第七章 大数据分析技术基础
大数据技术开发课程设计
大数据技术开发课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握大数据技术的基本概念，了解其在现代信息技术领域的应用；2. 学习并掌握大数据处理的基本流程，包括数据采集、存储、处理和分析；3. 了解常见的大数据技术框架，如Hadoop、Spark等，并理解其工作原理。
技能目标：1. 培养学生运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力；2. 培养学生运用大数据技术框架进行分布式计算和存储的能力；3. 培养学生解决实际问题时，运用大数据技术进行数据挖掘和分析的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心，激发其探索未知领域的热情；2. 培养学生具备数据敏感度，认识到数据的价值，树立正确的数据伦理观；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在团队项目中发挥个人优势，共同完成任务。
课程性质分析：本课程为选修课程，适用于对大数据技术有一定兴趣和基础的学生。
课程内容紧密结合实际应用，注重理论与实践相结合。
学生特点分析：学生具备一定的编程基础，对新兴技术充满好奇心，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：1. 教学内容与实际应用紧密结合，注重案例教学；2. 强化实践环节，增加实验课时，培养学生动手能力；3. 注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
二、教学内容1. 大数据基本概念：介绍大数据的定义、特征和价值，分析大数据在各行业的应用案例。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：讲解数据采集的方法和技术，介绍分布式文件存储系统HDFS。
教材章节：第二章 数据采集与存储3. 数据处理技术：学习大数据处理框架Hadoop和Spark，掌握MapReduce编程模型。
教材章节：第三章 数据处理技术4. 数据分析与挖掘：介绍数据分析的基本方法，学习使用大数据分析工具，如Hive、Pig等。
教材章节：第四章 数据分析与挖掘5. 大数据应用与案例分析：分析典型的大数据应用场景，如推荐系统、用户画像等。
服务业大数据分析与应用解决方案
服务业大数据分析与应用解决方案第一章：服务业大数据概述 (2)1.1 服务业大数据的定义 (2)1.2 服务业大数据的特点 (2)第二章：大数据分析技术 (3)2.1 数据采集与预处理 (3)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化 (4)第三章：服务业大数据应用领域 (5)3.1 零售业 (5)3.1.1 概述 (5)3.1.2 应用场景 (5)3.2 金融业 (5)3.2.1 概述 (5)3.2.2 应用场景 (5)3.3 医疗保健 (6)3.3.1 概述 (6)3.3.2 应用场景 (6)第四章：服务业大数据分析与应用模型 (6)4.1 关联规则挖掘 (6)4.2 聚类分析 (7)4.3 预测分析 (7)第五章：服务业大数据解决方案设计 (7)5.1 架构设计 (7)5.2 技术选型 (8)第六章：大数据分析与应用的挑战 (9)6.1 数据质量 (9)6.1.1 数据来源多样，质量参差不齐 (9)6.1.2 数据缺失与错误 (9)6.1.3 数据更新不及时 (9)6.2 数据安全与隐私 (9)6.2.1 数据泄露风险 (9)6.2.2 数据滥用风险 (10)6.2.3 法律法规制约 (10)6.3 技术更新换代 (10)6.3.1 技术选型与适配 (10)6.3.2 人才储备与培养 (10)6.3.3 成本投入与回报 (10)第七章：服务业大数据案例分析 (10)7.1 零售业案例 (10)7.1.1 项目背景 (10)7.1.2 数据来源 (10)7.1.3 分析目标 (10)7.1.4 分析方法与成果 (11)7.2 金融业案例 (11)7.2.1 项目背景 (11)7.2.2 数据来源 (11)7.2.3 分析目标 (11)7.2.4 分析方法与成果 (11)7.3 医疗保健案例 (11)7.3.1 项目背景 (11)7.3.2 数据来源 (12)7.3.3 分析目标 (12)7.3.4 分析方法与成果 (12)第八章：大数据在服务业的未来发展 (12)8.1 技术发展趋势 (12)8.2 应用场景拓展 (13)8.3 产业链变革 (13)第九章：服务业大数据政策与法规 (13)9.1 国内外政策法规概述 (13)9.2 政策法规对服务业的影响 (14)第十章：服务业大数据人才培养与培训 (15)10.1 人才培养模式 (15)10.1.1 培养目标 (15)10.1.2 培养途径 (15)10.2 培训课程体系 (15)10.2.1 课程体系设计原则 (15)10.2.2 课程设置 (15)10.3 师资队伍建设 (15)10.3.1 师资队伍结构 (16)10.3.2 师资培训与选拔 (16)10.3.3 师资评价与考核 (16)第一章：服务业大数据概述1.1 服务业大数据的定义服务业大数据是指在服务业领域，通过对海量数据资源的整合、挖掘和分析，为服务业提供有价值的信息和决策支持的一种数据形态。
