大数据时代：数据即信用，信用即数据数据的联通，让人们日常生活、工作中的各种行为彼此相连、互相印证。天地万物中，人最难管，有道是：人心似海。例如，在火车上如何有效的约束抽烟者就一直是个难题。绿皮火车时代，曾经的车厢连接处常常被强占为吸烟区。但因为窗户可以拉开，二手烟的问题大家感受不深，吸了也就吸...
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2017-09-12 11:01:00
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近期国务院发布了《关于实施<国务院机构改革和职能转变方案>任务分工的通知》，通知内容包含了近一两年政府工作任务，其中包括推动建立统一的信用信息平台、建立以公民身份号码为基础的公民统一社会信用代码制度、出台并实施信息网络实名登记制度等。其中两关键词的信息或许说明了一些信息，网络实名与社会信用体系。
社会信用体系，早在2011年政府就已经部署制订社会信用体系建设规划，政府的关注点在于国家整体经济活动、市场经济、信用经济，在于完善市场机制的客观需要，在于协调经济发展，服务市场与机制；我们关注点在于怎样根据当前信用体系为我所用，把生活搞好，将工作做好；而更甚者，这些信息对于一个IT技术从业者或者与“大数据”有甚关系，下面的内容或许能简单说明。
原创
2013-05-24 22:16:15
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# OpenStack元年：云计算的未来
OpenStack作为一个开源的云计算管理平台，自其成立以来迅速成长，成为私有云和公有云构建的热门选择。2010年9月，OpenStack首次发布，这标志着其“元年”的开始。自此，OpenStack不仅推动了云计算的发展，也推动了IT行业的创新。
## 什么是OpenStack？
OpenStack是由多个开源项目组成的云计算平台框架，旨在通过提供全
原创
2024-08-07 08:54:31
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# 信用大数据可视化分析系统需求分析
## 一、流程概述
在进行一个项目的需求分析时，我们需要遵循一定的步骤来确保需求的正确性和全面性。下面是实现“信用大数据可视化分析系统需求分析”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 收集需求 | 与相关利益相关者沟通，收集系统需求。 |
| 2. 分析需求 | 理清需求的优先级，分类，并进行初步分析。 |
| 3
原创
2024-09-18 03:40:49
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# 信用卡单边做大数据分析的探讨
在当今数字化时代，信用卡的使用仅仅是金融交易的一部分，而数据分析则成为了理解用户行为和提升客户体验的关键因素之一。本文将探讨如何利用大数据分析对信用卡用户进行单边分析，同时提供代码示例来展示分析过程。
## 一、理解单边分析的概念
单边做大数据分析通常是指聚焦于用户的一侧数据，譬如只分析信用卡用户的消费行为、还款习惯等，而不关注其他用户（比如信用卡非持卡人）
http://www.d1net.com/bigdata/news/325426.html 2014年11月，本文作者有机会和ZestFinance的创始人和首席执行官梅里尔（Douglas C.Merill）先生进行了面对面的交流。这位普林斯顿的认知学博士阐述了ZestFinance利用大数据进行
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2017-07-05 12:44:00
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用户刷卡行为数据分析：互联网征信中的信用评分模型案例之一，分析用户刷卡行为数据，构建变量并预测结果。1. 背景介绍（1）个人信用贷款：结婚/家具/读书/旅行；（2）现有的网络信贷产品：芝麻信用/微粒贷/考拉信用分；（3）网络借贷：（4）信用评估：用户申请-信用评估（前后信用数据）-获得批准；（5）网络征信的重要性：减少坏账率；难以划分的客户——谁能够有能力划分；（6）国际征信机构：（7
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2024-01-14 14:14:23
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程使用excel数据挖掘功能完成一、信用卡客户信用等级影响因素分析与挖掘和偏远教育程度，后续会重新标记为是否...
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2024-07-15 12:08:44
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1.项目介绍Openstack已经成为当下云计算解决方案的事实标准，然而Openstack囊括了计算、网络、存储等大量底层组件，涉及的知识和原理众多。作为一名openstack的开发人员，在学习研究openstack的过程和平时项目开发中，为学习openstack的运行原理去部署一整套运行环境时耗费精力巨大，还有在进行网络和SDN相关测试时，由于需要模拟大量虚机的网络访问，很难组织大量软件和硬件资
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2024-09-03 14:03:50
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=3231当今社会，“信用”越来越多的人们关注个人或企业，有望获得最高的信用评分，以享受更多的信贷额度，更优惠的利率。那么我们如何评分信用，并使我们的客户可视化？自组织地图（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于在较低（通常为2）维可视化高维数据集。我们熟悉支付宝芝麻信用点，它是通过收购个人用户信息，经过处理，计算用户...
