可信金融风控SMART-ITFIN大数据支撑应用_光环大数据培训

大数据培训之大数据分析基本概念_光环大数据培训光环大数据的大数据培训，连续数年帮助无数学员高薪就业，为企业输送高技能人才，深受学员和企业的认可。

大数据培训，就选光环大数据！毫不夸张的说，大数据时代的到来是一场革命，影响着世界的各个领域，无论是商界、政界还是学术界，都在接受这这场革命的洗礼。

如今，大数据已经到了中国，它将改变中国，改变一切传统企业，改变整个市场的格局。

我们的工作、生活、社交都将与它息息相关。

从移动、电信、阿里巴巴、微博、微信、百度到互联网的每一个角落，整个互联网就相当于一个大数据库。

当然，这些都离不开大数据分析技术性人才。

大数据是一个抽象的概念，不同的研究机构与学者对其有不同的定义。

全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司研究机构高德纳认为：大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

维基百科将大数据定义为：大数据所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到处理并且整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。

全球最大的战略咨询公司麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、储存、管理和分析的数据集合。

通俗的说：大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。

这个定义有意地带有主观性，对于“究竟多大才算是大数据”，其标准是可以调整的，即：我们不以超过多少TB(1000GB)为大数据的标准。

我们假设随着时间的推移和技术的进步，大数据的“量”仍会增加。

还应注意到，该定义可以因部门的不同而有所差异，这取决于什么类型的软件工具是通用的，以及某个特定行业的数据集通常的大小。

因此，今天众多行业的大数据范围可以从几十TB到数千TB。

综上所述，就是大数据分析的基本概念。

如果以后想从事大数据方面的工作，仅仅看一些理论知识是远远不够的，还是需要去一些专业的大数据培训机构系统的学习一下。

光环大数据培训_这家公司如何用大数据拯救流量困境中的商业WiFi光环大数据培训机构，当你正在浏览网站时，传统流量技术会让页面上展现出各种商品广告，并通过按点击付费等各种方式进行变现;如今的页面广告已经不仅仅是你所感兴趣的商品了，已经包括了你所在位置周边商圈线下门店的推广商品，从而引导你去周围线下门店购物并完成支付。

这代表了一种新型大数据变现模式，即从线上往线下导流的O2O模式，相比传统推广方式，这种类型的推广成本仅为纸质传单的1/10。

国内首家登陆新三板的商业WiFi公司百米生活正在采取这种新尝试，将自己的商业模式从传统流量广告转向“大数据变现”。

百米生活的新尝试，能否一定程度上振奋如今低迷的商业WiFi市场?商业WiFi的流量困境成立于2010年的百米生活，赶上了中国商业Wi-Fi市场初期快速发展阶段，市场上具有一定规模的商业Wi-Fi企业超过1000家。

目前，大多数商业Wi-Fi公司以简单销售Wi-Fi设备为主营业务，或者仅仅在机场、车站、连锁店等热点地区布局Wi-Fi网络。

但是对于这样类型的商业Wi-Fi 公司来讲，前期免费发放Wi-Fi设备、成本居高不下，后续的营收模式却捉襟见肘。

百米生活则在2012年转变了战略方向，在布设Wi-Fi服务网络的同时，研发了核心路由技术，花了两年时间建立了自有Wi-Fi网络平台(集合百米商城、如影随形广告系统、移动支付系统、微信自媒体社群等功能)，通过平台为商家提供产品推广、品牌宣传、商家管理及成本控制等服务。

目前为止，百米生活的Wi-Fi网络已经在315个地级市落地，每天服务的商家超过27万。

那么，在各类公共消费区域，近乎1千万人访问百米生活的Wi-Fi热点，如何利用其价值?随着粗放的流量广告模式进入低价竞争阶段，百米生活董事长邱彪发现，百米生活Wi-Fi网络平台上庞大的数据量是一个有待开发的金矿，因为百米生活Wifi网络中的数据具有互联网平台所不具有的一个明显优势，就是能够真正体现个人的实际消费行为，特别是在线下门店的消费行为，包括衣、食、住、行，因此有助于更精准的广告投放，从而把线上客户引流到线下，也就是为线下门店找到更精准的线上客户。

