本文讲述某支付公司采用日志易后，通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。...结合市场风险及大环境，支付行业的安全性需求具体表现在： 1、支付交易的安全性要求; 2、数据访问的安全性要求; 3、防止敏感信息的泄露等。...对支付行业来说，日志易产品在数据访问、权限要求等方面体现出很好的应用价值。 三、可靠性 1、定位及解决问题的时效性; 2、系统流程的可靠性。...为了更好发挥移动支付的便捷，支付公司对时效性，可靠性的要求很高，而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因，日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求，在可靠性方面展现了产品的价值。...日志易作为国内首家海量日志分析企业，一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具，以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台，共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战，实现支付企业对日志分析管理产品高效
结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...同时，我们又新建了一套互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析，当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看...，大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...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...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...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...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 来源：经管之家 作者：傅志华
大数据与金融科技：革新金融行业的动力引擎在今天的金融行业，大数据与金融科技的结合正在以惊人的速度推动着金融服务的创新与变革。...通过精准的数据分析与智能化决策，金融机构能够更高效地进行风险管理、客户服务、资产管理等一系列关键操作。...大数据在金融风险管理中的应用金融行业最为关注的核心问题之一就是风险管理。传统的风险评估往往依赖于人为的经验判断和简单的历史数据，这使得风险预测的准确性有限。...这种创新模式让金融服务变得更加便捷、透明和个性化。总结大数据正在引领金融科技的发展，助力金融行业实现数字化、智能化转型。从金融风险管理到客户个性化服务，再到投资决策和金融创新，大数据的应用已无处不在。...在未来，随着技术的不断发展和数据应用的深入，金融行业将迎来更加激动人心的变革。而金融机构如果能够充分挖掘大数据的潜力，将不仅能提升自身的竞争力，还能为用户带来更加优质的服务体验。
职业社交平台领英针对2014年全年中国市场的互联网行业人才及传统行业人才迁移情况进行了大数据分析推出行业人才吸引力指数。...金融业对于人才吸引力指数高居榜首 数据显示，金融行业对于人才的吸引力指数高达1.33，属于所有行业排名中最具对于人才最具吸引力的行业，在全平台中位居榜首。...分析其原因在于金融业丰厚的薪资待遇、创新金融巨大人才缺口以及资本市场对业界人才包容能力的增强，从而有更多渠道便于实体经济人才进入金融行业。...金融行业具有极大面向互联网人才缺口，随着金融系统不断完善，对于开发类、数据分析类、互联网营销类人才需求不断加强。金融业在薪资福利上仍具备较大优势，成为最具吸引力行业。...互联网公司吸引力上升迅猛 领英大数据显示，从所有相关行业占比来看，互联网行业对于人才吸引力上升势头迅猛，吸引力指数以1.21居于第二，仅次于金融业的1.33。
Apache Hadoop大数据开发，应用于互联网市场的不同行业及领域，为行业提供他们所需要的大数据服务，其间，目前大数据应用的领域：医疗、制造行业、政府、教育、金融…… 可能这个时候，你心中就有困惑，...接下来，小编就以金融行业为例，具体讲解一下大数据在金融行业领域的应用范畴!...客户管理.gif 1.金融行业客户管理层面 对于金融机构来说，他们的数据库里存在着大量的具有使用价值的数据，例如：客户的详细信息、客户在银行系统里面的订单数据、用户的收入、用户的消费、以及用户所投资的理财产品等等数据...3.金融行业精准营销管理 利用大数据分析平台，对多样化的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平...5.金融产品管理 利用大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。
前两周写了一篇关于软件测试行业现状分析的文章，主要分析了这个行业男女比例，城市分布，从业经验等指标。...好奇又还没来得及看的同学可以看下这篇文章 软件测试行业现状分析（一） 由此看来，大家都对这个行业数据比较关心，所以今天就接着上次来和大家继续分析，废话不多说了，好戏开始！...从图中数据来看也是大部分人处于的薪水区间，还是比较客观，三年以上，属于中高级测试。一部分从事更高级的自动化测试，测开岗位。另一部分会一边做测试，一边做管理。...五.测试开发比例 关于测试开发比，这个数据还是很客观的，大部分在一比三到五之间。比例越高，说明公司技术越强，自动化的效率越高。不然回归测试根本做不完。...限于篇幅，目前先分析这些。除此之外，还有几张图片数据，之后再作分析。
关于软件测试行业现状分析系列之前已经写了两篇了，各方面数据反馈都很不错。 今天是这个系列的最后一篇，接着来分析一些软件测试行业相关指标，之后准备写技术文。...关于前两篇文章可以参考链接： 软件测试行业现状分析（一） 软件测试行业现状分析（二） 废话不多说，直接上干货！ 一.薪水变化 对于IT行业来说，不管是做开发还是做测试，基本上涨薪全靠跳槽。...对于初级或者转行来说，需要掌握测试流程，linux，数据库，功能测试，版本控制工具，以及一些接口测试相关的工具等。...性能主要就是对接口做压测，然后监测服务器硬件资源以及数据库，中间件等性能，分析系统瓶颈，并协助开发进行调优。...关于软件测试行业现状分析这个系列就写到这里，主要想给转行的或者不太清楚这个行业的同学作一个科普。
