接近3.8万亿美元。 信用卡债务约占1万亿美元，汽车贷款约为万亿美元，学生贷款约为1.5万亿美元。 此外，抵押贷款债务的总价值略低于14.6万亿美元。 债务是大生意。
大数据文摘翻译：岳辰 校对：Yawei Xia（转载请保留） “大数据”是否能辅助我们做出更好的贷款选择？这是一个实时热点的问题，因为一些由硅谷大公司创投的初创公司正在使用大数据技术，以提供短期小额贷款。这些公司希望能帮到68万被联邦存款保险公司(FDIC) 称为很难获得贷款的美国人。他们之中，要么没有信用记录，要么信用记录很差 这些公司会处理各种数据，从Facebook的朋友数量到用户是否定期交话费，甚至用户们花了多长时间去填写贷款申请的数据也不会放过。这些公司声称能用这样的方法选取可信的借贷者，而并
随着互联网金融的迅猛发展,传统银行也更加重视“大数据”的价值。利用POS机交易流水分析数据的贷款业务,已成为银行深耕小微市场的又一战场。 POS网贷最快2分钟可放贷 去年10月,中信银行携手银联商务推出了“POS商户网络贷款”业务。据了解,只要贷款申请者是银联商务提供服务的POS商户,能提供半年的POS收款量数据,并拥有房产,便可申请贷款。贷款金额最高可达50万元,期限最长90天。交易流水越多额度越高,随借随还,按日计息,日息万分之五。 中信银行网络银行部一位负责人介绍说,这是一款无抵押、无担保的小额短
美国三名国会议员要求政府问责局（Government Accountability Office)密切跟踪网络贷款行业发展，并且要重新评估行业发展帮助监管机构监管整个行业。 另类贷款行业(Alternative Lending Industry)面临的压力愈加明显，而且将越来越大。 周一，美国国会议员Jeff Merkley，Sherrod Brown，和Jeanne Shaheen给美国政府问责局发了一封信，要求密切关注所谓的P2P贷款机构，以及近几年出现的其他另类贷款机构。 自从金融危机以来，非银行贷
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。
如果我们有一些根据固定概率随时间在状态之间切换的对象，我们可以使用马尔可夫链 来模拟该对象的长期行为。
專 欄 ❈Rho，Python中文社区专栏作者，现居深圳。知乎专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/BecomingaDataScientist❈ 注册会计师带你用Pyth
在购房过程中，关于房贷的决策肯定困扰着很多想买房的读者，比如下面这些非常细节的问题。 首付多点好，还是少点好？ 贷款30年好，还是15年好？ 是提前还款合适，还是按计划还完合适？ 确实，一套商品房的贷款动不动就一两百万，如果处理不好，会直接影响我们未来的现金流和生活质量。但你可别忘了，我们理工男在财富管理上有三大优势。本节，我就利用我们独有的“工具优势”，编程验证各种房贷方案的优缺点，彻底解决你对还房贷方式的疑问。 01 影响房贷的因素有哪些？ 作为一名“理工男”，当我们着手解决问题时，要做的第一件事情
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。
接下来，我们创建两个产品族，一个是Bank，一个Loan，使用抽象工厂创建银行和贷款对象。
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
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
我们生活在互联网时代，越来越多的人选择在网上贷款消费 ，投资理财早已成为一门学问，一些有头脑的人通过小额的贷款让钱生钱也成为了一种可能，贷款消费的公司越来越多。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在购房过程中，关于房贷的决策肯定困扰着很多想买房的读者，比如下面这些非常细节的问题。 首付多点好，还是少点好？ 贷款30年好，还是15年好？ 是提前还款合适，还是按计划还完合适？ 确实，一套商品房的贷款动不动就一两百万，如果处理不好，会直接影响我们未来的现金流和生活质量。但你可别忘了，我们理工男在财富管理上有三大优势。本节，我就利用我们独有的“工具优势”，编程验证各种房贷方案的优缺点，彻底解决你对还房贷方式的疑问。 01 影响房贷的因素有哪些？ 作为
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
经过训练以减少预测误差的机器学习系统通常会根据敏感特征（如种族和性别）呈现歧视行为。一个原因可能是由于数据中的历史偏见。在包括贷款，招聘，刑事司法和广告在内的各种应用领域，机器学习因其损害历史上代表性不足或弱势群体的可能性而受到批评。
專 欄 ❈Rho，Python中文社区专栏作者，现居深圳。知乎专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/BecomingaDataScientist❈ 项目介绍 所谓探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，以下简称EDA)，是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验，不知道该用何种传统统计方法进
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
我们知道，一笔贷款主要通过收息或者收费的方式获取息、费收入，如果借款客户违约，放贷机构非但无法获得息费，更将面临本金的损失，而这部分损失是要更多的息费才能弥补的，也就是说如果无法将违约率控制在一定范围之内，放贷机构不仅“竹篮打水一场空”，而且还要“自我割肉”。
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）。