光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。

近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。

人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。

人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。

人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。

毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。

一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。

这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。

人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。

那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。

如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训随着大数据时代的迅速来临，大数据的应用开始逐渐进入了社会的各个领域，他的相关技术已经渗透到各行各业，基于大数据分析的新兴学科也随之衍生。

网络大数据的呈现为大数据分析技术人才提供了前所未有的宝贵机遇，但同时也提出了非常大的挑战。

大数据为人们更好地感知现在、预测未来将带来的新型应用。

大数据的技术与应用还是处于起步阶段，其应用的前景不可预测。

不要犹豫啦，来光环大数据参加大数据培训吧。

什么是大数据?大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。

这个定义带有主观性，对于“究竟多大才算是大数据”，其标准是可以调整的。

简单来说，大数据由三项主要技术趋势汇聚组成，一是海量交易数据，二是海量交瓦数据，三是海量数据处理。

大数据自诞生开始，便受到广泛的关注。

什么数据结构、思维仓库、迭代算法、样本相关一个个概念玄乎其神，让人摸不着头脑。

作为一家专业的大数据处理公司，开运联合告诉你：其实，大数据一点都不神秘，而且就在我们身边。

一：医疗大数据看病更便捷在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。

如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。

在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。

同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。

未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。

二：金融大数据赚钱更给力企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。

但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。

光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！把自己想象成在一辆未来的自动驾驶汽车的乘客。

这辆汽车与你以一种近乎于人类的方式进行交流，不靠它的导航系统，就能读懂你的目的地。

并且了解你对音乐，车内温度和灯光的喜好，这些调整也无需按动任何按钮。

两种截然不同的技术革命正在推动这种技术走向未来：虚拟现实是可计划的，可控制的和可预测的;与之强烈对比的是，人工智能完全不是这些。

真正的人工智能像生物一样推理和思考，它会演变和适应周围环境。

其技术的提高依赖于认识虚拟现实和人工智能的区别，理解人工智能融入用户生活的方式。

我们的日常交流更多的在视觉环境下，我们越来越依靠增强的数字技术交流和通过使用社交平台、互动视频、游戏、会议、训练等分享的信息。

这些视觉的要素促使我们学习，生意的往来，发展我们的社会关系。

然而，这些视觉环境全依赖人工输入和管理。

人类设置好参数，建立好对每个视觉环境的控制。

这种帮助我们网上交流和虚拟现实生活的智能软件和计算机技术就是AI-虚拟现实技术。

这种技术在解决现实世界难题时很有用，但它“不自觉”，能力和运行也有限。

所以，虚拟现实在学习和抽象思考是它的短板方面。

对于一种智能生物来说，想成功的自觉和自适应，其结构基础必须深深建立在生活和周围环境的信号上。

通过这种方式，我和我的同事John Carbone发明了机器蟑螂，它的分布智能系统和章鱼的分布系统类似。

三个神经元代表大脑中的“腿”，还有一个中央调节器，帮助这家伙自主生活，适应变化的环境和保持自剩像动物本能会饿来说，这家伙会寻找灯光补充能量，灯光同时也会发出危险和伤害信息。

他们为夜间而生，同时设计成认识到在灯光下太多的时间会使他们更容易受到捕食者的伤害-由另一个机器人发出的红外灯光模拟。

结果表明，他们必须学会解决怎样平衡竞争生物。

大数据结合区块链技术_光环大数据培训日前，随着人们的生活水平不断提高，互联网、理财产品等的不断普及，诈骗方式也不断更新，利用技术手段，设计各种场景，研析人性弱点，形成一条完整的黑色产业链。