基于大数据的农产品物流配送优化实践案例分享
基于大数据的农产品物流配送优化实践案例分享第一章：引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (2)第二章：大数据与农产品物流配送概述 (3)2.1 大数据的定义与特征 (3)2.2 农产品物流配送的特点 (3)2.3 大数据在农产品物流配送中的应用 (3)第三章：农产品物流配送现状分析 (4)3.1 我国农产品物流配送现状 (4)3.1.1 物流配送体系概述 (4)3.1.2 物流配送现状分析 (5)3.2 存在的问题与挑战 (5)3.2.1 农产品物流配送成本较高 (5)3.2.2 农产品物流配送设施不足 (5)3.2.3 农产品物流配送信息化水平有待提高 (5)3.2.4 农产品物流配送体系不完善 (5)3.2.5 农产品物流配送市场秩序混乱 (5)第四章：大数据在农产品物流配送中的关键技术研究 (5)4.1 数据采集与预处理 (5)4.2 数据挖掘与分析 (6)4.3 数据可视化与决策支持 (6)第五章：农产品物流配送优化模型构建 (7)5.1 优化目标与约束条件 (7)5.2 模型构建与求解方法 (8)5.2.1 模型构建 (8)5.2.2 求解方法 (8)第六章：农产品物流配送优化实践案例 (8)6.1 案例背景 (8)6.2 优化方案设计与实施 (8)6.2.1 优化目标 (8)6.2.2 优化方案设计 (9)6.2.3 实施步骤 (9)6.3 案例效果分析 (9)6.3.1 配送效率提升 (9)6.3.2 物流成本降低 (9)6.3.3 农产品损耗减少 (9)6.3.4 客户满意度提升 (10)第七章：农产品物流配送优化策略 (10)7.1 优化配送路线 (10)7.2 优化配送时间 (10)7.3 优化配送资源 (10)第八章：大数据驱动的农产品物流配送平台建设 (11)8.1 平台架构设计 (11)8.2 关键技术实现 (11)8.3 平台应用案例分析 (12)第九章：农产品物流配送优化实践成果评价 (12)9.1 评价指标体系构建 (12)9.2 评价方法与模型 (12)9.3 成果评价与分析 (13)第十章：结论与展望 (13)10.1 研究结论 (13)10.2 研究局限与展望 (14)第一章：引言1.1 研究背景我国经济的快速发展，农业现代化水平不断提升，农产品物流配送作为连接生产与消费的重要环节，日益受到广泛关注。
多渠道融合下的物流仓储管理系统升级方案
多渠道融合下的物流仓储管理系统升级方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章：物流仓储管理现状分析 (3)2.1 现有物流仓储管理流程 (3)2.1.1 物流仓储管理概述 (3)2.1.2 物流仓储管理流程细节 (3)2.2 存在问题与挑战 (4)2.2.1 管理效率问题 (4)2.2.2 库存管理问题 (4)2.2.3 仓储设施问题 (4)2.2.4 人力资源问题 (4)2.2.5 信息化水平问题 (4)第三章：多渠道融合下的物流仓储管理需求分析 (4)3.1 多渠道融合发展趋势 (4)3.2 物流仓储管理需求分析 (5)第四章：物流仓储管理系统升级方案设计 (5)4.1 系统架构设计 (6)4.2 功能模块设计 (6)第五章：物流仓储管理系统关键技术 (7)5.1 物联网技术 (7)5.2 大数据分析技术 (7)5.3 人工智能技术 (8)第六章：物流仓储管理系统实施策略 (8)6.1 项目管理策略 (8)6.1.1 项目目标设定 (8)6.1.2 项目组织结构 (8)6.1.3 项目进度管理 (9)6.1.4 项目成本管理 (9)6.1.5 项目风险管理 (9)6.2 人员培训与资源配置 (9)6.2.1 人员培训 (9)6.2.2 资源配置 (9)第七章：物流仓储管理系统安全与维护 (10)7.1 系统安全策略 (10)7.1.1 物理安全策略 (10)7.1.2 数据安全策略 (10)7.1.3 网络安全策略 (10)7.2 系统维护与升级 (10)7.2.1 系统维护 (10)7.2.2 系统升级 (11)第八章：物流仓储管理系统效果评估 (11)8.1 评估指标体系 (11)8.2 评估方法与流程 (12)8.2.1 评估方法 (12)8.2.2 评估流程 (12)第九章：案例分析 (12)9.1 成功案例分析 (12)9.1.1 项目背景 (12)9.1.2 升级方案 (13)9.1.3 实施效果 (13)9.2 失败案例分析 (13)9.2.1 项目背景 (13)9.2.2 升级方案 (13)9.2.3 失败原因 (13)9.2.4 教训与启示 (14)第十章结论与展望 (14)10.1 项目总结 (14)10.2 未来发展趋势与展望 (14)第一章：引言1.1 项目背景我国经济的快速发展，电子商务的兴起以及消费者需求的多样化，物流行业面临着前所未有的挑战。
