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    【数据分析】六种可用于互联网金融风险控制的大数据来源

    近年来,以第三方支付、P2P平台、众筹为代表的互联网金融模式引起了人们的广泛关注,该模式大量运用了搜索引擎、大数据、社交网络和云计算等技术,有效降低了市场信息不对称程度,大幅节省了信息处理的成本,让支付结算变得更便捷,达到了同资本市场直接融资、银行间接融资一样高的资源配置效率。但由于我国互联网金融出现的时间短,发展快,目前还没有形成完善的监控机制和信用体系,一旦现有互联网金融体系失控,将存在着巨大的风险。 首先是信用风险大。目前我国信用体系尚不完善,互联网金融的相关法律还有待配套,互联网金融违约成本较低,容

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    微软收购LinkedIn:数据之争

    你可能会好奇,这和数据有什么关系?先让我们简短回顾下微软的发展史。在传统的软件年代,微软的操作系统、办公软件和浏览器可谓叱咤风云,让其赚的盆满钵满。那个时候用户和电脑系统、互联网、甚至是其他用户之间的交互行为,基本上都是经过微软系统的这道“闸门”,微软无疑扮演了流量入口的角色。可是,随着互联网应用的高速发展,移动设备和App的爆发式增长,更多的数据流向了各种应用的服务器上,微软对于用户数据的掌控力日渐薄弱。必须承认,最近几年微软也在不断地尝试转型,以获取更为宝贵的用户行为数据,例如Office 365和Xbox Live的云端化设计,都是其具体的体现。可是,除了办公和娱乐软件,微软在社交领域并无太多建树。曾经的MSN Message也许是职场社交不错的切入点,可时至今日这个产品已经退出市场,而重金收购的Skype也是不瘟不火,离主流阵营渐行渐远。以前我们圈内有句调侃,叫“Garbage In, Garbage Out”,意思就是:如果数据质量太差,那么就没有办法挖掘出有价值的知识。现在,摆在微软面前的问题更为严重,数据严重缺乏,可能连玩的资格都没有了。此时,收购一家主流的社交网站无疑成为了微软绝佳的选择。

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