近十年来，我国诈骗案件每年以20-30%的速度快速增长,造成经济损失222亿元以上。

因此，反欺诈大数据的需求就变得格外急迫，清洗“脏”数据，保留数据的真实性就变得格外重要。

在反欺诈大数据行业拥有多年经验的读脉团队，对行业发展有着独到的看法。

团队创始人刘忠奎先生表示：“原始数据需要合法采集、授权使用、经过交叉验证、降噪、脱敏等清洗步骤，生成结构化数据才能被应用于反欺诈领域，否则不但不会降低欺诈风险，还可能产生或放大风险。

”为了避免产生类似风险，读脉团队率先使用最新的区块链技术结合大数据行业技术，构建一个开放式的DMChain反欺诈大数据生态群。

区块链技术采用分布式的存储方案，拥有良好的安全性及去中心化、去信任中介、可追溯、不可篡改等特征，可以使信息更透明、更真实，使数据获得直接的清洗，更加有效。

DMChain在启动初期便提供数据清洗器、标签画像板、数据模型引擎等开源工具，让用户能够合理、高效的使用数据，加速反欺诈大数据的开放共享进程。

大数据区块链首先数据通过Data Hub挖掘工具包对原始数据进行降噪、清洗，变成可使用的结构化数据;经过清洗的结构化数据，通过标签画像板，生成详细的风险管理报告;再经过数据建模工具计算，得出相应的反欺诈评分，对客户进行欺诈风险评级;之间运用AI技术应用开发出智能语音电核，进行人机结合优化风控结果;如果产生坏账，AI智能催收机器人将自动介入进行坏账催收，在此过程中，可采集和分析音频数据，生成电核数据和催收数据，不断优化话术和催收模型，识别欺诈行为。

读脉团队利用多年的行业资源积累，引入了业内知名的数据服务商、技术服务商、产品和服务使用方，并欢迎更多的公司、机构、开发者进驻，开发者可发布开源工具到DMChain 上，使用者可通过开源工具对其数据进行处理加工，得到精确的数据分析计算结果。

光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训光环大数据培训机构，数据科学正在被当做货物一样崇拜数据科学已经逐渐成为各个行业公司的重要竞争优势。

随着越来越多的公司开始引进数据管理的新模式，公司内部就可能会产生所谓的“货物崇拜”，即去学习模仿一系列行为而不去了解其中动机的现象。

在数据科学的应用方面，公司很可能会照搬数据科学背后的技术体系，而忽略了建立数据驱动型的组织文化。

这种情况颇为常见，对此我想分享一下解决之法。

数据科学是一种强大的工具，其优势在于：∙自动决策∙辅助人为决策虽然有许多公司已经认识到了数据科学的重要性，但他们往往没有匹配上有效的数据能力。

个人认为这源于对数据科学的根本性误解，这种误解让人们在忽略自身的基础上进行数据科学的技术构架。

其他的领域也存在相似的问题。

本文阐述了我对于规避此类现象的最佳办法以及如何从数据科学投资领域获得更多价值的思考。

一个典型的数据科学项目绝大多数数据科学项目和其他的IT项目一样，遵循以下的发展轨迹：∙上层管理者同意立项，组员们踌躇满志，饱含希望；∙初始原型看似前途无量，项目本身也似乎能解决一个非常重要的组织问题；∙项目中期效果不佳，没能完成既定目标；∙同时，公司管理层不再关心项目的进展，项目推进受阻；∙项目结束，但是没有能实现最初承诺的组织变革。

对于数据项目而言，这个流程本身就是有问题的。

因为数据项目意味着引入新的管理方法和组织行为。

与许多传统的IT项目不同，数据项目是对现有流程的改进，并且旨在改变组织整体的运行模式。

这个项目为什么失败了？多数人，尤其是数据科学家，会归咎于技术缺陷或是管理不当。

然而在我看来，早在初始设计没能理清项目完成后要如何适应组织运作的时候，失败就已成定局。

数据科学的人性面就我的经验来看，一个“数据驱动型组织”要做的远不止分析和测量。

从根本上说，要成为一家数据驱动的公司，就需要让数据成为公司员工日常工作生活的一部分。

这与上述项目形成了鲜明对比，那些项目更注重技术应用而非达成目标，是种典型的货物崇拜行为，例如最为常见的“企业数据湖项目”。

大数据培训_大数据时代必须破解的重大现实课题_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。

关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。

优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。

大数据+时代，就选光环大数据！当今，社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长，全球数据量大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。