房地产金融是房地产业与金融业密切结合的产物。作为经济学的一个分支，主要研究房地产经济领域内信贷资金运动及其规律性。
大数据文摘作品 编译：小鱼 在一些敏感领域使用机器学习，算法的公平性常会引发巨大争议。 近期频频登上头条的几项研究大多如此：比如利用算法识别犯罪团伙或者，利用图像识别判定同性恋。 这些问题的出现往往是因为历史数据中的偏差特征，比如种族和性别上的小众团体，往往因此在机器学习预测中产生不利的歧视结果。在包括贷款，招聘，刑事司法和广告在内的各种广泛使用AI的领域，机器学习因其预测误差伤害到了历史上弱势群体，而广受诟病。 本月，在瑞典斯德哥尔摩举行的第35届机器学习国际会议上，伯克利AI研究协会发布了一篇论文，来试
这家来自得克萨斯奥斯汀的初创企业改变了学生贷款的还款方式，还提供了一些重要的创业经验教训。2月份，StudentLoanGenius公司种子轮融资300万美元，保德信基金领投。看一下学生贷款市场的数据
随着经济全球化和技术革新的加速，银行业务正面临前所未有的挑战和变革。在这个数字化时代，银行业的传统运作模式受到挑战，特别是在零售贷款领域。这一领域的核心挑战在于如何在激烈的市场竞争中实现有效的营销策略，同时保持严格的风险控制。
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。
比例和比率，乍一看上去，好像这两个指标没啥区别，都是用来表示比的，但实际上两者不止概念有些差别，应用场景也不太一样。
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。
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。
项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
作者：Josh Mitchell & AndreaFuller 翻译：龙吟 校对：张翼 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 导读：美国的信息系统可谓非常发达，但是你能想象吗，管理者4000万学生贷款信息的教育部系统十分陈旧，系统无法有效的归纳出美国学生贷款的具体债务情况，无法预测在降低还款数额后，还有多少人需要还款。为了解决此问题，教育部要研发一套信息系统，而且要几年的时间才能建成。 由于数据收集系统过时陈旧，奥巴马政府顶着1.1万亿美元的学生贷款，却无法获得债务的基本资料。而
选自BAIR 作者：Lydia T. Liu、Sarah Dean、Esther Rolf、Max Simchowitz、Moritz Hardt 机器之心编译 参与：刘天赐、晓坤 由于机器学习系统容易受到历史数据引入的偏见而导致歧视性行为，人们认为有必要在某些应用场景中用公平性准则约束系统的行为，并期待其能保护弱势群体和带来长期收益。近日，伯克利 AI 研究院发表博客，讨论了静态公平性准则的长期影响，发现结果和人们的期望相差甚远。相关论文已被 ICML 2018 大会接收。 以「最小化预测误差」为目的训
最近我们被客户要求撰写关于信贷风险预警的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我国经济高速发展，个人信贷业务也随着快速发展，而个人信贷业务对提高内需，促进消费也有拉动作用
8月22日，飞贷金融科技召开飞贷3.0发布会，并公布半年的业绩：飞贷2.0上线的5个月时间内，用户数超300万。作为一家依靠“助贷模式”的金融科技企业，仅5个月的时间，累计向用户授信总额超100亿。
首先，我们回顾一些基本定义与假设。P2P市场为“网络借贷是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷。”[2]利率决定一般是平台决定借款利率或者贷款人自主决定，这里我们假设是贷款人自主决定。网络借贷信息中介机构“以互联网为主要渠道，为借款人与出借人(即贷款人)实现直接借贷提供信息搜集、信息公布、资信评估、信息交互、借贷撮合等服务。”[2]作用是降低信息不对称，减少成本。另外，也假设不存在增信与担保等外部因素影响借款人贷款人行为。当然“禁止向出借人提供担保或者承诺保本保息”[2]，“不得提供增信服务”[2]也是监管要求。
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
NFTs是在区块链上经过验证的独特数字资产，可以代表从数字艺术到虚拟房地产的任何事物。它们还可以用作抵押品以在 DeFi 中获得贷款，从而创造一种获取资金和为创意项目融资的新方式。NFT 贷款协议的主要好处之一是它们允许更高效的贷款流程。在传统金融中，贷款过程可能漫长而繁琐，涉及大量中介机构和大量文书工作。在 DeFi 中，贷款可以通过 NFT 进行担保，整个过程可以自动化，从而使其更快、更高效。使用 NFT 作为抵押品是它们提供了一种新型资产，可用于在 DeFi 中抵押贷款。与股票或房地产等传统资产不同，NFT 是独一无二的，无法复制。
Shivani Siroya，33岁，Tala Mobile公司创始人，这家公司四年前在加州的圣塔莫尼卡，其业务主要是在肯尼亚，坦桑尼亚和菲律宾提供小微贷款。为了评估客户信用，Tala为潜在的借款人提
作者｜Susan Johnston 译者｜ 徐佳琦 原文｜ money.usnews.com 转自｜互联网金融实验室（cyztsinghua） 申请手机，购房或购买保险对拥有良好信用记录的消费者来说，易如反掌。但是对五千三百万没有FICO评分的美国人来说却成了大难事儿。这些人中大部分是刚毕业的学生，移民或是不愿意使用信用卡的人士。 对此，31岁的Aneesh Varma有苦难言。八年前，他从美国移居到英国，从事金融工作。“我工作体面，薪酬不错，但是没想到的是信用记录并不相通，英国不承认美国信用记录。所
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
