笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
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。...欺诈检测的关键步骤包括： 获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。 由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。...对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。 2 管理客户数据 银行有义务收集，分析和存储大量数据。...这创建了TB级的客户数据，因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。...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。
数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。...大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联，这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。...制作可视化大屏，最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具，而本示例项目则使用ECharts自行开发。...项目案例 – 上市公司全景概览 地图数据可视化 – 基于ECharts Geo 3D图表展示 – 基于ECharts GL 热力图展示 – 基于ECharts & 百度地图 ECharts...演示地址：https://yyhsong.github.io/iDataV 后记： 除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现，如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等，具体可参考
Flink入门案例 前置说明 API API Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起来难度越大 注意：在Flink1.12时支持流批一体...，DataSetAPI已经不推荐使用了，后续其他案例都会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！...-source 3.处理数据-transformation 4.输出结果-sink 5.触发执行-execute 其中创建环境可以使用如下3种方式: getExecutionEnvironment() ...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute */ public class WordCount3_Lambda...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute//批处理不需要调用!
大数据电商：淘宝数据魔方用大数据技术锁定了用户喜好 淘宝数据魔方是为大多数淘宝店铺所熟知的大数据应用之一。...大数据商业管理：以客流量统计、消费者动线为核心竞争力的朝阳大悦城 在招商、推广、运营、信息研策一体化的大商管模式下，朝阳大悦城会根据商户运营情况和消费者需求进行持续调整，而下一步，则是向生活空间转变，增加生活...其实，除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作，朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以客流量和消费者动线等大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略...在上述大数据应用的成功案例影响下，你或许更加急于投身大数据金池了?但大数据应用到底该怎么走?从以上例子中不难发现，大数据应用并非完全抛弃现有模式，多是对整体运营方向和思维的转变。...目前致力于大数据应用的相关产品和服务都已日渐成熟，对大数据应用者而言重点是把握时机，与时俱进，才能快速涌入新一轮的大数据浪潮，在全社会的共同努力下，期待2016年大数据态势似银河直下，如万马奔腾！
Hive综合案例 本案例对视频网站的数据进行各种指标分析，为管理者提供决策支持....为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作，我们首先进行数据重组清洗操作。即：将所有的类别用“&”分割，同时去掉两边空格，多个相关视频id也使用“&”进行分割。...* 这个工具类方法，主要是用于清洗数据 * ? ? * @param line * ? ? * @return * ? ? ...job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class); //本案例中没有...2) 向category展开的表中插入数据。 3) 统计对应类别（Music）中的视频热度。
---- Watermaker案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题...import java.util.UUID; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * Author lanson * Desc * 模拟实时订单数据...,格式为: (订单ID，用户ID，订单金额，时间戳/事件时间) * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额 * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题...(数据有延迟和乱序) DataStream orderDS = env.addSource(new SourceFunction() { ...,格式为: (订单ID，用户ID，订单金额，时间戳/事件时间) * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额 * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题
---- 案例一：花式查询 package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD...age>30").count() //6.按年龄进行分组并统计相同年龄的人数 personDF.groupBy("age").count().show } } 案例二...发展而来，更好的实现数据处理分析。...DataFrame 数据结构相当于给RDD加上约束Schema，知道数据内部结构（字段名称、字段类型），提供两种方式分析处理数据：DataFrame API（DSL编程）和SQL（类似HiveQL编程）... +-----+-----+ */ } } 无论使用DSL还是SQL编程方式，底层转换为RDD操作都是一样，性能一致，查看WEB UI监控中Job运行对应的DAG图如下： 从上述的案例可以发现将数据封装到
---- 案例三 需求 使用Flink SQL来统计5秒内 每个用户的 订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 也就是每隔5秒统计最近5秒的每个用户的订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 上面的需求使用流处理的...那么接下来使用FlinkTable&SQL-API来实现 编码步骤 1.创建环境 2.使用自定义函数模拟实时流数据 3.设置事件时间和Watermaker 4.注册表 5.执行sql-可以使用...append到结果DataStream中去 //toRetractStream → 将计算后的新的数据在DataStream原数据的基础上更新true或是删除false ...userId; private Integer money; private Long createTime; } } toAppendStream → 将计算后的数据...append到结果DataStream中去 toRetractStream → 将计算后的新的数据在DataStream原数据的基础上更新true或是删除false 代码实现-方式2 package
---- 案例一 需求 将DataStream注册为Table和View并进行SQL统计 代码实现 package cn.it.sql; import lombok.AllArgsConstructor
---- 案例二 需求 使用SQL和Table两种方式对DataStream中的单词进行统计 代码实现-SQL package cn.it.sql; import lombok.AllArgsConstructor
---- 案例四 需求 从Kafka中消费数据并过滤出状态为success的数据再写入到Kafka {"user_id": "1", "page_id":"1", "status": "success
数据订阅暂不支持view，触发器和外键。 数据订阅初次配置需要对相关 binlog_row_image 参数做调整，会根据符合条件自动 kill 老的 session 使参数立即生效。...数据订阅目前支持的字符集包括 latin1，utf8，utf8mb4。 本文将以一个简单案例来说明数据订阅中拉取对应表到 Kafka 的功能，并且提供简易 KaflkaDemo下载 。...选择数据订阅 登录 数据传输DTS控制台，选择左侧的【数据订阅】，进入数据订阅页面。 选择需同步的 CDB 实例名，然后点击启动，再返回数据订阅，点击你所创建的数据订阅。...context.setSecretKey("test111usdfsdfsddsfRkeT"); 请填写 你从云API获取的secretKey. // 在数据迁移服务里面通过数据订阅获取到对应的...，发现在 Kafka 订阅的 testtop 里面能看到已经有数据过来了。
---- 案例三 会话窗口 需求 设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算 代码实现 package cn.it.window; import lombok.AllArgsConstructor...org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; /** * Author lanson * Desc * nc -lk 9999 * 有如下数据表示...: * 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 * 需求:设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算(前提是上一个窗口得有数据...CartInfo(arr[0], Integer.parseInt(arr[1])); } }); //需求:设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来...,则触发上个窗口的计算(前提是上一个窗口得有数据!)