大数据时代已经到来，大数据渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用，成为未来竞争的制高点。

然而，大数据掀起新一轮生产率提高和生活方式改变的同时，随之而来的是安全挑战，这是我们必须破解的重大现实课题。

大数据隐患面临三大风险问题大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。

数据生命周期安全问题。

伴随着大数据技术和应用的快速发展，在大数据生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。

比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。

又如，大数据处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。

基础设施安全问题。

作为大数据汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。

因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据发展的主要因素。

在云计算安全方面，云安全联盟2016年发布的云安全十二大威胁中，“数据泄露”高居榜首。

美国国家标准技术研究院指出安全是公共云计算面临的最大障碍，潜在风险包括：一是云计算环境复杂，产生了比较大的受攻击面;二是多租户共享计算资源，增加了网络和计算基础设施的风险，一个用户的数据和应用可能在无意中暴露给其他用户;三是公共云计算通过互联网交付，用户的应用和数据面临来自网络和暴露接口的威胁;四是用户失去了对系统和数据在物理和逻辑上的控制。

大数据分析培训_揭秘10个大数据神话_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。

关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。

优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。

大数据+时代，就选光环大数据！1. 大数据就是‘很多数据’大数据从其核心来讲，它描述了结构化或非结构化数据如何结合社交媒体分析，物联网的数据和其他外部来源，来讲述一个”更大的故事”。

该故事可能是一个组织运营的宏观描述，或者是无法用传统的分析方法捕获的大局观。

从情报收集的角度来看，其所涉及的数据的大小是微不足道的。

2. 大数据必须非常干净在商业分析的世界里，没有“太快”之类的东西。

相反，在IT世界里，没有“进垃圾，出金子”这样的东西，你的数据有多干净?一种方法是运行你的分析应用程序，它可以识别数据集中的弱点。

一旦这些弱点得到解决，再次运行分析以突出“清理过的”区域。

3. 所有人类分析人员会被机器算法取代数据科学家的建议并不总是被前线的业务经理们执行。

行业高管Arijit Sengupta在 TechRepublic 的一篇文章中指出，这些建议往往比科学项目更难实施。

然而，过分依赖机器学习算法也同样具有挑战性。

Sengupta说，机器算法告诉你该怎么做，但它们没有解释你为什么要这么做。

这使得很难将数据分析与公司战略规划的其余部分结合起来。

预测算法的范围从相对简单的线性算法到更复杂的基于树的算法，最后是极其复杂的神经网络。

4. 数据湖是必须的据丰田研究所数据科学家Jim Adler说，巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大量结构化和非结构化数据，根本就不存在。

企业机构不会不加区分地将所有数据存放到一个共享池中。

Adler说，这些数据是“精心规划”的，存储于独立的部门数据库中，鼓励”专注的专业知识”。

企业互联网服务时代的大数据应用_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训了解到，据了解，互联网早已走入人们的日常生活和企业的营销生产，“互联网+”代表了一种新的社会形态，能够充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各领域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。

今年双十一过后，天猫官方利用自己数据系统总结了消费者支出额在各个产品的消费比例，精确的分析了消费者的消费偏好，对线上企业在调整商品布局方面起到重要的作用，这充分说明在互联网新形态的日渐成熟完善之时，另外一股与之并行不悖的潮流也逐渐进入人们的视野：大数据。

以大数据为支撑的“互联网+”所代表的巨大力量使很多企业在商业战略与产品调整方面得到很好的启示作用。

与此同时，大数据需要新处理模式，作为一种海量、高增长率和多样化的信息资产，需要具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的处理机制和模式。

