大數(shù)據(jù)金融風(fēng)險分析SEARCH AGGREGATION
回答:大數(shù)據(jù)的技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括：1）數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2）數(shù)據(jù)存取： 關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。3）基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲、分布式文件存儲等。4）數(shù)據(jù)處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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回答:這個我有經(jīng)驗，我來答一下?????♂?目前在我們數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)的日常用語中，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化這兩個術(shù)語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，但實際上還是有一定的細(xì)微差別。就比如說數(shù)據(jù)分析：它更多的強調(diào)的是一個邏輯思維能力，強調(diào)的是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。而數(shù)據(jù)可視化分析：它就在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上涉...
linkin
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回答:在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大概有四個大的工作方向，除了大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用及開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用和大數(shù)據(jù)平臺集成與運維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與研發(fā)，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和培訓(xùn)，這部分工作目前也有不少人在從事。大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與研發(fā)主要的工作內(nèi)容是研發(fā)底層的大數(shù)據(jù)平臺，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級崗位也并不多。現(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:謝邀~本君自薦一下。我們的產(chǎn)品諸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技術(shù)人員的業(yè)務(wù)分析，比如產(chǎn)品經(jīng)理、市場、運營人員。從某種意義上也具有可視化分析的特性，但區(qū)別于其他工具的是我們面向互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品推廣運營過程中的分析需求定義了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定義留存、粘性、用戶分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多時候客戶也會因為太靈活反而有一定門檻，所以，當(dāng)一些模型被標(biāo)準(zhǔn)化以...
bang590
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回答:真利益相關(guān)，不請自來，人在中國，剛下...算了，在辦公室。帆軟，其實大家不知道他是國內(nèi)做數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品最好的公司。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域低調(diào)做了十幾年，入選Gartner市場指南。一開始做報表工具finereport，后來研發(fā)BI商業(yè)智能finebi，產(chǎn)品打磨了好多年。之后又增值行業(yè)化的數(shù)據(jù)管理解決方案，包括阿米巴經(jīng)營管理，數(shù)字化運營體系搭建項目，很成熟很老牌的廠商。FineReport報表軟件是一款純...
ssshooter
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回答:對于智能家居來講，無論怎樣的智能，涉及網(wǎng)絡(luò)操控，無非是兩個層面。一方面是家庭內(nèi)網(wǎng)應(yīng)用，就是通過家庭內(nèi)網(wǎng)通訊（wifi、zigbee、藍(lán)牙、總線等方式）實現(xiàn)的終端產(chǎn)品之間的智能應(yīng)用。另一個層面，則是涉及通過公網(wǎng)發(fā)送相關(guān)控制指令或數(shù)據(jù)通訊進(jìn)入家庭網(wǎng)關(guān)，實現(xiàn)智能家居應(yīng)用的方式（比如你在辦公室發(fā)送指令打開家里的攝像頭，或打開空調(diào)等遠(yuǎn)程控制應(yīng)用）。這兩種方式面臨的風(fēng)險都是不同的，但是對于家庭內(nèi)網(wǎng)的安全風(fēng)險來...
Lorry_Lu
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【轉(zhuǎn)自鳳凰網(wǎng)】原文鏈接 如今，金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)浪潮已經(jīng)無法抵擋，而國內(nèi)的基礎(chǔ)軟件真的做好了應(yīng)對大數(shù)據(jù)浪潮沖擊的準(zhǔn)備了嗎？ 目前，國內(nèi)的金融大數(shù)據(jù)處在發(fā)展階段，傳統(tǒng)的軟件廠商的份額正在被許多互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)格...
看起來很美很熱鬧的云計算大數(shù)據(jù)，在具體落地時卻不得不面對一系列這樣的現(xiàn)實問題。正如中國電子學(xué)會副秘書長林潤華所言：產(chǎn)業(yè)界確實認(rèn)為這是大的發(fā)展方向，也是非常好的轉(zhuǎn)型機會，但是用戶還抱著非常審慎的態(tài)度...
...擺脫紙張和手工操作走向自動化，以提高效率降低成本，數(shù)據(jù)也開始沉淀下來。 互聯(lián)網(wǎng)化：在此階段，企業(yè)可以通過和互聯(lián)網(wǎng)的連接對外提供服務(wù)。典型的例子是電商：服務(wù)與商品交易從線下轉(zhuǎn)到線上。與此同時，產(chǎn)生了海量...
...成本。質(zhì)量不能出問題，業(yè)務(wù)連續(xù)性不能斷，如果經(jīng)常丟數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)不能使用，公司的品牌會受到很大的影響。金融公司則更關(guān)注于安全，假如數(shù)據(jù)被竊取了，用戶數(shù)據(jù)或交易紀(jì)錄被篡改，是致命的。數(shù)據(jù)非常重要，所以DevOps里...
...成本。質(zhì)量不能出問題，業(yè)務(wù)連續(xù)性不能斷，如果經(jīng)常丟數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)不能使用，公司的品牌會受到很大的影響。金融公司則更關(guān)注于安全，假如數(shù)據(jù)被竊取了，用戶數(shù)據(jù)或交易紀(jì)錄被篡改，是致命的。數(shù)據(jù)非常重要，所以DevOps里...
...快，螞蟻金服做得怎么樣呢？分享上財年的幾個實際數(shù)據(jù)：線上服務(wù)可用率——100%；每天應(yīng)用發(fā)布超過150次；迭代平均研發(fā)周期5.8天；測試自動化率超過了80%；運維自動化率超過98%。 基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景和行業(yè)的基本特征...
... SoftServe 進(jìn)行了這項研究，調(diào)查了多個行業(yè)的決策者對大數(shù)據(jù)技術(shù)中的風(fēng)險、挑戰(zhàn)和機遇的看法。該數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)盡管相對較新，仍然有 86% 的公司運用了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。此外，大中型公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是必須的，...
...做文章，來彌補傳統(tǒng)方式信息量的不足，還可以標(biāo)榜大數(shù)據(jù)，我們豈安科技也屬于后者。 所謂的風(fēng)險決策，就是利用收集的信任信息，對所有可能的結(jié)果做一個損失（損失是基本客觀存在的）和概率（主要靠信任信息來推...
一、摘要 基于阿里聚安全在2016年1-8月收錄的APK樣本數(shù)據(jù)，從16個行業(yè)分類分別選取了15個熱門應(yīng)用，共240個應(yīng)用進(jìn)行仿冒分析，發(fā)現(xiàn)83%的熱門應(yīng)用存在仿冒，總仿冒量高達(dá)8267個，平均每個應(yīng)用的仿冒量達(dá)34個，總感染設(shè)備量...
...把握好數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇，需要充分利用我國得天獨厚的數(shù)據(jù)資源，發(fā)揮好數(shù)據(jù)這個關(guān)鍵生產(chǎn)要素的作用，推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革不斷深化。目前，我國已成為世界上最大的互聯(lián)網(wǎng)市場和數(shù)據(jù)資源大國，為我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)的繁榮與...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
