企业大数据之大数据征信及风控应用_光环大数据培训

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互联网人口红利区已经过去，获客成本增大，用户对产品的要求也越发提高，高价值和低成本服务是当前的一种趋势。其中，企业服务致力于为企业在生产，销售和沟通等环节提高效率，降低成本，受到越来越多的资本青睐。

随着人工智能对行业的渗透，以及数据量的剧增，越来越多的企业服务产品正利用人工智能，大数据等相关技术提供更智能服务，大数据作为人工智能模型中的训练"粮食"，占据重要位置，如何挖掘和利用企业数据，是做好企业服务的一个重要途径，企业大数据来源主要有以下几个方面：

a.企业内部数据化档案，例如人事资料，纸质化资料等；

b.企业自产数据，例如企业内部OA，ERP和CRM系统所沉淀下来的客户数据，办公数据，生产经营数据，社交数据，电商数据，支付数据，供应链数据等；

c.企业信用数据

政府公开数据-比如工商的企业信用信息公示数据，失信被执行，被执行数据，裁判文书，开庭公告，法院公告，税务数据，动产融资数据，招投标，司法拍卖数据等，专利商标，行政处罚等数据。互联网公开数据-比如新闻数据，招聘网站数据，上市披露数据。

征信概述

1.征信定义

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征信一词源于《左传·昭公八年》中的“君子之言，信而有征，故怨远于其身”。其中，“信而有征”即为可验证其言为信实，或征求、验证信用。现代征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。

2.政策/技术/市场环境分析

政策

中国社会由熟人社会慢慢转变为陌生人社会，信用风险和信用危机也随之产生，加快信用体系建设迫在眉睫，然而，行政过程中尚未全面建立起“守信激励、失信惩戒”的机制，《政府信息公开条例》虽然已对政务信息公开作出了具体规定，但执行过程中，政务信息的公开尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利于形成准确的信用状况判断.

技术

其次，互联网时代早已成为大家共识，企业和个人在网络上留下的大量数据，为征信带来了数据基础，且随着大数据，云计算，人工智能的发展，为智能化征信提供了技术支撑。

市场

另外，我国市场经济体制建立的时间不长，全社会信用意识和社会信用环境还比较薄弱。为争取经济利益而失信的行为时有发生。这既有信用意识淡薄的原因，也有失信成本过低的原因。征信作为金融的一个重要组成部分，是风险控制的核

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亟需建立完善的征信制度来为征信发展保驾护航。

3.国内外征信模式

我国的征信出于初级阶段，目前国际上的征信模式主要有以下几种

a.市场主导型，美国，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市场经济的法则和运作机制，并对外提供服务给贷款授信企业，英国是P2P的发源地，以Zopa为代表网络贷款平台根据风险和利率水平促成借贷双方完成交易、使借贷双方都共同获益，在某种程度上发挥了信用中介职能。

b.政府主导型，德国，中国。以中国为例，主要是以政府主导，授权中国人民银行征信系统创建，收集，维护和整合全国部分企业和个人征信，目前已经覆盖了银行机构，法院，电信，社保，小额贷款等机构数据，目前覆盖个人和企业的数量上一直维持着增长势头，从2015年4月的8.64亿自然人、2068万户企业及其他组织增加到2017年5月的9.26亿自然人、2371万户企业及其他组织，中国大陆将近14亿人，企业及其他组织数量也在不断增加，征信系统覆盖范围还有很大的增长空间，总体上来讲，对企业的数据覆盖度不够，难以满足当前各种创新的金融模式对企业征信的需求。

c.行业协会共享，行业会员制，分享数据，并以行业协会为核心建立信用共享中心，加入协会的组织可以共享数据，并提供一定的数据支撑，以此扩大协会的数据源。

d.混合型，韩国、印度为例，以政府和市场混合，协同发展。

4.征信产品模式

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为信贷征信、商业征信、雇佣征信以及其他征信，各类不同服务对象的征信业务，有的是由一个机构来完成，有的是在围绕具有数据库征信机构上下游的独立企业内来完成。按征信范围可分为区域征信、国内征信和跨国征信等。