阿里巴巴创办人马云在演讲中就曾提到过，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，这意味着大数据对于阿里巴巴集团来说起着至关重要的作用。

对于大数据的战略地位，我们能在2017年3月份的国务院《政府工作报告》中得出明确的答案，报告中指出：制定“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业的结合，促进电子商务、工业数字化和互联网金融的健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。

国家已设立400亿元新兴产业创业投资引导基金，要整合筹措更多资金，为产业创新加油助威。

今年“双十一”天猫狂欢节高达1682亿人民币的成交额、京东全球好物节1271亿人民币的成交额，惊人的数字充分体现了在大数据时代的背景下，传统企业与消费者之间的碰撞与融合，跨界异业的合作将是未来创业的大方向。

未来没有人会拒绝互联网，没有一个人可以离开网络而存在。

光环大数据培训怎么样_大数据金融培训课程难吗光环大数据的大数据培训，作为一家拥有17年程序员培训经验的培训机构，截至目前，已开设了大数据开发、大数据可视化、大数据分析等多门课程，在经历多次版本迭代之后，其课程体系的深度与广度、项目实战案例的鲜活度、授课老师的专业水准，均已达到一流水平，深受企业和学员界好评!随着互联网的发展，大数据已经成为当前最热门的话题，目前互联网金融发展的也是如火如荼，参加大数据培训的人越来越多，大数据金融培训课程难吗？近几年各个领域对大数据技术的应用越来越多，很多企业都跃跃欲试，更何况是财大气粗的金融行业。

随着大数据技术的发展，企业希望通过数据寻找业务规律，对客户需求进行挖掘，因为会给，传统金融的风险控制。

互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如BAT等公司拥有大量的用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。

一、金融大数据在行业内的影响大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。

金融大数据将会引领行业走向定制化和智慧化。

在人工智能技术发展的情况下，金融行业必须进行智慧转型，这其中技术和数据成为最重要的两点。

大数据融入金融行业之后可以引领技术变革，将用户数据、征信数据以及行为数据等结合，利用大数据处理技术进行数据建模，对用户进行精准画像，确定金融活动目标可靠性。

在通过机器学习后，让更多用户享受金融大数据带来的变革红利，让定制化金融和智慧金融服务走近每个人。

大数据金融培训课程难吗二、大数据金融课程难度怎样大数据金融课程难不难，很多朋友被大数据金融课程吓到了，尤其是没有基础的朋友，听到金融大数据，感觉真难，难于上青天。

事实上，大数据金融课程的难度要根据学员的学习态度和学习基础来定，如果学员两天打渔三天晒网，再简单也学不会，但是学员学习态度端正，肯下功夫，不懂就问老师同学，那么大数据金融课程对其来说难度并不大。

大数据出来好不好就业？光环大数据的课程分为5个阶段，首先是学习一个月的Java基础，然后通过考核测评的学员可以继续学习后面的大数据课程，没有通过考核的同学在讲师的帮助下重点突击薄弱地方，尽快通过考核测评。

大数据在互联网金融的应用互联网金融个人评分模型_光环大数据培训随着互联网技术的不断发展，传统金融业务也从线下不断转移到线上，很多原先在线下的金融机构开始在互联网上开展经营活动。

由于线上和线下的经营方式的差异，在对客户背景了解方面，互联网金融机构面临着新的挑战。

例如，在客户反欺诈方面，由于与潜在客户没有见过面，仅仅是根据用户提交的身份信息进行核实。

因此，当前互联网金融机构都很重视反欺诈。

另外，由于对客户的背景了解较少，并且由于互联网的特点，这些机构面对的客户的分布范围比较广泛，脱离了原先的受限的地域范围，而且用户数量也比线下有了极大的增长。

因此，互联网金融机构目前在对个人信用评价方面有确实存在的需求。

周期/节奏2016年9月，北京颀灵鹰泽数据科技有限公司与金融机构合作开发颀灵鹰泽数据评分模型，项目组成立，建立评分技术团队。

2016年10至11月，项目团队开始准备评分模型数据，主要包括数据合并和数据清洗2016年12至2017年1月，开始评分模型设计工作和细分分析工作2017年1月至2017年2月，开始评分模型的的开发工作、模型验证等工作，并对评分模型进行IT开发。

