大数据分析建模思路技巧和算法的特征

2011年,麦肯锡在题为《海量数据,创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,数据中蕴含着巨大的价值,这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,最终决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。

进入21世纪,互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代,几乎全民都在制造数据,与此同时,数据的形成也极其丰富。一方面,既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面,又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。

根据国际数据公司(IDC)的研究报告,2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位,泽字节,等于1024艾字节或270个字节),且增长趋势遵循新摩尔定律,预计到2020年,全球数据量大约每两年翻一番,全球将拥有35ZB的数据量。正是由于信息技术的发展,大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中,快速获得有价值信息的能力。

大数据分析建模的基本思路技巧

CRISP-DM认为在大数据分析中存在一个大数据分析挖掘生命周期模型。在这个生命周期模型中存在着商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和结果部署这六个阶段。图1中展示了这六个阶段的关系,其中箭头的多少表示各个阶段间依赖关系的使用频率和重要程度,每个阶段之间并不一定要严格遵守顺序。实际上,大多数项目都会根据需要在这些不同的阶段之间来回移动。

大数据分析通过预测未来趋势及行为,做出知识的决策。大数据分析挖掘的主要目标功能有以下几个:

第三,聚类。数据库中的一些相类似的记录可以划归到一起,即聚类。聚类常常帮助人们对事物进行再认识。在社交网络分析中经常用到聚类技术。

模型算法优点缺点应用场合

聚类(K-MEANS)应用简单,无需先验知识,能处理分类型数据,数字型数据和字符型数据聚类的个数需要人为事先定好,难以选择适当的距离函数和属性权值对数据按照属性进行归类,发现离群数据和不符合预测模型的数据

零售银行中的大数据类型

在现代经济生活中,个人和家庭生活与银行零售业务联系密切,比如投资理财、电子商务、移动支付、家居生活以及外出旅游无不与银行零售业务紧密相连。正因为零售银行的客户庞大、分布广泛、业务量大且复杂,因此零售银行对业务的管理、风险的控制、客户的营销都有不同的要求。并且随着互联网金融的发展,银行零售业务越来越受到其他非银机构的挑战,零售银行对其业务的稳固及发展面临着新的压力并提出了新的要求。要应对这种挑战,不断扩展业务,创造新的利润空间,就必须对市场需求进行周密的调查研究,并且在调查研究的基础上发现价值点,而这些正好是大数据分析的用武之地。

零售银行经过了这么多年的发展,尤其是在最近几年互联网和移动互联网快速发展的前提下,本身已经积累了大量的数据,这些数据几乎涵盖了市场和客户的各个方面。零售银行的这些数据主要包括以下几个方面:

第一,现有客户的属性数据。客户的属性数据包括客户的性别、年龄、收入以及客户的职业。这些数据是客户在开户或者购买产品时留下来的属性数据,通过这几个属性基本上可以描述客户的大概情况,比如收入水平、资产状况等。

第二,客户的账户信息。客户的账户信息里包含了客户的账户余额、账户类型以及账户状态。客户的账户信息记录了客户当前的一种资产状态,对零售银行分析客户以及挖掘客户起到了重要作用。

第四,客户的渠道信息。渠道信息是指客户是偏好去银行柜台办理业务,还是通过互联网客户端或者移动互联网客户端来办理业务。客户的渠道信息对客户的管理及拓展至关重要。

第五,客户的行为信息。在互联网时代,各个零售银行都有网银日志和手机银行日志,这些日志记录了客户办理业务的行为信息。相对于前几个方面的数据信息,网银日志和手机银行日志信息是一种非结构化的数据信息。

大数据分析对零售银行的商业价值

第一,客户的精细分类和档案管理。零售银行为了给客户提供更加优质的服务,需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息,对客户进行分类管理。

第四,风险控制和管理。信用卡的使用就是零售银行面临的风险之一,客户恶意透支信用卡,逾期不还款这些都是银行面临的潜在风险。因此,如何提前识别有风险的客户,如何预防客户的恶意透支以及如何进行风险管控,这些都是零售银行面临的难题。在大数据分析大规模应用之前,银行只是简单的通过用户的背景资料来进行预防,这种方法既被动又无效。而如今,在大数据的帮助下,银行可以从客户的历史数据中分析出客户的消费行为习惯,一旦客户出现非常规的消费行为,即可认为风险指数超标从而中止交易,进而有效地防止风险的出现。

另外,通过大数据分析也可对用户的信用等级进行评估,对信用评估得分低的客户可以重点进行风险管理和控制;对信用评估得分高的客户可以进一步挖掘出这部分客户的消费潜力进而提高零售银行的业绩。

