一、作业现场安全管控现状1、风险识别滞后 作业现场风险是实时发生的，而现有的管控手段属于事后分析，而现场的安全风险可能直接会导致人员安全事故。2、作业管控难以全覆盖 目前普遍采用“视频监控+人工抽查”的方式，无论哪种方式都难以保障作业现场管控时间、空间上的全覆盖。3、风险识别漏检高 作业现场的监控人工查看视频需要全神贯注的投入，人工监控容易遗漏作业中存在的关键风险。4、管控成本高 以某地市配网作业
1.BP神经网络数据可视化import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
import numpy as np
# 参数初始化
inputfile = 'E:/Python/bankloan.xls'
data = pd.read_exce
转载
2023-07-04 17:38:46
119阅读
数据总体了解：读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度；通过info熟悉数据类型；粗略查看数据集中各特征基本统计量；缺失值和唯一值：查看数据缺失值情况查看唯一值特征情况深入数据-查看数据类型类别型数据数值型数据离散数值型数据连续数值型数据数据间相关关系特征和特征之间关系特征和目标变量之间关系用pandas_profiling生成数据报告import pandas as pd
import nump
转载
2023-10-10 18:32:29
156阅读
数字化转型的大背景下，很多医药企业积极开展智能化建设，通过业务线上化及业财一体化推动企业数字化水平。通过项目建设整合集团各业务条线数据源、利用多维度灵活的报表分析工具，提升分析效率、加强行业纵深的专题分析，从而提高医药企业的信息化管理水平，提供管理决策支持服务。
# 管廊大数据分析实现流程
## 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何实现“管廊大数据分析”。作为一名经验丰富的开发者，我将会为你提供每一步需要做的事情，并给出相应的代码示例。本文将包括以下内容：
1. 管廊大数据分析的流程概述
2. 每一步需要做的事情和代码示例
3. 代码注释和解释
## 管廊大数据分析流程概述
下面是管廊大数据分析的基本流程，我们将按照这个流程逐步进行操作。
| 步骤
原创
2023-09-23 15:18:24
15阅读
1、综合管廊简介地下综合管廊是指在城市地下用于集中敷设电力、通信、广播电视、给水、排水、热力、燃气等市政管线的公共隧道，被称为“城市的主动脉”。有效解决反复开挖路面、架空线网密集、管线事故频发生等问题，有利于保障城市安全、完善城市功能、美化城市景观、促进城市集约高效和转型发展，有利于提高城市综合承载能力和城镇化发展质量，有利于增加公共产品有效投资、拉动社会资本投入、打造经济发展新动力。2、综合管廊
# 风控数据分析模型
在现代企业，风险控制（风险管理）是确保业务顺利进行的重要环节。在大数据时代，风控数据分析模型通过对大量数据的分析，可以有效识别和量化各种潜在风险，并帮助企业制定相应的防范策略。本文将简单介绍风控数据分析模型的基本概念、流程及其在实际应用中的示例代码。
## 一、什么是风控数据分析模型？
风控数据分析模型是利用数据分析技术和建模方法，识别和评估潜在风险的工具。它通常包括数
数据管控背景数据管控是在做大数据平台包括传统BI都需要做的工作，数据从各个源过来，我们都要进行数据质量的管理
原创
2022-06-29 17:20:44
582阅读
风控建模概述学习目标知道信贷审批业务的基本流程知道ABC评分卡是什么，有什么区别知道风控建模的流程掌握评分卡模型正负样本定义方法知道如何构建特征，如何评估特征1 互联网金融风控体系介绍信贷审批业务基本流程四要素认证：银行卡持有人的姓名、身份证号、银行卡号、手机号互联网金融风控体系主要由三大部分组成：用户数据：用户基本信息、用户行为信息、用户授权信息、外部接入信息。数据采集会涉及到埋点和爬虫技术，基
*探索性数据分析：用于初步检验数据的质量，需计算各类数据特征指标。案例实践代码：https://github.com/iihcy/Credit_ACard本文框架：探索数据分布（Exploratory Data Distribution，EDD）缺失率（Missing Rate）重复值（Duplicate Value）单一值（Unique Value）其他数据质量检查（Quality Check）