基于的大数据分析在仓储管理中的应用案例
基于的大数据分析在仓储管理中的应用案例第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究意义 (3)第二章与大数据分析技术在仓储管理中的概述 (3)2.1 与大数据分析技术简介 (3)2.2 仓储管理概述 (4)2.3 与大数据分析技术在仓储管理中的应用现状 (4)第三章数据采集与预处理 (5)3.1 数据来源与类型 (5)3.1.1 数据来源 (5)3.1.2 数据类型 (5)3.2 数据清洗与整合 (5)3.2.1 数据清洗 (5)3.2.2 数据整合 (5)3.3 数据预处理方法 (5)3.3.1 数据预处理流程 (6)3.3.2 数据预处理方法 (6)第四章仓储管理中的数据挖掘与分析 (6)4.1 聚类分析 (6)4.2 关联规则挖掘 (6)4.3 时间序列分析 (7)第五章库存优化与预测 (7)5.1 库存优化策略 (7)5.2 库存预测方法 (8)5.3 预测结果评估 (8)第六章仓储作业效率分析 (8)6.1 作业效率评价指标 (8)6.1.1 作业效率比率 (9)6.1.2 作业效率指数 (9)6.1.3 库存周转率 (9)6.1.4 作业差错率 (9)6.2 作业效率优化方法 (9)6.2.1 优化作业流程 (9)6.2.2 引入自动化设备 (9)6.2.3 信息化管理 (9)6.2.4 培训员工 (9)6.3 实例分析 (9)第七章仓储安全与风险管理 (10)7.1 安全风险识别 (10)7.2 风险评估与预警 (11)7.3 安全管理措施 (11)第八章仓储物流网络优化 (11)8.1 物流网络设计 (11)8.1.1 物流网络设计原则 (12)8.1.2 物流网络设计方法 (12)8.2 路线优化算法 (12)8.2.1 启发式算法 (12)8.2.2 蚁群算法 (12)8.2.3 遗传算法 (12)8.3 网络优化实例 (12)8.3.1 物流网络现状分析 (13)8.3.2 物流网络优化方案 (13)8.3.3 优化结果分析 (13)第九章人工智能在仓储管理中的应用 (13)9.1 智能问答系统 (13)9.1.1 概述 (13)9.1.2 应用案例 (13)9.2 语音识别与合成 (14)9.2.1 概述 (14)9.2.2 应用案例 (14)9.3 巡检 (14)9.3.1 概述 (14)9.3.2 应用案例 (14)第十章总结与展望 (15)10.1 研究成果总结 (15)10.2 不足与挑战 (15)10.3 未来发展趋势 (15)第一章绪论1.1 研究背景信息技术的飞速发展，人工智能（）和大数据分析技术逐渐成为企业提高竞争力的重要手段。
快递分拣优化技术解决方案
快递分拣优化技术解决方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 目标与意义 (3)第二章：快递分拣现状分析 (4)2.1 快递分拣流程概述 (4)2.2 存在的问题与挑战 (4)第三章：分拣技术概述 (5)3.1 传统分拣技术 (5)3.2 现代分拣技术 (5)第四章：分拣系统设计与优化 (6)4.1 分拣系统架构设计 (6)4.2 分拣路径优化 (6)4.3 分拣效率提升策略 (7)第五章：自动化设备应用 (7)5.1 自动化分拣设备选型 (7)5.2 设备布局与集成 (7)5.3 设备维护与管理 (8)第六章：人工智能技术在分拣中的应用 (8)6.1 机器视觉技术 (8)6.1.1 快递包裹识别 (8)6.1.2 快递包裹定位 (8)6.1.3 快递包裹分类 (9)6.2 机器学习与深度学习 (9)6.2.1 特征提取与模型训练 (9)6.2.2 实时监控与优化 (9)6.2.3 自适应学习与优化 (9)6.3 无人驾驶技术 (9)6.3.1 无人驾驶搬运车 (9)6.3.2 无人驾驶无人机 (9)6.3.3 无人驾驶分拣 (10)第七章：大数据分析在分拣中的应用 (10)7.1 数据采集与处理 (10)7.1.1 数据采集 (10)7.1.2 数据处理 (10)7.2 数据分析与挖掘 (10)7.2.1 数据分析 (10)7.2.2 数据挖掘 (11)7.3 数据可视化与决策支持 (11)7.3.1 数据可视化 (11)7.3.2 决策支持 (12)第八章：信息安全与隐私保护 (12)8.1 数据加密与传输 (12)8.1.1 数据加密技术 (12)8.1.2 传输协议 (12)8.1.3 传输过程安全措施 (12)8.2 用户隐私保护策略 (13)8.2.1 数据收集 (13)8.2.2 数据存储 (13)8.2.3 数据处理 (13)8.2.4 数据销毁 (13)8.3 信息安全风险防范 (13)8.3.1 安全审计 (13)8.3.2 安全防护 (13)8.3.3 安全培训 (14)8.3.4 应急预案 (14)第九章：项目实施与推进 (14)9.1 项目计划与组织 (14)9.1.1 项目目标 (14)9.1.2 项目范围 (14)9.1.3 项目进度计划 (14)9.1.4 资源配置 (14)9.1.5 风险管理 (14)9.2 项目实施与管理 (14)9.2.1 项目启动 (14)9.2.2 项目执行 (14)9.2.3 项目监控 (14)9.2.4 项目沟通与协调 (14)9.2.5 项目变更管理 (14)9.3 项目评估与改进 (15)9.3.1 项目成果评估 (15)9.3.2 项目过程评估 (15)9.3.3 项目改进 (15)9.3.4 项目成果推广 (15)9.3.5 项目后评价 (15)第十章：未来发展趋势与展望 (15)10.1 快递行业发展趋势 (15)10.2 分拣技术发展前景 (15)10.3 市场竞争与合作 (16)，第一章：引言1.1 项目背景电子商务的快速发展，快递行业在我国经济体系中的地位日益显著。
旅游行业智慧旅游系统建设方案
旅游行业智慧旅游系统建设方案第一章智慧旅游系统概述 (3)1.1 智慧旅游的定义与意义 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 意义 (3)1.2 智慧旅游系统的发展历程 (4)1.3 智慧旅游系统的构成要素 (4)第二章旅游行业现状分析 (4)2.1 旅游市场现状 (4)2.2 旅游行业面临的挑战 (5)2.3 智慧旅游系统建设的必要性 (5)第三章智慧旅游系统建设目标 (6)3.1 系统建设总体目标 (6)3.2 系统建设具体目标 (6)3.3 系统建设阶段划分 (6)第四章技术架构与选型 (7)4.1 技术架构设计 (7)4.1.1 总体架构 (7)4.1.2 分层架构设计 (7)4.2 关键技术选型 (8)4.2.1 数据库技术 (8)4.2.2 后端技术 (8)4.2.3 前端技术 (8)4.3 技术风险与应对措施 (8)4.3.1 数据安全风险 (8)4.3.2 系统并发风险 (8)4.3.3 技术更新风险 (8)4.3.4 系统稳定性风险 (8)第五章旅游信息资源整合 (8)5.1 信息资源整合原则 (8)5.2 信息资源整合方法 (9)5.3 信息资源整合平台建设 (9)第六章智慧旅游服务平台建设 (10)6.1 平台架构设计 (10)6.1.1 数据层 (10)6.1.2 服务层 (10)6.1.3 应用层 (10)6.1.4 系统集成层 (10)6.2 平台功能模块划分 (10)6.2.1 旅游信息发布模块 (10)6.2.2 智能推荐模块 (10)6.2.3 在线预订模块 (10)6.2.5 旅游大数据分析模块 (11)6.2.6 旅游安全预警模块 (11)6.3 平台运营与管理 (11)6.3.1 运营策略 (11)6.3.2 管理体系 (11)6.3.3 市场营销 (11)第七章旅游大数据分析与应用 (11)7.1 大数据分析技术 (11)7.1.1 数据采集 (12)7.1.2 数据存储 (12)7.1.3 数据处理 (12)7.1.4 数据分析 (12)7.1.5 可视化 (12)7.2 旅游数据分析模型 (12)7.2.1 用户行为分析模型 (12)7.2.2 旅游市场分析模型 (12)7.2.3 旅游资源优化模型 (12)7.2.4 旅游安全分析模型 (12)7.3 大数据应用案例分析 (13)7.3.1 在线旅游平台用户行为分析 (13)7.3.2 景区游客流量预测 (13)7.3.3 旅游目的地推荐 (13)7.3.4 旅游安全预警 (13)第八章智慧旅游安全保障 (13)8.1 安全风险分析 (13)8.2 安全防护措施 (14)8.3 安全管理制度 (14)第九章智慧旅游系统推广与运营 (14)9.1 推广策略 (15)9.1.1 品牌建设 (15)9.1.2 市场调研 (15)9.1.3 合作伙伴关系 (15)9.2 运营模式 (15)9.2.1 用户服务 (15)9.2.2 营销推广 (15)9.2.3 技术支持 (15)9.3 成效评估与优化 (15)9.3.1 成效评估指标 (16)9.3.2 优化策略 (16)第十章项目实施与管理 (16)10.1 项目实施步骤 (16)10.1.1 需求分析 (16)10.1.2 设计方案 (16)10.1.4 系统测试 (16)10.1.5 系统部署 (16)10.1.6 培训与推广 (16)10.2 项目进度管理 (16)10.2.1 制定项目进度计划 (17)10.2.2 进度监控与调整 (17)10.2.3 项目沟通与协作 (17)10.3 项目风险管理 (17)10.3.1 风险识别 (17)10.3.2 风险评估 (17)10.3.3 风险应对策略 (17)10.3.4 风险监控与处理 (17)10.4 项目验收与评价 (17)10.4.1 验收标准 (17)10.4.2 验收流程 (17)10.4.3 验收结果处理 (17)10.4.4 项目评价 (17)第一章智慧旅游系统概述1.1 智慧旅游的定义与意义1.1.1 定义智慧旅游是指运用现代信息技术，以物联网、云计算、大数据、人工智能等为核心，对旅游行业进行整合、优化和创新，实现旅游资源的合理配置，提升旅游服务质量和效率，满足游客个性化需求的现代旅游模式。
《大数据安全》-课程教学大纲精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版《大数据安全》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16132603课程名称：大数据安全英文名称：Big Data Security课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程专业本科生考核方式：考查先修课程：离散数学、操作系统、计算机网络二、课程简介中文简介本课程是软件工程的专业选修课。
本课程以大数据发展历史、特征、发展趋势为切入点，分析各领域面临的大数据安全威胁和需求，归纳总结大数据安全的科学内涵和技术研究方向。
在此基础上，引出大数据安全的关键技术和应用实践。
随后对大数据安全的产业动态、法律法规、标准研究进行系统梳理，预测大数据安全的发展趋势。
该课程的教学内容可让学生对大数据安全技术有比较全面的了解，使学生初步具备大数据安全系统分析、设计和管理能力。
英文简介The course is an selective course for software engineering. It introduces development history, characteristics and development trend of big data. It analyzes big data security threats and requirements for various fields and summarizes the scientific connotation of big data security and technical research direction. Based on this, key technologies and application practices of big data security are introduced. Then the course systematically comb the industrial dynamics, laws and regulations and standard research of big data security, and predict the development trend of big data security. The teaching content of this course can give students a comprehensive understanding of big data security technology, so that students have the ability to analyze, design and manage big data security systems.三、课程性质与教学目的本课程是软件工程的专业选修课。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据分析技术概述
大数据
▪ 根据维基百科（Wikipedia）的定义，如果一个数据集本身大而复杂，以 至于传统数据应用软件不足以进行处理，那么其可被称为大数据;
▪ 英国数据科学家维克托·舍恩伯格在《大数据时代》一书中，从观念和思 想上对大数据进行定义：大数据时代利用所有的数据，改变了小数据时 代采用的统计学中的随机采样，大数据是指不用随机分析法这样的捷径， 而采用“样本=总体”全数据模式
问题与应用
1. IBM为大数据给出的“5V”定义分别是什么？分别反映了大数据 哪方面的特征？