以上五点只是大数据分析对零售银行商业价值存在的主要方面,也是大数据分析对零售银行影响最大的几个层面。随着大数据分析在零售银行业的应用与发展,大数据分析对零售银行其它业务的商业价值必将得到更大的显现。

总而言之,大数据是创新、竞争和提高生产率的新领域,蕴含着许多市场机会与利润空间;大数据所蕴藏的巨大价值必将引起包括零售银行在内的诸多行业的经营创新和企业管理的重大变革。今后,大数据分析对零售银行的影响会越来越大,零售银行业在大数据的推动下必将迎来一个新的增长机遇。

说起大数据,可能很多人都知道这是未来互联网时代发展的一个大发向。但是大数据的兴起却不是因为互联网,也不是因为移动互联网,而是因为万物互联。

互联网可以说是信息1.0时代,而移动互联网则是信息1.5时代,物联网呢,则是信息2.0时代。在这个万物互联的时代,它将是一个信息爆炸的时代,大数据将会在这个时代掀起一个突飞猛进。

目前,各种智能硬件、联网设备、传感器如雨后春笋般地冒出来了。智能家居、智能可穿戴、智能汽车、智能小区、智能城市等很快就将在全球范围流行起来。而在这个万物联网的背后,数据的分析、处理、识别、预测等就变得尤为重要。

眼下阿里云在金融云、政务云、企业云服务方面已经跑在前面,而百度云则在个人云服务、物联网数据方面领先,腾讯呢,自然在这方面要略显落后了。不过进入到今年以来,腾讯云正在加速追赶百度和阿里。

不过在物联网时代,谁能真正玩转大数据,目前不管是亚马逊、还是谷歌等科技巨头,目前都没有谁敢真正说这个领域将会是自己说了算。而第一个尝到大数据甜食的又会是谁,我们拭目以待。