5.征信行业产业链

征信产业链包括上游的数据生产者、中游的征信机构及下游的征信信息的使用者，其中中游的征信机构运行模式主要有采集数据、加工数据及销售产品。数据供应商主要包括银行等金融机构、政府部门、工商企业和个人，几乎涉及人们生活的方方面面。征信机构从数据供应商处获得数据通过一定的模型进行加工处理得到信用评级结果，然后进行服务输出。征信报告使用方主要有房地产商、招聘企业、P2P平台、金融机构等，多数发生在个人购房和购车、个人小额信贷、企业信贷、债券买卖等场景。

6.面临问题

1.征信监管和法律健全亟需提高，政府信息公开有待加强，征信法律法规不够完善；

2.数据处理算法计算能力有待提高，随着大数据与征信的结合，对数据的处理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企业信息价值。

3.信用信息安全问题严峻，虽然国家一直在出台政策保护征信数据，但个人，企业的隐私数据安全面临十分严峻的挑战，催生了巨大的黑色产业发展，由此带来了金融诈骗，电信诈骗，网络诈骗，木马病毒窃取隐私数据进行交易获利等违法犯罪活动。

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1.覆盖群体更丰富，随着网络的普及和互联网金融的大力发展，更多的人或企业将会留下数据到相关平台，扩大了征信覆盖的群体。

2.数据来源更广泛，传统征信的数据来源比较单一，但大数据征信会整合互联网公开半公开数据，第三方机构合作数据以及自由数据，数据来源变得更加广泛。

3.数据价值的深入挖掘，随着大数据和人工智能在征信行业的运用，机器学习，NLP，文本抽取等技术对企业数据的挖掘更加深入。

企业信用数据的行业运用

1.信贷风控，金融的核心是风险管理，目前主要由政府信用公示机构，比如国家企业信用查询网，中国失信被执行网，中国被执行信息网，法院网，信用中国等公开查询数据，为信贷金融机构提供贷前，贷中，贷后的信息查询，信用报告和监控等服务。

2.融资租赁，为融资租赁公司提供融前尽调，融后监控服务，提高工作人员效率，并通过集团化账号系统深入各个业务部门，提升工作质量和效率。

3.信用评级，根据企业的工商，法务，新闻，经营，债卷等多维度数据，对企业进行信用评级，常见的是债券评级.

4.供应链金融，围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，通过立体获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务。

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5.其他，比如招聘，商业调研和律所。

企业征信的未来展望

1.数据共享

数据作为征信和风控行业的核心资产，也是构建信用社会的基石，过分孤立或过分共享都不利于行业发展。所以，如何在实现共赢，保护隐私的基础上做到数据共享，打破数据孤岛，打通各个平台的数据通道，让不同的数据汇集在一起，共同打造征信体系，是未来的发展趋势。

2.挖掘数据价值

随着大数据征信技术的不断发展，征信产品将从信息的初次挖掘向深层次挖掘发展。初次挖掘是指围绕企业相关数据，通过自身爬取入库，第三方API接口或数据合作等方法整合并进行数据汇总分类，并以信息报告，图片等方式简单罗列呈现。深层次挖掘是将收集到的数据与征信专业知识相结合，构建风险识别与量化，规则引擎，企业关联图谱，数据可视化等产品，对数据进深度挖掘，从而深化征信产品与服务，提高征信产品的专业性。例如利用企业工商信息，建立企业关联网络，当网络上某一企业出现负面信息时，能够迅速识别风险并预警其他企业，并根据风险情况量化预警等级。

3.提供垂直，细分领域服务

随着征信市场规模的不断扩大，部分征信机构基于自身特点及优势，开始出现专注于某一细分领域或某一业务环节提供具有针对性、定制化的征信产品服务的趋势。例如提供爬虫技术，一站式爬取，清洗，整合和入库；针对新闻的舆情监控服务；提供企业获客服务，为金融机构筛选优势客户，实现精准营销；提供企业

