数据清洗是一个非常修炼身心的过程，途中你除了需要把所有的数据整业务合到一张宽表里。而这种宽表中所有的字段，是你理解完业务后，细心整理出来的所有适合建模的数据。今天我们给大家介绍一下，在风控贷后评分模型中，两大在催收模型中最常用到的表： 一个是payment表, 一个是colletion表 （不同公司对这些表的叫法可能都不太一样）.翻译成中文就是还款记录信息表与催收记录信息表。还款记录表主要记录了客
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2024-01-11 20:58:10
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在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。"智能数据分析"是指运用人工智能技术对海量数据进行处理和分析，以发现数据中的模式、趋势和关联关系，从而为企业提供决策支持的过程。这种方法不仅提高了数据处理的效率，还增强了数据洞察的深度和广度。智能数据分析系统通过深度学习、机器学习和自然语言处理等技术，能够自动收集、处理和分析大量的数据。这些系统能够快速、准确地分析数据，为决策者提供实时的数据洞察，从而
每一次的工业革命都改变了生产，提供了更好的经济产出，因此，在全球范围内带来了巨大的经济收益。但是在过去的二十年中，制造业生产率的增长似乎停滞不前；尽管设备，软件和管理方法不断改进，而美国的年劳动生产率增长率在2007年至2018年之间约为0.7％，并且在过去五年中显示出零净平均增长率，2010-2018年在欧洲的劳动生产率也从2.4%下降到0.3%，中国在这段时间的劳动
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2024-04-20 11:35:45
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# 做好深层次数据分析
数据分析是现代商业决策和战略规划中不可或缺的一环。而深深层次数据分析更是一种更加细致、深入的数据分析方法。本文将简要介绍深层次数据分析的概念和重要性，并且提供一个示例来说明如何进行深层次数据分析。
## 什么是深深层次数据分析？
深深层次数据分析是指在传统数据分析的基础上，进一步挖掘数据背后的深层次信息和隐藏的模式。它包括更高级的数据处理和分析技术，如机器学习、神经网
原创
2024-01-23 08:40:29
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# Java贷前、贷中、贷后风险管理的实现
贷款风险管理是金融行业中的一个重要方面，涉及贷前、贷中和贷后的不同阶段。本文将详细阐述这三个阶段的流程以及在Java中实现的基本方法。
## 一、流程概述
为了更好地理解整个风险管理的流程，我们将其分为三个主要阶段：
| 阶段 | 描述 |
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# 同花顺盘后数据分析入门
在股市交易中，数据分析是决策的重要依据。本文将介绍如何利用同花顺的盘后数据进行简单的分析，并提供代码示例，以帮助初学者理解数据分析的基本流程。
## 什么是同花顺盘后数据
同花顺是一个流行的股票行情软件，提供实时和历史数据。盘后数据是指市场收盘后，交易所发布的各类数据，包括个股的成交量、股价波动、资金流向等信息，这些数据对于分析股票走势、制定投资策略非常重要。
在这篇博文中，我会讨论如何利用Python进行数据分析，特别是如何查看合并后的数据。我将从环境配置开始，到参数调优，再到定制开发，详尽地记录整个过程，包括代码示例和必要的图表。
## 环境配置
开始之前，我需要确保Python环境配置正确，并安装数据分析所需的库，如`pandas`和`numpy`。以下是我准备的环境配置流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[安
# Python数据分析后的数据如何导出
在进行数据分析后，我们通常需要将处理好的数据导出以便进一步使用或分享。Python提供了多种方法来导出数据，包括保存为CSV、Excel、JSON等格式。本文将介绍如何使用Pandas库将数据导出为CSV和Excel文件。
## Pandas库介绍
Pandas是Python的一个数据处理库，提供了快速、灵活、简单的数据结构，使数据分析变得更加简单。
原创
2024-04-01 06:01:23
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本文为《大数据分析师入门课程》系列的第5篇，主要讲解大数据分析师必须了解的Hive基础知识，前4篇分别是JAVA基础、SCALA基础、SQL基础和SQL进阶。依照惯例，首先，我们就以下三个问题进行简单说明。为什么讲Hive？本文的主要目标是什么？本文的讲解思路是什么？为什么讲Hive对于初级分析师来说，最日常的工作之一就是通过写SQL提取数据进行分析。在大数据框架中，提供类SQL语言支持的就是Hi
大数据剖析，能够从海量数据中提取出最有用的信息，在企业营销中发挥关键作用。能够说，谁能更好地利用大数据剖析，其在竞赛中便能处于更有利的位置。那么，大数据剖析都有哪些技能呢?1、数据收集对于任何的数据剖析来说，首要的就是数据收集，因而大数据剖析软件的第一个技能就是数据收集的技能，该东西能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的收集，一起它还能够敏捷的将一些其他的平台中的数据
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2023-12-10 10:48:44
