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易期大数据

易期大数据

  在深 度学习高速发展的今天,大数 据这种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来适应海量、高增 长率和多样化的信息资产。由于机器学习的发展,其价 值得到了显著的提升。
  麦肯 锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析 方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样 的数据类型和价值密度低四大特征。

  大数据(big data),指无 法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合,是需 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。

 

  大数 据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在 于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果 把大数据比作一种产业,那么 这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

 

  从技术上看,大数 据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数 据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的 特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它 必须依托云计算的分布式处理、分布 式数据库和云存储、虚拟化技术。

 

  随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸 引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常 用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些 数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

 

  大数 据分析常和云计算联系到一起,因为 实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百 或甚至数千的电脑分配工作。

  大数 据需要特殊的技术,以有 效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联 网和可扩展的存储系统。

 

  大数据包括结构化、半结 构化和非结构化数据,非结 构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数 据都是非结构化数据,这些 数据每年都按指数增长60%。

 

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机器学习

  大量 的数据为机器学习算法提供“燃料”,使这 些算法能够获得一种预测未来行为和预测即将出现的问题的方法。通过机器学习,技术 人员搭建神经网络模仿人类大脑的工作方式。反过来,神经 网络能够进行深度学习,这种 结果已经使计算机系统可以取代部分人类智能。

自然语言处理(NLP)

  自然 语言处理就是机器对人类语言进行理解、分析并应答的过程。可以分三层来看:第一层理解能力、第二 层信息获取和问答的能力和第三层机器和人进行自然的交流。NLP的研 发永远是在模拟人类群体智慧在某些文字方面的表现;这种 模仿的效果会越来越好,持续提升。

非结构化数据处理

  在管 理海量非结构化数据过程中,处理工具的选型、调优是非常重要的。在非结构化数据中,不同 来源的数据从字段上应该具有互补性,这是 进行数据融合的入手点。我们 利用现有相应大数据平台的计算框架构建计算集群,对数据键/值对进行分析计算。

网络爬虫

  网络爬虫,即Web Spider,把互 联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是 在网上爬来爬去的蜘蛛。是找到相关的URL,然后 对它进行进一步的处理。从网 站某一个页面开始,读取网页的内容,找到 在网页中的其它链接地址,然后 通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到 把这个网站所有的网页都抓取完为止。

金融分析建模

  客户 根据自身需求选择数据服务、模型服务或数据+模型服务。模型 服务中价值最大的部分是为金融机构定制模型,我们 在其内部联合建模、迭代模型。深入 金融机构内部建模,场景理解能力、建模经验不断增强,模型 能力是可以从一个金融机构复用到另一金融机构的,这将 是核心竞争力之一。

系统开发

  金融 交易主要发生在有型金融市场中,与传 统的金融交易相比新型金融交易的主要优点有:交易效率高速度快、交易透明度高、交易成本低、系统安全性高、不受交易时间的限制、不受交易空间的限制、可以 进行多方位的扩展、大力 推动现代金融业发展等。

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