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等。

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3公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.起步：建设大数据存储和云计算中心 o B.中期：创建大数据综合试验区 o C.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月，中国网民规模达（）。（单选题1分）得分：1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2020年 o B.2025年

o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指（）。（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.三 o B.四 o C.五

大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/883915405.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才

大数据系统计算技术展望_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/883915405.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训大数据系统计算技术展望 1 引言大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。经过近几年的快速发展，大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业，为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数

大数据时代的金融征信

大数据时代的金融征信先从征信的概念说起吧，放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程，而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动，包括来自征信系统的通用化征信报告和来自资信调查机构的定制化资信调查报告两大类。征信系统通过放贷人之间的信息共享机制，为放贷人提供了仅以自身永远无法获得的信息，服务于放贷活动和信贷市场。征信系统坚持两大原则：第一是互惠原则，只有首先报数据才能查数据。第二是全面共享原则，同质信息的共享是全面（正面信息和负面信息都有）对等的。此外，通过征信系统业已建立的信息共享渠道，集中采集、使用公共信息，可满足放贷机构“虽能获得、但成本高”的那部分信息需求，也是征信系统的潜在作用。征信系统主要有以下几个特点。资信调查是由授信机构发起的、针对被调查对象的信用调查、信息采集和加工的活动，其主要产品也由标准化的信用报告演化为量身定制的资信调查报告等，服务的对象也由信贷市场中的放贷机构，逐步延伸到社会经济生活的其他方面。 2013年，世界银行国际征信业委员会制定的《征信国际通用原则》指出，征信系统促成放贷机构共享其客户的借贷信息，有效降低了单个放贷成本和整个社会融资信息的成本。《原则》也为各国征信系统建设制定了指引，具体包括：征信数据要准确、及时和充分，信息来源制度化、系统化，数据保存足够长的时间；二是数据处理要安全、可靠、高效；三是在法律和监管环境上要确保清晰、可预测、非

歧视性、恰当并支持数据主体权利；四是在征信机构的治理上要确保机构治理科学有效等；五是在条件允许时促进数据的跨境流动。《原则》也为评价一个征信体系的发展状况制定了相应的指标。一个完善的征信系统，应该包括：在信息覆盖面上，尽可能地对放贷机构、借款人群和地域上的全覆盖；在数据采集、挖掘中满足放贷机构、信息主体、监管部门等征信系统参与各方对信息的需求；征信系统要尽可能在保障信息主体的知情权、使用权、异议权等征信权益和促进公平信贷之间的平衡，在促进信贷市场发展、保障公平信贷权利、促进信贷市场有效竞争等方面发挥积极的作用。这为各国征信业的发展提供了有效的指导性纲领。再说说我国征信系统的基本情况。我国的企业征信系统1992年起源于深圳的企业贷款证，个人征信1999年在上海试点，人民银行历时20多年，建成了世界最大、全国统一的企业和个人征信系统。目前，全国集中的数据库，通过与公安部身份联网核查和质检总局组织机构代码联网核查，与金融机构一点接入，达到秒级响应的高效率访问，实现全国范围内统一的制度、标准、授权和管理。目前，我国征信系统主要采集身份信息、信贷信息、非金融负债信息三大块，涵盖了贷款、贸易融资、保理、票据贴现等各类企业授信产品，以及个人消费贷、住房抵押贷款、信用卡、个人经营性贷款等个人信贷产品。从借款人来看，征信系统收录的企业和自然人数已居全球前列。

公需科目大数据培训考试100分答案

公需科目大数据培训考试考试时长：120分钟考生：王瑞忠总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年，农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术，可以使航天器中（）的导管一次成型，直接对接。（单选题1分）得分：1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）得分：1分 A.1个月

B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）。（单选题1分）得分：1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题1分）得分：1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 A.4万

B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？（单选题1分）得分：1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题 1分）得分：1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

