小编邀请您，先思考： 1 银行业的业务是什么？ 2 数据科学可以解决银行业什么问题？ 在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。...银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。...将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。 ?...分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。...由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。 您有什么见解，请留言。
; 已经使用大数据解决方案; 考虑到这一点，了解大数据的全景及其在不同行业的应用，将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。...大数据在银行业和证券业的应用 证券交易委员会(SEC)正在使用大数据来监控金融市场活动。他们目前正在使用网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场的非法交易活动。...金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。...，媒体和娱乐行业的应用 该行业的企业同时分析客户数据以及行为数据，以创建详细的客户资料，可用于： 为不同的目标受众创建内容; 根据需要推荐内容; 衡量内容效果; 一个例子是温布尔登网球锦标赛，利用大数据实时对电视...在自然资源行业，通过大数据可以利用地理空间数据，图形数据，文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型，帮助做出决策，应用的领域包括：地震解释和油藏表征。
全文较长，建议阅读时间4分钟。 往期回顾：【图说】2016年中国云计算产业趋势分析报告
大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐...国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。...总的来看，电信行业的大数据依然处于探索阶段，未来几年，无论是内部大数据应用还是外部大数据商业化都有很大的成长空间。...但电信行业大数据最大的障碍是数据孤岛效应严重，由于国内运营商的区域化运营，电信企业的数据分别存储在各地区分公司，甚至分公司不同业务的数据都有可能没打通。而互联网和大数据则是没有边界。...我们已经看到中国移动已经开始着手准备这方面的工作，相信未来几年，在互联网企业的竞争压力下，中国的电信行业大数据将发展的更快，变革会更彻底。
本文将从深度学习在AI技术中的应用、AI技术强势落地的行业、AI技术方向所需工程师、未来值得投入的AI技术方向 来给大家分享 深度学习和AI技术什么关系 ?...AI技术强势落地的行业有哪些 ? 强大的技术需要结合行业产业落地才能实现真正的价值。 那么深度学习所支撑的AI技术，具体根植于哪些行业当中？又有哪些行业通过AI技术，能够焕发新的活力？...了解深度学习在AI技术中的应用，又了解了AI技术以及落地的行业，对于具体要选择哪个方向，根据目前每个技术方向的发展程度，小编大胆的做出如下的推荐，或许可以为小伙伴提供一个参考： 1）人脸识别：配合新零售...与此同时，人脸识别技术虽然早在上个世纪就已经出现，但是仍然有不小的想象空间，可预见的应用场景会越来越广泛，技术也会精益求精！...3）语音合成：语音合成目前已经进入参数技术时代，但是训练一个模型需要的数据量仍然很大，对于个人的个性化语音合成，录音、数据处理、运算等方面要求还是很高。
老夏常说自己是影视行业的“黑衣人”，掌握着最新科技为影视圈的星球大战保驾护航，任务完成后，就用记忆消除器对着自己闪一下。身在娱乐圈，艾漫科 技超过 70% 的人却是技术宅男，不擅长制造话题和绯闻。...“就像我们服务器上存储的 1.4PB 数据一样，艾漫会持续每天海量存储全网数据。”老夏解释，真正做好大数据，需要动态、连续、完整的数据积累，而不是博昙花一现。...最先尝鲜的是那些对高科技很有 Feel 的导演，比如对新锐 90 后口味最了解的郭敬明、导演了《泰坦尼克号》的好莱坞大导演詹姆斯·卡梅隆（他在《深海挑战》中和艾漫进行了大数据合作）。...话说回来，以黑豆对大数据的浅薄理解，一听到创业公司要做大数据还是有些担心的，因为大数据正是 BAT 抓紧在做的事情啊，可真不是创业公司轻易玩得起的。...大公司一讲自己的大数据优势就是自己体系内海量数据的积累，或者完善的账号体系，而艾漫科技可以为任何一个客户提供总平台的数据和分析。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...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...总的来看银行大数据应用可以分为四大方面： ? 第一方面：客户画像应用。客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。...总的来说，保险行业的大数据应用可以分为三大方面：客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。 ? 第一方面：客户细分和精细化营销 （1）客户细分和差异化服务。风险偏好是确定保险需求的关键。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...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...总的来看银行大数据应用可以分为四大方面： ? 第一方面：客户画像应用。 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。...总的来说，保险行业的大数据应用可以分为三大方面：客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。 ? 第一方面：客户细分和精细化营销 （1）客户细分和差异化服务。风险偏好是确定保险需求的关键。