2017年2月至今与大拇哥财富开展家居消费贷款和装修消费贷款合作，将颀灵鹰泽个人信用评分模型应用于上述消费场景，帮助大拇哥财富快速开展上述两项消费贷款业务。

客户名称/所属分类北京汇鑫融金融信息服务有限公司（大拇哥财富）/大数据技术服务任务/目标互联网金融机构在实际业务中需要对借贷对象进行综合信用评价需求，例如大拇哥财富在开展消费贷款时，需要了解客户的详细信用状况并根据信用状况给予相应的授信额度。

另外，互联网金融机构开展的这些消费贷款需要在较短的时间内完成业务，因此需要解决信用评价的效率问题。

北京颀灵鹰泽数据科技有限公司计划在与部分金融机构开展合作的基础上，结合多方面的数据，如学历信息、消费行为数据、运营商信息和信用黑名单等，开发出颀灵鹰泽个人信用评分模型，为互金机构快速了解借贷对象的信用状况提出帮助，助力大拇哥财富公司开展家居消费贷款业务和装修消费贷款业务。

光环大数据告诉你大数据工作的正确打开姿势_光环大数据培训光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。

“运用大数据战略实践的关键问题不是数据规模或高精尖技术，而是如何利用数据迅速产生价值，如何用数据改变企业的经营管理方式。

企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。

最近跟一家著名互联网企业的首席架构师讨论起了数据的话题，得知其正为数据迅速膨胀却无法很快产生价值而发愁。

若不能产生价值，很难维持这样的运作模式”。

十分认同这个观点，回顾一年来实施公司大数据战略中的实践，关键问题的确不是数据的大小，而是如何利用数据迅速产生价值。

一、用数据为经营管理提供帮助大多数传统企业习惯于依靠经验凭直觉分析经营管理中的具体问题，提出相关解决思路并安排改进措施，然后再重复这个循环。

这种工作方法在过去也曾经十分有效，特别是在企业问题比较明显的情况下，能够快速反应做出调整并取得成效。

这种企业的经营管理方式类似骑自行车，凭经验直觉就可以安全地前进了。

信息化时代市场竞争进一步加剧，企业的运作越来越复杂，充满了各种风险和不确定性，企业核心能力的主要差异越来越体现在各个细节之中。

企业需要快速且驶。

互联网时代下，数据收集更为方便，数据更能够反映企业的具体运营细节状况，相当于可以建立企业经营的驾驶仪表盘。

若仍依靠定性和数据统计简单分析，凭经验大致判断问题形成改进方案的做法，没有客观的评价基准，无法准确判断问题程度和改进效果，不能让参与各方形成统一的共识，难以在现代市场竞争中取得优势地位。

必须引入量化分析管理的方法，通过数据从具体细节中发现衡量问题，协同各方实施有针对性的优化措施。

金融大数据领域真有天然垄断基因_光环大数据培训互联网新金融回归FinTech，新一代金融科技正在革新金融产业链条上的各个环节，提高行业效率，创造新的价值点。

并以此推进服务创新、产业转型升级。

在此背景下，亿欧策划了「金融科技50+」系列报道，聚焦大数据、AI、区块链等新型科技，在网贷、消费金融、网络支付、科技保险、互联网银行、产业供应链等领域的实践与创新。