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前些天，仓储部的小妹跑过来问我，年末了要进行仓库盘点，怎样才能快速地让表格里各种产品的重点数据突出显示？我一开始还纳闷了，排个序不就行了吗，后来拿到表格才知道为什么不能简单排序。因为每个大产品类别下，才是二级产品的明细数据，这种表格直接排序是行不通的，因为前面有合并列。那怎样才能实现重点数据突出显示呢？ 类似上面的问题，估计很多小伙伴在日常工作中也会遇到。Excel中的 “条件格式”功能
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2024-08-23 14:06:58
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贷后管理，顾名思义就是银行等信贷机构从贷款发放或其他信贷业务发生后直至本息收回或信用结束全过程的信贷管理。因为逾期在信贷中无可避免，而贷后管理作为风控流程的最后一道抓手，是转亏为利的关键。本文先向读者介绍贷后管理流程中资产质量、催收方式、过程管理这3个部分涉及的常用专业术语与指标作为脉络，给读者当一位了解贷后的“引路人”。资产质量**入催：**特指进入待催任务列表，不一定与逾期天数逾期金额相关，如
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2023-11-30 12:39:12
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文章目录
原创
2023-06-08 13:45:11
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振动试验a） 试验条件：将产品不带包装在正常试验大气条件下，对产品进行初始检测。检测产品外观、结构、快门、成像质量；b） 试验步骤：将产品固定在振动试验台上并处于正常安装位置，在关机状态下进行试验，具体试验参数如表3扫频试验参数所示：表3扫频试验参数频率(Hz)振幅(mm)扫频速率(oct/min)循环次数振动方向10-150-100.1512X、Y、Zc） 合格判据：试验完成后，产品结构无损坏、
如今数据的重要性日益凸显，在运用数据的同时对于数据的利用与挖掘也一样决定着企业的竞争价值。数据从最初的原始状态经过数据分析技术的整合，变成对于企业有利的数据源。在对数据分析时的思路和数据分析的流程有哪些，下面我将展开说明。数据分析思路1.细分分析细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。2.对比分析对比
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2023-11-11 00:35:05
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文章目录一、前言二、“埋点”知多少三、“埋点”有何用四、几种埋点“姿势”4.1 前端埋点4.1.1 代码埋点4.1.2 可视化埋点4.1.3 无埋点4.2 后端埋点4.3 其它埋点五、最理想的埋点方式？六、流量分析系统中日志埋点6.1 选择客户端埋点6.2 服务器规划七、日志埋点的实现7.1 客户端埋点7.2 服务器端开发（关键代码） 一、前言所谓的埋点就是在应用中特定的流程收集一些信息，用来跟
大讲台老师经常会遇到学员的问上面这类的问题，所以专门为数据分析初学者整理了本文，适合对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。希望能对刚接触数据分析的同学们带来帮助！HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。——Simon深入浅出数据分析：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。即便是你
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2024-01-16 16:23:00
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随着科技的发展和进步，人们之间的联系理应更加紧密，但是却与期望相反，很多人却变得更加分散和孤立。体中的“喜好”使人们两极分化，而其算法更加倾向于提供煽动性内容，引起更强烈的反应，并使人们更长久地沉迷其中。当涉及到当地法律、法规和隐私时，就会看到这种分化。 很多组织的战略主管和投资者表示需要剥离不是核心能力的业务，而数字巨头就潜伏在一个支离破碎的世界中，那么人们需要更换一种思路吗?
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2024-05-18 10:00:50
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什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
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2024-01-04 15:20:57
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Python网络爬虫—对B站相关视频的播放量和点赞量数据分析一、选题背景目的：探索视频点赞量和播放量的关系。预期目标：通过获取大量相关数据，得到两者之间的简单线性关系，描述：本项目基于网络爬虫，从国内大型网站B站获取视频的播放量和点赞量二、主题式网络爬虫的设计方案本课程设计设计的主要研究内容是设计并实现一个网站数据爬取与分析，把哗哩哗哩网站作为例子，由于海量的视频信息错综复杂，既存在一些有价值的视
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2023-12-19 17:44:03
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