大数据征信

大数据征信互联网金融的罗生门 2015-02-19徐富记从央行个人征信牌照开闸，到首家互联网银行微众银行给卡车司机发放第一笔贷款，互联网金融的浪潮俨然已从P2P网贷汹涌到众筹，又波涛到大数据征信。史铁生曾说过：“历史在发生时未被发现，在发现时已被重组”，正如当下之大数据征信，尽管已悄然发生，但未被发现，而再发现时，却已被改写，局内人的自说自话，局外人的不明觉厉，大数据征信，似乎已成互联网金融的罗生门。四级征信机构百花齐放 2015年新年伊始，央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，正式开启个人征信市场化闸门，民营征信迎来元年，以阿里巴巴芝麻信用为代表的基于消费大数据的征信机构、以鹏元征信为代表的基于公共大数据的征信机构和以社交数据作为征信模式的玖富旗下的闪银（we cash）等征信机构纷纷登台亮相。以目前国内的信用体系，信用数据大致分为国家级、电商级、互联网金融企业级、社交金融级，其中，国家级的信用数据为央行的征信中心和银行等金融机构的信贷数据、各部委的具有公共属性的比如通信、水、电、煤气等公共数据。电商级的即包括以阿里、京东为代表的消费数据；互联网金融企业级的则如安融惠众、上海资信；社交金融则如闪银等开启的新型征信模式。毫无疑问，征信产业的发展不仅有效防范金融的风险，改善个人贷款质量，提高了银行的净收益，同时，随着国内信贷行业及消费行业的提速，也再次催生了征信业的巨大需求，据《中国征信业发展报告(2003-2013)》显示,截止 2012 年我国征信机构达到140 家左右,总规模达 20 亿,相较于美国近 800 亿市场和日本 40 亿市场仍有较大的差距。为此，方正证券研究认为，如果我国采取市场化模式,按照现有价格、企业及个人总数的体量,在发展成熟后我国征信行业仅个人征信市场总空间将在 1000 亿左右,相较目前不到 20 亿的体量有 50 倍的成长,是名符其实的蓝海。我的“痛”，有谁知？

光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

https://www.360docs.net/doc/883915405.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。一、航线星云关于洞察截止到2012年1月，开源网站https://www.360docs.net/doc/883915405.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15 万处更新。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年

专业技术人员大数据培训资料

培训计划学习中心贵州省专业技术人员在线学习平台公需科目大数据培训考试考试时长：120分钟考生：胡恩松总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-28 00:49-2017-02-28 01:26 81分 1.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单选题1分）得分：1分 A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 2.（）年，部分计算机专家首次提出大数据概念。（单选题1分）得分：0分 A.2005 B.2008 C.2010 D.2011 3.根据涂子沛先生所讲，现在非结构化数据已经占人类数据总量的（）。（单选题1分）得分：1分 A.45% B.60% C.75% D.95% 4.大数据元年是指（单选题1分）得分：1分 A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：0分 A.18世纪 B.19世纪 C.20世纪 D.21世纪 6.根据涂子沛先生所讲，数据挖掘开始兴起于哪一年？（单选题1分）得分：0分 A.1980年 B.1983年 C.1989年 D.1993年 7.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特

征。（单选题1分）得分：1分 A.中国 B.日本 C.美国 D.英国 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。（单选题1分）得分：1分 A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分）得分：1分 A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 10.在保护个人隐私方面，吴军博士并没有提到以下哪种方法？（单选题1分）得分：1分 A.技术的方法 B.文化的方法 C.法律的方法 D.双向监督的方法 11.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分）得分：0分 A.嘉义市 B.台中市 C.嘉兴市 D.高雄市 12.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）得分：1分 A.安顺 B.贵阳 C.毕节 D.遵义 13.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分）得分：1分 A.价值递增 B.价值递减 C.价值不变 D.价值先增后减 14.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分）得分：1分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年

C16003大数据在征信中的应用课后测验(满分)

C6003大数据在征信中的应用课后测验（满分）试题一、单项选择题 1. 根据Chuck数据观，有针对性、与我们直接相关的信息称为（）。 A. 数据 B. 情报 C. 智慧 D. 知识描述：Chuck数据观的主要内容您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 2. 从海量的数据中挖掘出目标客户主要属于大数据在（）方面的应用。 A. 客户服务 B. 精准营销 C. 行为分析 D. 产品优化描述：大数据的应用您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 3. 在互联网技术中，CT是（）的简称。 A. 信息技术 B. 云计算技术 C. 移动技术 D. 大数据描述：互联网技术发展历程您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 4. 在互联网技术中，（）提高了互联网的智能水平。 A. 信息技术