所以今天就基于一些数据给大家分析一下这个行业的一些现状，帮助大家更全面的认识和了解这个行业，以及给想要转行的朋友一个参考。...小牛基本每年都会关注并且参与，也会对问卷结果进行一个分析，以便实时的了解这个行业的动态，以便更好的作出决策和选择。...下面就基于2018年和2019年的一些调研数据给大家作一个分析和科普，帮助大家更好的认识和了解自己所在的行业，感觉数据还是有一定客观性和说服力的。...二.年龄分布 从数据来看从事测试行业年龄分布最多的在26到30周岁这个年龄段，算是主力军。...限于篇幅，目前先分析这些。除此之外，还有十几张图片数据，之后再作分析。
社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也是可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。 社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。...用户画像就是一切以数据商业化运营为中心，以商业场景为中，帮助金融企业深度分析客户，找到目标客户。 DMP(大数据管理平台)在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...另外DMP还可以深度分析客户，依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品，为金融企业的产品开发提供数据支撑，并为产品销售方式提供场景数据。...在中国，移动大数据的商业应用刚刚开始，在房地产业、零售行业、金融行业、市场分析等领域取得了一些效果。移动大数据中的位置信息代表了用户轨迹，商业应用较早。
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。...但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高...下面这份PPT介绍了企业数据现象问题及需求，详细阐述了金融行业数据治理方案，给出了数据治理案例，最后概述了数据治理产品体系，供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴
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你如何在大量数据中抽丝剥茧找到有用的信息，你又该如何分析和定义你的用户呢？ 随着大数据分析在行业中的逐步应用，解决这些问题也变得触手可及。 这篇文章中我们主要来分析大数据在金融行业中的应用。...大数据分析将为金融服务行业价值的产生带来显著的变化。一些公司将会利用大数据实现从以产品为中心到以客户为中心的关键转变，并且能在未来的竞争中拔得头筹。...大数据通过各种算法对海量数据进行分析，帮助我们更深刻更直观地洞察行业，最终促进产业的升级。虽然大数据所带来的各种益处在其他行业已经得到广泛关注，但是金融服务行业才刚刚起步。...在未来十年内，为顾客提供个性化且便捷的服务这一市场需要将会推动整个行业的转型。 大数据——被激活的人工智能 通过大数据分析提供个性化服务将会改变金融行业，同时也会改变人工智能。...各种硬件和软件设施正在越来越多地改变着专业人员所从事的工作的性质，而大数据在这一转变中扮演着非常重要的角色。
文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。...建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。...利用多台性能较为一般的服务器，组成一套基于HDFS和Map-Reduce机制的集群，并根据需要在其上安装Hive、HBase、Sqoop、ZooKeeper等软件;“金融大数据服务平台”由数据获取层、数据存储层...数据获取层：负责从各类数据源中提取、导入数据。内部数据:采用ETL（INFA、DS、Kettle）等抽取工具;外部数据：动态采集SDK、日志提取分析工具、外部数据导入工具、网页数据等。...数据存储层：负责将预处理后的数据进行存储，主要由可进行横向扩展的Hadoop集群构成，另外辅之以关系数据库作数据中转、元数据存储、供某些软件使用等用途。
引言金融数据分析是现代金融行业不可或缺的一部分。通过分析历史数据，金融机构可以做出更明智的投资决策、风险评估和市场预测。...Pandas作为Python中强大的数据分析库，因其易用性和灵活性而广泛应用于金融领域。本文将由浅入深地介绍如何使用Pandas进行金融数据分析，并探讨常见的问题及解决方案。...导入数据在金融数据分析中，我们通常需要从CSV文件、Excel表格或数据库中导入数据。Pandas提供了多种方法来读取这些数据源。...数据转换金融数据中的日期字段通常需要转换为Pandas的datetime类型，以便后续的时间序列分析。...希望本文能帮助读者更好地掌握Pandas在金融领域的应用，从而提高数据分析的效率和准确性。
http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数...，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。
1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列数据了
...
，从投融资体制、税收、产业技术、收入分配、人才吸引与培养、知识产权保护、行业组织与管理等多方面为软件产业发展提供了政策保障和扶持，营造了良好的发展环境。...2018 年 3 月，国务院办公厅关于印发《科学数据管理办法》的通知中强调科学数据是国家科技创新发展和经济社会发展的重要基础性战略资源。...为进一步加强和规范科学数据管理，保障科学数据安全，提高开放共享水平，更好地为国家科技创新、经济社会发展和国家安全提供支撑，明确了中国科学数据管理的总体原则、主要职责、数据采集汇交与保存、共享利用、保密与安全等方面内容...2016 年 12 月，工业和信息化部正式发布《大数据产业发展规划（2016-2020 年）》，指出在大数据基础软硬件方面形成安全可控技术产品，在大数据获取、存储管理和处理平台技术领域达到国际先进水平，...、工业软件和服务、数据处理软件、嵌入式软件、高技术服务软件、语言文字信息处理软件及云计算设计领域。
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