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1.大数据机器学习算法概论腾讯云开发者社区大数据 机器学习 算法概论 ?算法概述? 算法是计算机科学领域最重要的基石之一,计算机语言和开发平台日新月异,但万变不离其宗的是那些算法和理论,数据结构和算法是软件开发必备的核心基础,是内功心法。下面举例拿推荐算法和分类算法的实际场景做下举例:https://cloud.tencent.com/developer/article/2479107
2.人工智能与大数据的深度融合带来的创新应用3. 大数据与人工智能紧密结合——新兴科技革命 3.1 数据驱动的人类活动模式转变 随着大规模集成式采集工具和云计算服务变得普遍可用,大量关于用户行为、环境监测以及经济活动等方面的大型数据源开始出现。大部分组织现在都意识到了这份宝贵资源,并努力将其转换为有用的知识,这正是利用大规模计算平台加上先进算法实现的人https://www.ykngnhhi.cn/shou-ji/544151.html
3.大数据技术就业方向数据分析师大数据工程师人工智能研究员与之相对应的是,大数据工程师,他们专注于设计、开发并维护能够处理海量信息的大型系统。这包括从存储设备到算法模型再到整个生态系统,每一步都需要高超的专业技能。大型互联网公司、小米、大众汽车等各行各业都急需这些人才,以确保它们能够有效地利用自己的庞大数据库以支持产品创新、优化用户体验及提升运营效率。 https://www.1lhyh3ij.cn/mei-ti-bao-dao/455799.html
4.如何理解计算机大数据的应用?大数据技术在金融领域有什么作用大数据技术在金融领域有什么作用? 在当今数字化时代,计算机大数据的应用已成为各领域的重要驱动力。大数据是指海量、高增长率和多样化的信息资产,需要新的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。理解计算机大数据的应用,首先要认识到其数据规模的庞大性。这些数据来源广泛,包括社交媒体、物联网设备、https://funds.hexun.com/2024-12-20/216300796.html
5.大数据智能技术要点尽管大数据智能技术已经在多个领域展现出巨大潜力,但在实际应用中仍然面临着一些挑战,如数据安全与隐私保护、计算资源消耗大等问题。未来的研究将更加关注于如何在保证数据安全的前提下,进一步提升算法效率,降低成本,以及探索更多创新应用场景。 总之,大数据智能技术的发展为各行各业带来了前所未有的机遇。通过不断探索和https://news.lotut.com/news/iprNewsPreview.html?newsId=855177
6.学习数字技术大数据分析技术大数据分析技术是指利用先进的算法、工具和方法,从大量、复杂、快速变化的数据中提取有价值的信息和知识。 以下是对大数据分析技术的详细介绍: 一、背景与特征 背景:随着云计算、物联网、移动互联、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展,全球数据量急剧增加,人类社会迈入大数据时代。 特征:大数据具有“4V”特征,https://zhuanlan.zhihu.com/p/13512250454
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10.互联区域(精选十篇)(4) 再通过式 (8) 求出ΔXB。 由于该分解算法涉及到其它区域ΔXj(j≠i) 常数化处理的过程, 因此需要做一次潮流计算得到各变量的初次修正量ΔX(i) , 或者文献[9]中基于对角加边矩阵的分解算法做一次循环后, 再采用本文分解算法求解。https://www.360wenmi.com/f/cnkey5t0zm85.html
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17.数据分析变革:大数据时代精准决策之道他在本书中强调,不要纠结于到底什么是大数据,而真正要关注的是从具体的业务场景出发,判断对哪些相关的数据进行整合、探索、解析,转化为行动,并最终带来业务价值。 随着数字转型的加速,各种数据源和技术不断出现,必然要求企业在统一数据分析的环境中融合各种可用的分析技术,博采各种新技术之长。通过“顶层设计”建立http://epubit.com/bookDetails?id=N26266
18.算法是指什么?算法概述二、传统算法与大数据算法 传统的数据算法可被称为数据分析,数据分析的目的在于对已有的数据进行描述性分析,其重点在于发现数据隐含的规律,进行商业分析和处理。 大数据时代的数据算法可被称为数据科学,与数据挖掘和机器学习相关。 机器学习是交叉学科,机器学习涉及的学科包括概率论、统计学、逼近论、图分析、算法复杂度https://m.elecfans.com/article/2008707.html
19.算法大数据平台有哪些帆软数字化转型知识库1. 什么是算法大数据平台? 算法大数据平台是指为大数据处理和分析而设计的一套系统,它包括数据采集、存储、处理、分析和应用等一系列功能模块,旨在帮助用户高效地管理和利用海量的数据资源。 2. 算法大数据平台的主要组成部分有哪些? 算法大数据平台主要包括:数据存储和管理模块、数据处理和计算模块、算法模型开发与管理https://www.fanruan.com/blog/article/4546/
20.阿里P8整理总结,入职大厂必备Java核心知识(附加面试题)说点正事吧,关于工作路线,我最终选择的是大数据研发方向,主要原因是研一上了点分布式的课,拿出来吹一吹,还能唬的住人。个人感觉算法也能做,研发、算法半斤八两吧 学校这边的话,有优秀高校背书自然要好,没有的话,就没有吧,大牛们不差这点,渣渣们大家也强不到哪去,不必强求。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1743334357&efid=sOuzOvxo7Btca8Bm00ZkhA
21.计算机大数据方向要学什么2021好就业吗高校大全计算机大数据方向要学习计算机基础课程、计算机语言算法、计算机必修课以及计算机选修课。具体学科内容表现在下面几个方面: 计算机大数据方向学什么 1、基础课程: 数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。 https://m.027art.com/gaokao/HTML/12929221.html
22.大数据推送算法导读:一、什么是大数据推送算法大数据推送算法是一种基于大数据技术和机器学习算法的推送策略,它通过分析用户的行为数据和个人偏好,将合适的信息、广告或推荐内容推送给用户。这种算法可 本文目录一览 1、大数据推送算法原理 2、大数据推送算法优化 一、什么是大数据推送算法 http://chatgpt.cmpy.cn/article/4911796.html
23.大数据分析是什么通过大数据分析算法,应该对于数据进行一定的推断,这样的数据才更有指导性。 在大数据时代,大数据分析价值不可估量。在防伪行业中,大数据分析可为企业实现更优质的服务;在企业中,大数据分析为企业决策者以及监管部门提供决策参考,也可帮助企业更准确找到自身定位和发展方向。https://www.linkflowtech.com/news/2090
24.字节跳动面试经历复盘3.3.4 Hive和HDFS关系,什么时候需要用到HDFS 3.4 资源调度 3.4.1 对比下k8s和yarn 3.4.2 为什么大数据一般工业界用yarn,而后端用k8s 4.MySQL 4.1 索引 4.1.1 为什么是B+树 4.1.2 你一般怎么用索引的 5.sql 5.1 左右内外全连接区别 6.算法lc 34 https://www.nowcoder.com/discuss/609123201620119552
25.数据算法工程师岗位职责(工作内容,是做什么的)更新于2024.12.03,数据算法工程师是做什么的?有前途吗?工资待遇怎样?59.5%的岗位拿¥20-50K/月。招聘要求高吗?学历本科最多占57.3%,经验3-5年最多占42.5%。 最新招聘岗位职责工资收入 数据算法工程师需要掌握什么技能 数据结构算法大数据机器学习分布式OpenGLPythonC语言openCVMatlab图像处理模式识别视觉分析机器学习文https://www.jobui.com/gangwei/shujusuanfagongchengshi/