4、已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据; 5、已经使用大数据解决方案; 考虑到这一点，了解大数据的全景及其在不同行业的应用，将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。...金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。...大数据在通信，媒体和娱乐行业的应用 该行业的企业同时分析客户数据以及行为数据，以创建详细的客户资料，可用于： 1、为不同的目标受众创建内容; 2、根据需要推荐内容; 3、衡量内容效果; 一个例子是温布尔登网球锦标赛...在自然资源行业，通过大数据可以利用地理空间数据，图形数据，文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型，帮助做出决策，应用的领域包括： 地震解释和油藏表征。...来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐...利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。...国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。...总的来看，电信行业的大数据依然处于探索阶段，未来几年，无论是内部大数据应用还是外部大数据商业化都有很大的成长空间。...但电信行业大数据最大的障碍是数据孤岛效应严重，由于国内运营商的区域化运营，电信企业的数据分别存储在各地区分公司，甚至分公司不同业务的数据都有可能没打通。而互联网和大数据则是没有边界。
基于天气数据、环境数据、输变电设备监控数据，可实现动态定容、提高输电线路利用率，也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据，分析电网安全稳定性的时空关联特性，...根据电力设备状态信息的更新频率,可以将上述不同来源的状态信息划分为3大类：静态数据、动态数据、准动态数据。...静态数据主要包括设备台帐、技术参数、投运前试验数据、地理位置等;动态数据通常按分钟、小时或天为周期更新,是反映设备状态变化的关键数据,主要包括运行数据、巡视记录、带电检测数据、在线监测数据、环境气象等;...数据分散于各业务应用系统,主要来源包括设备状态监测系统、生产管理系统（统(production management system,PMS)、能量管理系统（energy management system...电力大数据应用模式 可以根据数据来源，将电力大数据管理系统分成用户管理系统、电网运行管理系统、企业管理系统；相应地，电力大数据也有三种商业模式可以挖掘，即智能化节能产品、电力大数据服务平台和优化需求侧响应
，这些对象的行为特征与整体的数据行为特征很不一致（如某B2C电商平台上，比较昂贵，频繁的交易，就有可能隐含欺诈的风险尘封，需要风控部门提前关注，监控） 聚类分析的其他应用场景 1....sklearn.cluster主要函数列表 03 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 在数据挖掘中，由于针对大规模数据集所采用的聚类算法主要是K-Means算法，本节的具体内容都是针对K-Means...随机抽样，作为稀有事件的数据噪声和异常值能被随机抽进样本中的概率会小很多，而且其聚类后的结果作为聚类模型可以应用到剩余的数据集中（直接用该聚类模型对剩余的数据集进行判断） 3.2 Z-Score标准化...长期的商业事件应用已经证明它是一个非常不错的数据群体细分的工具和方法 比较容易用商业和业务的逻辑来理解和解释，可理解，可解释在数据化运营实践中非常重要 K-Means算法具有简介高效的特点，其算法的事件复杂度与数据集的大小呈正相关性...5.1 业务专家的评估 业务专家对聚类结果进行评判时不仅只是对结果的合理性，理解性进行评判，跟重要的是结合具体应用的业务场景进行评判，聚类结果是否具有落地应用价值或者说落地应用前景。
大数据分析推动了过去五年的机器学习。还有很多东西有待探索。想要实现大多数大数据项目，需要了解Hadoop生态系统等框架。Hadoop下的MapReduce框架为分布式计算提供了大量的可扩展性。...犯罪地点、主题、受害者描述、时间等的历史数据可以用来建模机器学习框架。然而，这类应用会拥有大量的数据点。对于一个大城市来说，一天的数据就足以让任何一台普通电脑超负荷运转。...分析核物理数据： 这对很多人来说听起来很酷，但同样复杂。欧洲核子研究中心(CERN)等机构向公众公布了大量数据，以供分析和研究。这个数据绝对不小。...通常情况下，一秒钟的捕获可以有超过10亿个数据点，最多有10个不同的维度。有些情况下，数据已经达到了一万亿数据点(是的，12个0)。在这种情况下，处理能力与超级可伸缩框架一起是必须的。...建立了实时数据模拟交通的模型。然而，更进一步地说，需要开发能够正确预测流量的模型。这个领域里没有人能做到完美。它需要复杂的建模和以最小的延迟处理大量数据。