原创
2021-05-20 18:46:05
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=3231当今社会，“信用”越来越多的人们关注个人或企业，有望获得最高的信用评分，以享受更多的信贷额度，更优惠的利率。那么我们如何评分信用，并使我们的客户可视化？自组织地图（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于在较低（通常为2）维可视化高维数据集。我们熟悉支付宝芝麻信用点，它是通过收购个人用户信息，经过处理，计算用户...
原创
2021-05-12 14:47:10
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1.描述: 风险数据集市是构建一个适应商业银行数据特点和信用风险管理需求的数据中心系统,为进一步完善商业银行全方位,多层次的信用风险管控体系服务,通过对海量的内外部数据按不同主题进行区分和加工,计算出各类指标等中间数据和衍生数据,将逐句中的隐含信息最大程度的加以挖掘,表达和运用,为信用风险管理提供服务.2
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2023-08-30 22:02:51
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数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息，以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧，运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年，数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。 数据挖据的主要方法 作为一种先进的数据信息处理技术，数据挖掘与传统的数据分析的本质区
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2023-09-09 09:45:29
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来源 | 瞭望消金（lwxj001）作者 | 咖喱46万条银行信用卡客户资料标价不到100美元，90万条金融用户数据标价只要3999美元(折合人民币约2.8万元)，简直是“白菜价”。这百万条在暗网被兜的售数据资料，虽然真实性很快被各大银行判了“死刑”。但是牵涉面甚广的庞大金融数据泄露，拉紧了金融消费者的神经。银行业算是金融界风控建设最强的行业，如今都面临泄露风波。那么，第三方数据机构留存的个人隐私
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2020-04-21 10:42:03
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1.2数据读取import pandas as pd
#读取数据
credit = pd.read_csv("credit.csv")
#查看前5行
credit_5 = credit.head()
print(credit_5)1.3 查看数据基本情况import pandas as pd
#查看数据的基本信息
credit_info = credit.info()1.4 查看数据基本统
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2023-08-21 15:29:49
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盖国强 数据和云元年，意味着一个崭新的开始，2019 何以称之为『国产数据库元年』？我以为，一个技术生态的繁荣发展，必须拥有广泛的投入、广泛的参与、广泛的关注，这三者缺一不可。而在2019年，这三者意外的同时具备了。至于原因，各位看官，且听我一一道来。广泛的投入，是指来自各个角度、各个行业、各个角色的全方位投入，说白了这个投入就是指在数据库方向上主要出钱的。国产数据库发展的40年，最初源于国家的引
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2021-06-08 12:05:20
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一、国内外征信体系信息概览国内公司公司侧重领域通用信用分数据来源合作机构客户群优势芝麻信用生活场景芝麻信用分“阿里系”电商、“阿里系”参股企业、支付宝30 余家行业龙头、融 360等 P2P 平台金融机构和普 通用户依托阿里电商系的交易 数据闭环腾讯征信生活场景腾讯信用分财付通数据以及社交数据微众银行、建设银行、光 大银行、众安保险、浦发 银行、招联金融等金融机构和普 通客户社交关系有极大的优势前
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2023-07-19 10:47:55
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本次的源数据是汽车违约贷款数据集accepts.csv原始数据与源代码可以在GitHub中下载GitHub地址如果有兴趣可以git clone下来自己跑一跑代码读取源数据import osimport numpy as npfrom scipy import statsimport pandas as pdimport statsmodels.api as smimport s...
原创
2021-07-15 11:32:35
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在现代金融科技中，信用数据的分类至关重要。无论是银行还是新兴的金融科技公司，都在利用机器学习等技术来自动化信用评分、风险管理等流程。从用户向银行申请贷款时，信用数据分类就发挥着重要作用。接下来，让我们深入探讨如何使用 Python 对信用数据进行分类，并解析这个过程中的挑战与解决方案。
### 用户场景还原
- **时间线事件**
- 用户填写贷款申请表。
- 系统获取用户基本信息、交易
# 实现信用逾期数据分析的流程
对于一个刚入行的小白来说，学习如何实现信用逾期数据分析可能会感到有些困惑。在本文中，我将向你介绍一种基于Python的实现方法。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取原始数据 |
| 2 | 数据清洗与预处理 |
| 3 | 特征工程 |
| 4 | 构建模型 |
| 5 | 模型评估与选择 |
| 6
原创
2023-07-19 18:48:07
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