B. 云计算技术 C. 移动技术 D. 大数据描述：互联网技术发展历程您的答案：D 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 5. 当前我国P2P平台恶性竞争可能会带来的问题有哪些？ A. 金融诈骗 B. 非法集资 C. 高利贷 D. 融资困难描述：我国P2P平台恶性竞争的影响您的答案：C,B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 下列属于互联网征信数据来源的有（）？ A. 政府机构信息 B. 人力招聘广告 C. 电商交易评级 D. 公共事业缴费 E. 网上浏览数据描述：互联网征信数据的来源您的答案：E,A,D,C,B 题目分数：10 此题得分：10.0 7. 大数据应用平台可以提供哪些服务？ A. 精准营销 B. 客户服务 C. 信用报告 D. 风险防控 E. 产品优化

公需科目大数据培训考试答案97分

公需科目大数据培训考试 97分 ? 1.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.小课程 o B.宏课程 o C.微课程 o D.大课程 ? 2.根据涂子沛先生所讲，普适计算是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.1988年 o B.1965年 o C.1989年 o D.2004年 ? 3.“（）阿里巴巴·贵州年货节”销售额突破8.5亿元，促进了贵州电子商务加快发展。（单选题1分）得分：1分 o A.2016 o B.2013 o C.2014 o D.2015 ? 4.大数据要求企业设置的岗位是（）。（单选题1分）得分：1分

o A.首席分析师和首席工程师 o B.首席分析师和首席数据官 o C.首席信息官和首席工程师 o D.首席信息官和首席数据官 ? 5.吴军博士认为未来二十年就是（）为王的时代。（单选题1分）得分：1分 o A.文化 o B.工业 o C.数据 o D.农业 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.生产经营信息化 o B.资源环境信息化 o C.质量控制信息化 o D.市场流通信息化 ?7.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题1分）得分：1分 o A.多维分析统计用户出行规律 o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 o C.补充与完善路网属性 o D.高德地图导航有躲避拥堵功能

?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.六 o B.四 o C.三 o D.五 ?9.由于有了现代信息技术的支撑，研制一个新型号的航天器，周期缩减到（）以内。（单选题1分）得分：1分 o A.6个月 o B.12个月 o C.18个月 o D.24个月 ?10.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o A.1948年 o B.1947年 o C.1946年 o D.1949年 ?11.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.2004年 o B.1988年 o C.1965年

互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建

互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建摘要：互联网金融中的信用风险一方面表现为更为微型的客户对象导致的信用风险，一方面表现为互联网金融平台导致的信用风险。互联网金融中的信用风险产生原因包括缺乏完善的征信体系、缺乏严格的信息披露机制、缺乏全面的风险控制手段以及缺乏明确的法规监管。传统中央银行为主导的线下征信体系覆盖率低、成本高并且相对封闭，大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信体系发展需要鼓励建立行业协会、规范产品标准和重视数据隐私保护。关键词：互联网;风险征信体系;金融信用一、互联网金融中信用风险的表现互联网金融是以互联网为资源，大数据、云计算为基础，采用新金融模式运作的一种新兴行业。根据国际电信联盟(ITU)2014年11月24日发布的《2014年测量信息社会报告》，2014年全球网民共30亿，占居民总数的40.4%。中国作为最大的发展中国家拥有世界1/5的网民。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2014 年 12 月，中国有6.49 亿网民，12亿手机用户中有5.57 亿手机网民。3.04亿用户使用网上支付，网民中使用网上支付的比例为46.9%;手机支付用户规模为2.17亿，网民中手机支付的使用比例为39.0%。购买过互联网理财产品的网民规模达到7849万，在网民中使用率为12.1%。谢平和邹传伟将互联网金融定义为以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算与金融相结合的，既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式。2014年谢平、邹传伟和刘海二撰写的《互联网金融手册》中，互联网金融被定义为一个谱系概念，涵盖因为互联网技术和互联网精神的影响，从传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，到瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形之间的所有金融交易和组织形式。李耀东和李钧则认为，互联网金融并不简单是具有互联网技术的金融，而应该是基于互联网思想的金融，即服务长尾市场、普惠和去中心化的金融。主要特点为服务于长尾市场;具有海量用户;关注个性化需求;重视创新;正视风险;重视用户体验;重视开放性;重视社会化营销。所谓信用风险即客户未能按期还本付息，或者说债务违约导致的风险。互联网金融中，信用风险主要表现为两种类型：互联网金融中客户特征导致的信用风险，以及互联