2. 大数据的处理流程包括哪几步？
3. Spark是如何增强大数据业务计算能力的？
4. 大数据在金融行业有哪些方面的应用？在哪些方面促进了金融科 技的发展？
▪ 数据可视化则是一种将数据以形象的形式呈现给用户的方法。互联网上 现 有 的 数 据 可 视 化 项 目 有 很 多 ， 如 Ta b l e a u 、 P l o t l y 、 E C h a r t s . j s 、 D 3 . j s 等。
大数据处理流程和架构
数据展示
▪ 进行完以上四步工作后，数据分析结果就可以从后端摆到前端，呈现在 用户面前了；
▪ 当前，随着移动互联网的蓬勃发展，用户获取数据的途径也越来越多， 除了传统的PC端和Web端之外，还有手机、平板设备等移动端，且移动 端访问量占比越来越高。
大数据分析促进金融发展的商业逻辑
大数据风控
▪ 传统的风控系统以金融理论和金融机构自行取得的历史数据作为依托。 而近年来，随着大数据分析技术的发展，海量数据分析生成的用户画像、 反欺诈、信用评级等方面大大提高了金融机构的效率和风控能力，对风 控行业进行了一次革新。
大数据处理流程和架构
数据计算
▪ Spark是一个开源集群计算框架，使用了存储器内运算技术，存储器内运 行程序的运算速度比Hadoop MapReduce快高达100倍；
▪ Spark适用于批处理、迭代算法、交互式查询、流处理等多种应用场景， 而这样的整合显著降低了管理成本。同时，Spark的接口非常丰富，提供 了基于Python、Scala、Java和SQL的简单易用的API，也能与其他大数 据工具密切配合，如直接运行到Hadoop集群上。
▪ 国际商用机器公司（IBM）从5V出发，对大数据做了相对完整的阐释， 是目前业界的普遍共识。
Volume
▪ Volume：数据量大 ▪ Velocity：速度快 ▪ Variety：多样化 ▪ Veracity：容错率高 ▪ Value：价值密度低
Variety
Velocity
Value
Veracity
大数据分析、技术和特定场景的基础之上
▪ 数据是风控模型中的核心组件 ▪ 技术则是在大数据时代逐渐发展起来的，是得到最终征信结果的利器 ▪ 特定场景则是确定建模要求的关键
其他应用
▪ 银行业：除了信贷风险评估，大数据也显著改进了供应链金融的业务效 率；
大数据处理流程和架构
大数据处理流程和架构
数据采集
▪ 随着数据采集来源的增多，数据集的格式也变得不尽相同，这被称为数 据集的异构性；
1）结构化数据
Size
Floor
…
Price
82
2
…
80
140
3
…
150
…
…
…
…
200
1
…
230
2）非结构化数据
3）半结构化数据
Id
Phone
UserInfo
1 153****0114 {"age": 32, "gender": "male", …}
Apache Spark
Spark Core RDDs
Spark SQL
Spark Streaming
MLlib (machine learning)
GraphX (graph)
大数据处理流程和架构
数据分析与可视化
▪ 数据分析的工具和方法有很多，比如编程语言Python、Scala、Java等， 抑或是SPSS、SAS和R等统计语言；
2 182****0568 {"age": 48, "gender": "female", …}
…
…
…
100 177****8310 {"age": 18, "gender": "male", …}
大数据处理流程和架构
数据存储与管理
▪ 对于传统的结构化数据，我们通常采用关系型数据库管理系统 （Relational Database Management System, RDBMS）来进行存储和 管理。然而，这一系统难以存放新型的半结构化和非结构化数据;
▪ 对于存储生成的海量数据集，NoSQL数据库（Not Only SQL，泛指非关 系型数据库）和分布式文件系统更为有效;
▪ 分 布 式 文 件 系 统 目 前 使 用 最 多 的 是 Hadoop 系 统 。 Hadoop 是 一 款 以 Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架，可以在特定类型的NoSQL数 据库组成的大型集群上运行。
▪ 证券业：大数据技术可用于量化投资和智能投顾； ▪ 保险业：大数据技术可用于骗保识别和风险定价
大数据分析促进金融发展的商业逻辑
未来的应用趋势
▪ 技术方面：未来的大数据分析技术将与其他技术，包括人工智能、区块 链、云计算等共同服务金融行业；
▪ 数据方面：未来金融行业数据的整合、共享和开放逐渐成为趋势； ▪ 应用场景：金融数据与其他跨领域数据的融合应用将不断强化； ▪ 市场方面：数据流通的市场将更加健全； ▪ 安全方面：金融数据安全问题将逐渐摆在台前。