其实数据处理从人类诞生时期就有了，古人结绳记事就是基本的统计，统计自己吃了几顿饭打了几次猎等等；再往近说，皇帝每晚翻嫔妃的牌子也是数据处理，在翻牌子之前，要从一大堆牌子里分析“方便”、“热度高”、“新鲜度...，所以大家才都往这个行业里扔火柴（话说现在很多人跟风乱吵，个人认为也不是坏事）。...匹配时如何效率更高，在Spark应用时内存如何释放这些问题。...误区三：数据量特别大才叫大数据 在 “数据界”存在这样有一波人，他们认为“只有Peta级以上的才叫大数据，甚至到了Zeta以上才叫大数据，目前还没有到真正的大数据时代！”...所以我想说，数据量的大小并不是衡量大数据的标准，如果按数据量去判断是否大数据的话，那么“大数据”这个词真的是一个伪命题， 就如同“老虎比如是老的，小伙必须是小的，巨头必须是脑袋大的，飞人必须是长翅膀的”
几个月后，由中国计算机协会（CCF）大数据专家委员会编撰的第三版关于大数据的白皮书将发布，CCF大数据专家委员会副秘书长潘柱延却“提前泄密”，他分析了大数据行业的几个关键词：民生、多样性和融合性、政策拉动...十大趋势不容忽视 据潘柱延介绍，今年CCF大数据专家委列出了2016年大数据产业技术发展的十大趋势，而这些趋势可以解释上面提到的关键词。...“可视化技术推动大数据平民化被专家选为了第一大趋势，这是非常有意思的结论，工作组也感到很意外。”...在学术技术研究上，深度分析会继续成为推动大数据智能应用的代表之一。美剧《疑犯追踪》中曾展示了大数据的最终极应用——人工智能体几乎主宰人类生死的场景。...不仅如此，大数据的应用领域还将从“老三样”迈进到“新三样”，即从互联网、金融、健康这三个增长点转换成城市、企业和工业数据这三大新增长点。
来源：36大数据 去年十月，在埃森哲和通用电气联合发布的调研报告中突破性地指出了这一紧迫性。89%的调查者认为，一家没有大数据战略的企业将在明年就遭到市场份额和发展势头方面的损失。...虽然报告侧重的是工业互联网和医疗保健，但其中的结论对于其他行业仍有很大启示。 大约一年后，将会有10个行业因大数据战略而迅速变革。事实上，84%的企业认为大数据将在未来一年重塑竞争版图。...数据可以帮助更快发现和修复故障，再加上智能家居技术的应用，可以减少不少事故带来的不利影响。...T-Mobile 合并了所有的客户数据集，将其分为六大类，以此来进行完整的客户行为分析，最终分析使得客户流失率降低了50%。...赶紧打破所在行业和数据的壁垒吧，不然你的公司将沦为市场上落后的一员。
大数据是个好东西，大数据是个坏东西。化妆品是好东西，化妆品是坏东西。——取决于谁在用，怎么用。若大数据把人弄成了深井冰，就是坏东西。 但若大数据把化妆品行业弄成了深井冰，就是罪过。...今天，我们要用化妆品行业的一个案例来为很多行业稍稍治治大数据病。 大数据怪圈 整个世界都在说大数据，凡是跟数据有点关系的东西，人们都给它冠上了大数据之名，这让我想起了“叶公好龙”的故事。...——很多人或许对大数据神往已久，但是当大数据真的来到你的身边，来到你的行业，你却对此十分恐惧，束手无策。这就是叶公好龙。 从字面上我们都知道大数据很大，因为大，所以无从下嘴，因为大，所以难于掌控。...具体到化妆品行业来讲，就我的了解，化妆品行业是一个相对更为浮躁的行业，很多企业更倾向于做品牌与概念炒作，而不是实质性地改良产品质量和服 务以提升用户体验。...笔者认为，大数据或者大数据应用就是，从庞大的数据库里找到企业需要的，可以支撑企业发展，帮助企业找到企业战略、销售策略、团队组建策略等各种战、策略的，包含用户特征、用户需求、使用习惯等数据的过程。
CDA数据分析师 出品 作者：Elena Kosourova 编译：Mika 在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测，从而了解数据分析在银行业是如何运用的。...背景介绍 银行业是最早应用数据科学技术的领域之一，收集了大量结构化数据。 那么，数据分析是如何应用于银行业的呢？...因此，当下大部分数据相关工作需求来自银行业，这并不令人惊讶。...数据分析使银行业能够成功地执行众多任务，包括： 投资风险分析 客户终身价值预测 客户细分 客户流失率预测 个性化营销 客户情绪分析 虚拟助理和聊天机器人 …… 下面，我们将仔细看看银行业中最常见的数据分析用例之一...数据分析在银行业应用案例：欺诈检测 除了银行业，欺诈活动还存在于许多领域。在政府、保险、公共部门、销售和医疗保健等领域，这都是一个具有挑战性的问题。
行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。...而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。...在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。...随着行业的发展，人才显得尤为重要，各公司都期待数据科学专业人才能够挖掘数据信息，来帮助公司开源节流。...内容来源：36大数据
随着行业的变化和数字化技术的持续推进，2022年基础设施和AEC行业将出现以下10大战略技术趋势： 1....对于内部企业流程，AI/ML将应用于各种用例，如赢亏分析、工单跟踪、合同工作流程以及智慧营销（MarTech）等。 2....数据分析 数据分析为工程和建筑行业提供了洞察力，为服务带来的商业收益机会也是巨大的。...2022年，除了解决交通规划和交通运营等紧迫问题外，数据分析还将帮助组织机构了解和应对气候变化，以及其他自然灾害的影响等方面发挥关键作用。...总体而言，当上述技术相互结合应用时，将助力城市基础设施建设在持续不断的数字化浪潮中做出响应，实现经济增长、安全高效、包容流动等发展目标。
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