大数据开发培训课

大数据开发培训课大数据的火爆我们是有目共睹的，学习大数据无疑都会选择一家专业的大数据培训学校，因为一般自学的效果都不是很好，毕竟大数据包含的技术知识太多了，首先要先了解大数据的一些基本概念。一、基本概念在讲什么是大数据之前，我们首先需要理清几个基本概念。 1.数据关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。直观而言，表达某种客观事实的数值是很容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。不过数值是所有数据中很容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，都是立足于数值数据的。传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要

指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K 线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如：针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。 4.数据挖掘这个概念的定义也是众说纷纭，落到实际，主要是在传统统计学的基础上，

未来征信(大数据征信)：三大数据体系

未来中国征信：三大数据体系征信体系建设改善了我国社会与经济的发展环境，为经济发展提供了必要的保障，为社会主义市场经济的运行建立了新规则。征信体系建设是我国社会与经济发展的必然要求，是我国市场经济的最新组成部分，是我国创新社会管理的重要内容之一。一、我国未来三大征信体系所谓征信体系，主要是指在相关牵头部门的推动和组织下，按照一定的数据采集标准，对信用主体的信用信息进行采集、加工、核实和更新，以实现信用信息在体系内互联互通的一种信用管理运行机制。中国的征信体系建设历经十几年的探索，已经初见成效，在政府部门、行业组织和地方政府层面均以不同形式建设着、存在着，发挥着不同程度的作用。在不远的将来，我国征信将形成三大数据体系：金融征信体系、行政管理征信体系和商业征信体系。 (一)金融征信体系金融征信体系是以金融业主管部门为主导进行建设，以金融机构为主要用户，以授信申请人为主要征信对象，以信用信息在金融业内互通互联、共同防范信用交易风险为主要目的的金融业征信系统及信用管理运行机制的总称。我国金融征信体系有两个基本特点：行业征信和准公共征信。我国金融征信体系主要采集的是金融机构传递的信用信息，主要的服务对象也是金融机构。这样的情况就是行业征信，即征信是在行业内部进行的，征信的结果也主要是为本行业服务。作为一个行业信用体系，金融征信体系首先要在金融业内进行信息的共享，其次才是有选择地以有偿或者无偿的方式对外公开一些数据与信息，而公开这些信息的前提是不影响金融行业的安全。目前，我国金融体系主要以银行业为主导，而银行业主要以国有控股为主导。整个金融征信涉及银行、证券、保险、信托等，表现出多层次与多元化的复杂性，集国有经济与市场化之大全，使得金融征信体系具有了准公共征信的特点，一方面要秉承银行为广大社会公众服务的公共性，保护投资者的利益，保护国家金融安全；另一方面也要考虑到股东的利益以及信用信息的市场需求与价值。金融征信中心是这个体系的核心，是信用信息采集、加工、传播的专业机构，主要以金融机构为采集对象，获取企业和个人的正面与负面授信信息，用于金融机构的授信信用风险管理，并在金融体系内信息共享，以降低交易风险，促进金融业的健康发展，保障金融安全。目前我国金融征信体系初具规模，尚待完善。中国人民银行征信中心是我国金融征信体系的数据核心。中国人民银行征信中心设立的目的之一是建设、运行和管理全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统，但目前实际上只是以金融信贷的信用信息为主，未来应扩展到证券、保险、信托等各种金融信用交易信息，甚至还应包括金融机构与上市公司高管人员的个人信用信息、上市公司信息披露与诚信监管信息、企业与个人骗保诈保等信用信息。 (二)行政管理征信体系行政管理征信体系是以政府及其主要职能部门为主导进行建设，以政府及其各职能部门为主要用户，以企业和个人为征信对象，以信用信息在政府及其各部门间互通互联、实现统一的信用惩戒与预警监管为主要目的的政府行政管理征信系统及运行机制的总称。行政管理征信体系的最大特点是公共性，为政府综合信用监管服务。行政管理征信体系事实上是以电子政务为基础，以信用信息整合为切入点，实现政府及其职能部门之间信用信息共享，形成反映企业和个人综合信用状况的基础数据，实现综合的、有针对性的、预先的监督与管理，以促进社会成员遵纪守法、诚信经营。行政管理征信体系中的信用信息系统建设，是政府的内部工作，只要符合有关行政管理