“实在抱歉，一个重要客户。

”采访过程中，侃侃而谈的张韶峰一边向记者表达歉意，一边接通电话与他的新客户信诚人寿确认见面时间。

创业公司都是“时间控”。

2014年前后，百融、同盾、聚信立、算话征信等公司成立，形成大数据征信的集中创业潮。

同时，央行下发了第一批企业征信牌照，开始市场化探索。

3年来，百融金服目前对接客户数量近2000家，辅助审批资产规模2500亿元。

与此同时，我国征信服务相关企业数量达到2000多家，包括百融在内的130多家企业征信持牌公司，“没有一家合格的8家个人征信准备机构”是这个万亿级市场的核心玩家。

监管走向、行业整合、差异化竞争——张韶峰断言，“如同2014年团购大战、2016年的出行之争，金融大数据也是天然垄断型的行业，目前正处于快速成形期，未来两三年内会冲出行业巨头。

”为此，百融金服正在全力以赴。

fdea07d678624f15bdf3e9d8f9d03a85数据争夺之战，垂直服务商的机遇数据量级是大数据征信的核心能力之一。

百融金服最早是“百分点”内部的金融事业部，其最初的数据积累也来自于此。

而作为互联网数据的生成方，BATJ掌握着除了政府、运营商以外的绝大多数数据，垂直服务商并不具备优势。

但百度侧重搜索、腾讯侧重社交、阿里和京东侧重电商，它们“各自为营”数据维度单一，不利于应对金融风险防范。

此外，张韶峰认为，从互联网巨头目前的金融布局来看，大而全的综合金融集团（如银行模式）是一致选择。

因此在数据合作方面，多数银行、消金、互金、小贷等对BATJ都心存忌惮——这给金融大数据服务商留下了发展空间。

光环大数据培训_银行如何玩转数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据。

银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。

从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。

汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。

如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。

数据挖掘在银行业主要应用在银行业哪些方面现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。

(一)风险数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。

可通过构建信用评级模型，评估贷款人或信用卡申请人的风险。

一个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。

这种对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿还的贷款、信用调降报告记录、账户类型、收入水平及其他信息等。

对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。

将顾客的海量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。

以信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。

银行根据信用评分来决定是否接受申请，确定信用额度。

过去，信用评分的工作由银行信贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。

现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提高模型的精度，满足信用评价的需求。

通过数据挖掘，还可以异常的信用卡使用情况，确定极端客户的消费行为。

根据历史数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，可能造成风险损失的客户。

在对客户的资信和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。

大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。

光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。

然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。

信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。

由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。

一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。

同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。

数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。

如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。

在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。

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随着信息革命的深入推进,数据已经成为国家基础性战略资源。

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光环大数据_人工智能培训_芯片成AI的重要战场照顾我们、娱乐我们、为我们赚钱，这是未来AI（人工智能）要做的事。

在医疗方面，通过对医学知识进行系统的学习，AI可以模拟诊断思维，辅助医生对患者进行诊疗；在生产制造方面，AI通过对产品数据、生产设备数据的收集、分析，智能化诊断产品的优良。

AI不仅使医疗、制造等现有行业运行更加高效，而且未来像增强现实护目镜、机器人出租车等新兴行业也将成为可能。

在现阶段，人们对AI的关注点主要集中在“人工智能如何利用算法击败人类”，对如何构建新型计算机芯片似乎不怎么感兴趣，要知道数据的收集、分析和传输都离不开芯片。

在人工智能芯片领域，国内有寒武纪、星光智能一号，国外有IBM真北、谷歌TPU、英伟达，近日微软也加入了这个行列。

日前，微软公布了人工智能芯片制造计划。

在夏威夷举行的计算机视觉会议上，微软技术与研发部门主管Harry Shum展示了一款新芯片，并表示这款芯片是现在Hololens处理器的升级版本，并将用于下一代Hololens设备。

这款人工智能芯片能够对用户看到、听到的所有数据进行实时处理。

会议当天，Shum展示了追踪手部动作的芯片，该芯片包括一个定制设计模块，将用于语音和图像识别方面的深度学习软件。

谷歌微软 HololensHoloLens是一款增强现实头显设备，它在2015年的Windows 10发布会上首次亮相，在Windows10系统中运行，不受任何限制——没有线缆和听筒，并且不需要连接电脑。