安科瑞 李亚俊1、引言1833年，市政管线综合管廊在巴黎城市地下建成至今，经过百年来的探索、研究、改良和实践，法国、英国、德国、俄罗斯、日本、美国等发达国家的管廊规划建设与安全运维体系已经日臻完善，截止目前，国外已建成各类管廊5000 km以上。相关研究主要集中在管廊类型与体系、规划设计技术标准；管廊本体结构在地震、水害等灾害荷载作用下的成灾机理和抗灾技术；智能化管理系统对内部管线设备、廊内环境进
转载
2023-08-08 09:26:05
98阅读
一、用神经网络Sequential（序贯模型）搭建import pandas as pd
import numpy as np
#导入划分数据集函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
#读取数据
datafile = 'E:\\桌面\\作业\py\\bankloan.xls'#文件路径
data = pd.read_excel
转载
2023-05-28 20:29:25
284阅读
管控每一个方法的执行
原创
2022-08-02 01:07:58
128阅读
python信用评分卡（附代码，博主录制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 互联网金融可以应用的大数据，首先体现在社交数据：微博
目前贷款的风控因为每一个样本的收集都需要放款来收集，想想每人放一万，一个亿也就只能放1万人，所以样本量不会太大。所以所谓大数据风控主要是大在特征的数据上。很多时候是用了很多传统上不怎么敢用的特征。比如传统风控比较害怕missing value 比较害怕不稳定的特征 这些都是大数据风控需要解决的。说到模型，既然是特征多，样本少，那就需要一个非常抗过拟合的模型。另外如果是单独针对反欺诈而不是信用，因为
转载
2023-09-10 16:23:47
79阅读
# 交易诚信风控数据分析
随着金融科技的迅速发展，交易的便利性大大提升，但随之而来的交易风险和信用问题也成为了亟待解决的重要课题。如何在交易中加强风控，确保诚信交易，是每个金融机构和交易者都需要关注的问题。本篇文章将通过数据分析来探讨交易诚信的风控策略，并用代码示例进行说明。
## 1. 交易诚信与风控概述
交易诚信是金融市场健康运行的基石，而风控则是指通过识别、评估和管理潜在风险的过程。在
某知名商业地产公司建筑智能管理系统数据分析实例
原创
2020-12-18 19:20:58
517阅读
信贷风控正从传统的人工时代转型进入数字风控。很多同学因为各种原因追随这个行业的步伐不够快，导致没来得及跟上行业和风向的变化，不少从业者都陷入了困境之中。自我们的平台创办以来，后台收到小伙伴询问的top话题之一也是职业发展的问题。之前星球里星主陈老师，也提到了一些关于风控数据分析师职业发展跟学习路径的过程，可以参考这篇文章《看看那些大佬是怎么走上量化风控道路的？》 详情可到星球中查看相关帖子： 当然
基本流程：数据收集、数据建模、构建数据画像、风险定价。数据收集：网络行为数据、企业服务范围内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据、授权数据源、第三方数据源、合作方数据源、公开数据源。数据建模：文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法。数据画像：基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络。风险定价：申请模型、行为监控模型、违约模型、催收策略模型。 目前国内9
转载
2023-09-25 23:48:48
36阅读
现在讲数据管理体系框架比较完备的有国际数据管理协会的《DAMA数据管理知识体系指南》、工信部的《DCMM数据管理能力成熟度评估模型》、信通院的《数据资产管理实践白皮书》等，为了后面描述方便，下面简称《DAMA》、《DCMM》及《白皮书》。《DAMA》针对数据管理体系给出了自己的框架，如下图：《DAMA》确定了10个数据管理职能，也就是10个能力域，分别是数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安