大数据征信深度报告

大数据征信深度报告（附PPT) 大数据应用是当今互联网时代最伟大的技术；征信是有着悠久历史的传统金融业务。当象征着未来的大数据与象征着传统的征信业务结合在一起，它们便产生了惊人的化学反应。在FICO中国区总裁陈建看来，征信的本质就是采集和记录信用信息并在整理加工后提供给决策者，而如今，得益于大数据、云计算、人脸识别、深度算法等技术的进步，征信有了更广泛的意义和用途。随着大数据征信行业的崛起，越来越多的玩家开始进入市场，其中就包括拿到第一批个人征信牌照的腾讯和阿里爸爸。那么大数据征信究竟会对整个征信市场造成什么影响？又会为这个行业创造出哪些新的机会？让我们用下面这份深度报告回答你：（注：本报告中的观点均为我们根据市场调研和访谈所做的合理推测，并不代表准确商业信息。）

在如今的互联网时代，传统的借贷历史数据已经不能很好地反映个人或者企业的信用评级，大数据征信采用了社交、电商、运营商以及搜索数据等数据源，并根据自身的业务模式建立相应的信用评级模型。目前市场上主要信用评级模型是侧重电商、侧重社交、侧重运营商和侧重信用卡这四类。

目前我国的征信市场分为企业征信市场和个人征信市场两类，主要还是由政府主导，但是市场化的趋势已经十分明显。包括腾讯征信和芝麻信用在内的八家企业已经拿到了第一批个人征信牌照、政府也在2015年发布了一系列鼓励大数据征信行业的政策，预示着大数据征信市场正逐渐走向成熟。

目前我国征信市场存在的问题就在于以央行为主导的单一市场格局的覆盖率较低，个人征信市场覆盖人数比率仅有62.6%，企业征信覆盖率更是仅有28.4%，并且数据源仍以信贷信息为主，缺少多维度的信息。面对爆发式增长的消费信贷需求，这样的市场格局明显不能满足。大数据征信能够利用自身的

公需科目大数据培训考试

2017公需科目大数据培训考试 1.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 o A.挖掘 o B.洞察 o C.联系 o D.搜集 2.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 o A.数据的内涵发生了改变 o B.计算就是物理计算 o C.搜索就是计算 o D.计算的内涵发生了改变 3.以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是（单选题1分）得分：0分 o技术能力 o B.数学统计能力 o C.逻辑思维能力 o D.业务能力 4.截至2013年底，我国宽带网络已覆盖到全国（）的行政村。（单选题1分）得分：1分 o%

o% o% o% 5.淘宝网正式进入台湾市场是在哪一年？（单选题1分）得分：0分 o年 o年 o年 o年 6.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o年 o年 o年 o年 7.政府不以政府为中心，而是以公众为中心，建设（）政府。（单选题1分）得分：0分 o A.创新型 o B.服务型 o C.节约型 o D.开放型

年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 o万 o万 o万 o万年，甲型H1N1流感在全球爆发，谷歌（5000万条历史记录，做了亿个不同的数学模型）测算出的数据与官方最后的数据相关性非常接近，达到了（）。（单选题1分）得分：1分 o% o% o% o% 年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年，农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 o o o o