微软的芯片项目启动较晚，是在谷歌的深度学习芯片推出之后开始进行的。

2016年中旬，谷歌发布了专为其深度学习算法Tensor Flow设计的集成芯片，命名为张量处理单元（Tensor Processing Unit：TPU），TPU能使深度学习系统在云中高效运行。

谷歌年初表示，随着语音识别需求的激增，TPU为公司省下了打造15个新数据中心的成本。

今年5月份，谷歌完成了更强力版本TPU的开发，其云平台的用户可以租用该芯片。

光环大数据人工智能培训_改进PSO算法优化BP神经网络权值算法研究光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。

在理论上，BP神经网络可以逼近任意连续的非线性关系，但是，由于BP神经网络的误差代价函数是全体连接权值的一个复杂函数，因此，优化权值过程中必然会存在两个问题：（1）寻优的参数过多，造成收敛速度慢；（2）误差代价复杂函数可能存在的多个极值点，可能会造成寻优过程陷入局部极值。

针对这些问题，文章采用改进PSO算法来优化BP神经网络权值，通过Hermit逼近试验，对BP算法和改进PSO优化BP神经网络权值算法进行了对比，结果表明，改进PSO优化BP神经网络权值具有更好的收敛性和更快的速度；1．标准PSO算法粒子群算法（Partical Swarm Optimization），缩写为 PSO，是由Eberhart博士和kennedy博士于1995年发明。

源于对鸟群捕食的行为研究。

PSO算法从鸟群捕食问题中得到启示并用于解决优化问题。

PSO中，每个待优化问题的解被规定为空间中的一只鸟，我们称之为“粒子”。

所有的粒子都有一个由待优化问题决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定了它们搜索的方向和距离。

PSO初始化这样一群随机粒子（随机解），然后通过迭代找到最优解。

在每一次迭代过程中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。

第一个“极值”就是粒子本身所找到的最优解，另一个“极值”就是整个粒子群体到目前为止找到的最优解。

更新的公式如下：速度更新：（1）位置更新：（2）其中，表示第个粒子；表示第个粒子的第维；和为学习因子，也称为加速常数，和为范围内的均匀随机数。

为时刻粒子的速度，为时刻粒子的位置。

2． PSO算法的改进策略PSO的改进策略是通过一个惯性权重来协调PSO算法的全局搜索（在整个搜索空间中搜索）和局部搜索（在局部近优解附近搜索）能力。

金融大数据行业应用及发展全洞察_光环大数据培训在中国经济走向新常态的转型中，在中国经济成为全球第二大经济体的发展中，在中国金融业向支持实体经济、创新驱动的转换中，大数据在金融领域的应用，成为中国金融业的新增长点和新亮点。

大数据能够充分利用金融市场形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理融资风险等。

它改变了金融业的发展取向、释放了被压抑的金融需求，一开始就具有强大的生命力。

国务院颁布的《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台。

”国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。

大数据时代的三个重要趋势是：数据成为资产、行业垂直整合、泛互联网化(即技术与行业的跨界穿越与颠覆式发展)。

大数据金融的作用机制是通过云计算等智能信息工具对序列之间的联系、动态信息数据序列进行分析，大幅度提高金融风险定价的效率，降低定价成本，有效减少信息不对称问题，使得对单个客户的信用信息、消费倾向、理财习惯分析成为可能。

金融大数据应用分析未来将迎来一个大数据浪潮。

随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长，全球数据量以几何级数增加。

现在全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年数据翻一番。

2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为 1.8ZB。

IBM预测，2020年，全球数据总量会达到35ZB，是2000年之前总和的50倍、目前数据总量的8倍。

1.大数据在金融监管机构中的应用我国的金融行业正处于应用大数据的初级阶段，国内的金融机构经过多年发展与积累，拥有超过百TB的海量数据，而且非结构化的数据量也在不断增长。