2014年，大数据金融将实现全面的落地开花。玩转大数据金融，一方面需要机构对大量非结构化数据的专业分析、梳理能力，另一方面，则是数据来源本身的获取。什么样的数据更具备价值？...高流动性、时序间隔更小的数据，也就是更高活跃度的数据。平安集团正在进行这方面的尝试。...毫无疑问，平安拥有大量的金融类数据，截至2013年，平安保险、银行、投资三大板块积累了8000多万实名客户，涉及客户资产信息、汽车信息、健康信息种种，这些数据是其他互联网公司难以抵达的。...由于平安集团横跨银行、证券、保险三大领域，用户可能使用平安的信用卡、房贷、寿险、车险、基金、信托、证券等服务，在此之上，一账通可以集纳这些账户信息，为用户提供全面的资产负债表，如果加挂更多消费账户，还同样可以反映客户的现金流量...用户体验的优化同时也带来用户使用率的提升，对于金融企业来说，数据只有在时间序列上才有意义，活跃度提升将有利于数据的进一步开掘。
Allowed Lateness案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题...并使用OutputTag+allowedLateness解决数据丢失问题 API package cn.it.watermaker; import lombok.AllArgsConstructor...,格式为: (订单ID，用户ID，订单金额，时间戳/事件时间) * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额 * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题...DataStream result2 = result.getSideOutput(outputTag); //4.Sink result.print("正常的数据和迟到不严重的数据..."); result2.print("迟到严重的数据"); //5.execute env.execute(); } @Data
近几年，随着大数据产业的蓬勃发展，数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛，教育、医疗、政务、交通运输、能源等等，到处都能看到数据可视化大屏的身影。...大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。...下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。 1、法院数据分析系统 法院行政案件大数据分析系统包含了结案特征分析、当事人分析、实效分析和管辖改革成效。...数据可视化大屏的应用远远不止以上几个方面，如果想要对数据可视化大屏做深入的了解，可以关注华宇智能数据将于9月17日20:00在微吼的直播《酷炫大屏如何SHOW到飞起？》...，届时华宇资深可视化领域专家将围绕以下几个方面进行讨论与交流： 1、大屏的典型应用场景及价值 2、亿信多个行业大屏效果展示 3、教你制作出拍手称赞的大屏 4、大屏制作小能手之酷屏介绍
---- 案例一 实时数据ETL架构 在实际实时流式项目中，无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时，往往先从Kafka...消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示： 接下来模拟产生运营商基站数据，实时发送到Kafka...中，使用StructuredStreaming消费，经过ETL（获取通话状态为success数据）后，写入Kafka中，便于其他实时应用消费处理分析。 ...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 实时从Kafka Topic消费基站日志数据，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中... * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据 * 2、ETL：只获取通话状态为success日志数据 * 3、最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中 */ object StructuredEtlSink
---- SparkStreaming实战案例二 UpdateStateByKey 需求 对从Socket接收的数据做WordCount并要求能够和历史数据进行累加!...假设5s产生一个批次的数据，那么5s的时候就会更新一次的key的值，然后返回。 这样的缺点就是，如果数据量太大的话，而且我们需要checkpoint数据，这样会占用较大的存储。...这样做的好处是，我们可以只是关心那些已经发生的变化的key，对于没有数据输入，则不会返回那些没有变化的key的数据。...{SparkConf, SparkContext} /** * 使用SparkStreaming接收Socket数据,node01:9999 * 对从Socket接收的数据做WordCount并要求能够和历史数据进行累加...Please set it by StreamingContext.checkpoint() //注意:因为涉及到历史数据/历史状态,也就是需要将历史数据/状态和当前数据进行合并,作为新的Value
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