年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分）得分：0分 o A.高雄市 o B.嘉义市 o C.台中市 o D.嘉兴市 12.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（单选题1分）得分：1分 o A.健康档案数据 o B.公共安全数据 o C.个人健康管理数据 o D.诊疗数据 13.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.富数据 o B.大数据 o C.贫数据 o D.繁数据 14.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用

大数据征信

大数据征信传统个人征信的分析维度包括： 1.个人基本数据，如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况、工作年限、工作状况等； 2.信贷情况，主要是信贷和信用卡相关数据； 3.公共数据，包括税务、工商、法院、电信、水电煤气等部门的数据； 4.个人信用报告查询记录。如今随着大数据时代的到来和发展，可用于评估人们的数据越来越丰富，如电商的交易数据、社交类数据（强社交关系如何转化为信用资产）、网络行为数据等，来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户。

（一）侧重电商：芝麻信用以芝麻信用所构建的信用体系来看，芝麻信用分根据当前采集的个人用户信息进行加工、整理、计算后得出的信用评分，分值范围是350 到 950，分值越高代表信用水平越好，较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务。芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息，其中来自淘宝、支付宝等“阿里系”的数据占 30-40%。 1.信用历史：过往信用账户还款记录及信用账户历史。目前这一块内容大多来自支付宝，特别是支付宝转账和用支付宝还信用卡的历史。 2.行为偏好：在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性。比如一个人每天打游戏 10 小时，那么就会被认为是无所事事；

如果一个人经常买纸尿裤，那这个人便被认为已为人父母，相对更有责任心。 3.履约能力：包括享用各类信用服务并确保及时履约，例如租车是否按时归还，水电煤气是否按时交费等。 4.身份特质：在使用相关服务过程中留下的足够丰富和可靠的个人基本信息。包括从公安、学历学籍、工商、法院等公共部门获得的个人资料，未来甚至可能包括根据开车习惯、敲击键盘速度等推测出的个人性格。 5.人脉关系：好友的身份特征以及跟好友互动的程度。根据“物以类聚人以群分”的理论，通过转账关系、校友关系等作为评判个人信用的依据之一。其采用的人脉关系、性格特征等新型变量能否客观反映个人信用，但目前还没有将社交聊天内容、点赞等纳入参考。

C16003大数据在征信中的应用课后测验 100分

一、单项选择题 1. 根据Chuck数据观，有针对性、与我们直接相关的信息称为（）。 A. 数据 B. 情报 C. 智慧 D. 知识描述：Chuck数据观的主要内容您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 2. 在互联网技术中，CT是（）的简称。 A. 信息技术 B. 云计算技术 C. 移动技术 D. 大数据描述：互联网技术发展历程您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 3. 根据FICO的信用评分体系，如果消费者的信用分数为680，则其处于（）的等级。 A. FAIR B. OK C. GOOD D. GREAT 描述：FICO个人消费信用评估体系您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 4. 下列属于互联网征信数据来源的有（）？ A. 政府机构信息 B. 人力招聘广告 C. 电商交易评级 D. 公共事业缴费 E. 网上浏览数据描述：互联网征信数据的来源

您的答案：B,C,E,A,D 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 大数据应用平台可以提供哪些服务？ A. 精准营销 B. 客户服务 C. 信用报告 D. 风险防控 E. 产品优化描述：大数据的应用您的答案：C,B,D,A,E 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题 6. 云计算技术带来的不仅是资源使用的集约化，同时也推动了技术的民主化过程。描述：云计算技术的作用您的答案：正确题目分数：10 此题得分：10.0 7. 大数据就是对海量数据进行分析处理并提取有价值的模式/规律的相关技术。描述：大数据您的答案：正确题目分数：10 此题得分：10.0 8. 根据Chuck数据观，数据从无序到有序的过程为信号—数据—信息—情报—知识—智慧。描述：Chuck数据观的主要内容您的答案：正确题目分数：10 此题得分：10.0 9. 传统征信方式和互联网征信方式的差别之一是互联网征信数据来源广、频度高。描述：传统征信与互联网征信的区别您的答案：正确题目分数：10 此题得分：10.0