1。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)交易通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的智能化，進(jìn)而大幅提升企業(yè)的整體效率產(chǎn)出。最常見的應(yīng)用領(lǐng)域是基于個(gè)性化推薦技術(shù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷服務(wù)、廣告服務(wù)、風(fēng)控反欺詐服務(wù)和基于模型算法的征信服務(wù)。第二，數(shù)據(jù)對(duì)外實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過精心的數(shù)據(jù)包裝，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，然后獲得現(xiàn)金收入。市場(chǎng)上常見的是各大數(shù)據(jù)公司利用自身大數(shù)據(jù)提供風(fēng)控查詢、驗(yàn)證、反欺詐服務(wù)、客戶引導(dǎo)、導(dǎo)流、精準(zhǔn)營(yíng)銷服務(wù)、數(shù)據(jù)開放渠道服務(wù)。

分析師可以方便地獲得數(shù)據(jù)輸出分析報(bào)告來指導(dǎo)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)，產(chǎn)品經(jīng)理可以通過計(jì)算數(shù)據(jù)來改善產(chǎn)品功能和用戶體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問題并確定運(yùn)營(yíng)策略和方向，管理層可以通過數(shù)據(jù)來把握企業(yè)事務(wù)和運(yùn)營(yíng)，進(jìn)而做出一些戰(zhàn)略決策和計(jì)劃。Da 數(shù)據(jù)分析 平臺(tái)，有哪些功能？在這里和大家分享一下。如果你對(duì)大數(shù)據(jù)工程感興趣，希望這篇文章能幫到你。

看看宜信ABI做的相關(guān)案例。國(guó)內(nèi)很多銀行已經(jīng)開始嘗試通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。比如中信銀行信用卡中心利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)營(yíng)銷，光大銀行建立了社交網(wǎng)絡(luò)信息庫，招商銀行利用大數(shù)據(jù)發(fā)展小微貸款。總的來說，大數(shù)據(jù)在銀行的應(yīng)用可以分為四大方面:1?？蛻舢嬒窨蛻舢嬒駪?yīng)用主要分為個(gè)人客戶畫像和企業(yè)客戶畫像。個(gè)人客戶畫像包括人口統(tǒng)計(jì)特征、消費(fèi)能力數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)偏好等。企業(yè)客戶畫像包括生產(chǎn)、流通、運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)、銷售和客戶數(shù)據(jù)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)等。

比如某信用卡客戶，一個(gè)月刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均一年打4次客服電話，從未投訴過。按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，客戶是滿意度高、流失風(fēng)險(xiǎn)低的客戶。但如果看到客戶的微博，真實(shí)情況是:工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便?？蛻舻目头娫挃?shù)次未接通，客戶多次在微博投訴，客戶流失風(fēng)險(xiǎn)較大。

租賃云服務(wù)是按需部署的，非常靈活。傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)有幾個(gè)通病:建設(shè)周期太長(zhǎng)，擴(kuò)展不方便。所以大數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)模一般會(huì)適當(dāng)放大，導(dǎo)致前期資源閑置浪費(fèi)，也埋下后期資源不足的隱患，影響業(yè)務(wù)發(fā)展。云計(jì)算很久以前就解決了靈活構(gòu)建的問題。我們可以按需構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)隨著業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)快速靈活的擴(kuò)展，企業(yè)可以按需支付成本。另外，Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中有很多組件，每個(gè)組件對(duì)硬件資源的要求都不一樣。但傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的構(gòu)建往往很難考慮到資源需求的差異平臺(tái)。

說到大數(shù)據(jù)，人們往往會(huì)想到Hadoop。這當(dāng)然是好的，但是隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用，各種數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求不斷提出，一些Hadoop不是很專注的領(lǐng)域也開始被注意到，相關(guān)技術(shù)也迅速在專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域獲得應(yīng)用。最近半年的星火熱就是這樣一個(gè)典型的例子。Spark是基于內(nèi)存計(jì)算的開源集群計(jì)算系統(tǒng)，目標(biāo)是數(shù)據(jù)分析更快。Spark是由加州大學(xué)伯克利分校AMP實(shí)驗(yàn)室基于Matei的一個(gè)小團(tuán)隊(duì)使用Scala開發(fā)的。早期的核心代碼只有3萬行，非常輕量級(jí)。

R語言和MATLAB一樣，用于數(shù)據(jù)分析處理。在某些方面，它比MATLAB更強(qiáng)大，在計(jì)算矩陣方面，PYTHON完全不可比擬。r語言還可以結(jié)合Hadoop在集群上運(yùn)行，這是大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)所必需的。優(yōu)點(diǎn)Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。Hadoop以可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理數(shù)據(jù)。Hadoop之所以可靠，是因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)出現(xiàn)故障，所以它維護(hù)工作數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，以確?？梢詾槌霈F(xiàn)故障的節(jié)點(diǎn)重新分配處理。

Hadoop也是可擴(kuò)展的，可以處理PB級(jí)的數(shù)據(jù)。此外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)，因此其成本相對(duì)較低，任何人都可以使用。Hadoop是一種分布式計(jì)算平臺(tái)，用戶可以輕松構(gòu)建和使用。用戶可以在Hadoop上輕松開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用。主要有以下優(yōu)點(diǎn):可靠性高。Hadoop一點(diǎn)一點(diǎn)存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力是值得信賴的。

Spark已經(jīng)取代Hadoop成為最活躍的開源大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。然而，在選擇大數(shù)據(jù)框架時(shí)，企業(yè)不應(yīng)厚此薄彼，最近，著名大數(shù)據(jù)專家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的異同。Hadoop和Spark都是大數(shù)據(jù)框架，并且都提供了一些工具來執(zhí)行常見的大數(shù)據(jù)任務(wù)，但確切地說，它們執(zhí)行的任務(wù)并不相同，彼此并不排斥。雖然據(jù)說Spark在某些情況下比Hadoop快100倍，但它本身并沒有分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，分布式存儲(chǔ)是當(dāng)今許多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的基礎(chǔ)，它可以在幾乎無限的普通電腦硬盤上存儲(chǔ)PB級(jí)數(shù)據(jù)集，并提供良好的可擴(kuò)展性。你只需要隨著數(shù)據(jù)集的增加而增加硬盤，所以Spark需要一個(gè)第三方分布式存儲(chǔ)。正是因?yàn)檫@個(gè)原因，許多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目都在Hadoop上安裝Spark，這樣Spark的高級(jí)分析應(yīng)用程序就可以使用存儲(chǔ)在HDFS的數(shù)據(jù)，與Hadoop相比，Spark真正的優(yōu)勢(shì)在于速度。Spark的大部分操作都在內(nèi)存中，每次操作后都會(huì)安裝Hadoop的MapReduce系統(tǒng)。