支付行業(yè)期刊數(shù)據(jù)分析案例解讀隨著新型支付方式的出現(xiàn)，移動(dòng)支付近年來蓬勃發(fā)展。如何分析利用海量交易？日志作為數(shù)據(jù)的載體，包含了豐富的信息。傳統(tǒng)的log 分析模式效率低下、固化，無法應(yīng)對數(shù)據(jù)體量大、格式不一致、快速增長的現(xiàn)狀，更無法滿足交易異常、失敗時(shí)的實(shí)時(shí)處理和快速響應(yīng)需求。描述了某支付公司采用Log Easy后，通過日志大小實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)深度數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)控制的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

第二，安全對支付公司很重要，安全風(fēng)險(xiǎn)有時(shí)會(huì)造成一些輿論導(dǎo)向。例如，一些金融機(jī)構(gòu)案件被媒體標(biāo)記為特別關(guān)注；某某支付公司發(fā)現(xiàn)資金線問題，消費(fèi)者的錢不見了，這是一個(gè)社會(huì)的焦點(diǎn)。結(jié)合市場風(fēng)險(xiǎn)和大環(huán)境，支付行業(yè)的安全需求如下:1 .支付交易的安全要求；2.數(shù)據(jù)訪問的安全要求；3.防止敏感信息泄露。

big 數(shù)據(jù)攻略案例 分析和結(jié)論我們將迎來一個(gè)“big 數(shù)據(jù)時(shí)代”。中國企業(yè)離這場革命還有多遠(yuǎn)？還有追上領(lǐng)導(dǎo)要多快？{研究結(jié)論} ■營銷的本質(zhì)是影響消費(fèi)者購物前心理路徑的問題，這在數(shù)據(jù)的時(shí)代之前很難做到?！鰧τ趥鹘y(tǒng)企業(yè)來說，打通線上線下營銷，實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式是不可或缺的，比如O2O。■雖然“Da-3”的應(yīng)用往往集中在“Da-3”的營銷上，但對于一些企業(yè)來說，“Da-3”的應(yīng)用早已超出了營銷范疇，進(jìn)入了企業(yè)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、物流、庫存、網(wǎng)站、店內(nèi)運(yùn)營的各個(gè)環(huán)節(jié)。

如下:1。big數(shù)據(jù)Application案例One:醫(yī)療行業(yè)1)SetonHealthcare是首家采用IBM最新Watson技術(shù)的醫(yī)療保健內(nèi)容的客戶分析 forecast。該技術(shù)可以讓企業(yè)找到大量與患者相關(guān)的臨床醫(yī)療信息，通過大規(guī)模處理更好的分析患者信息。在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，早產(chǎn)兒每秒鐘有3000多個(gè)數(shù)據(jù)讀數(shù)。通過這些-3分析，醫(yī)院可以提前知道哪些早產(chǎn)兒存在問題，并采取針對性措施，避免早產(chǎn)兒死亡。

也許在接下來的幾年里，他們收集的數(shù)據(jù)會(huì)讓你的診斷更加準(zhǔn)確。比如不是普通成年人一天三次一片，而是在檢測到你血液中的藥物已經(jīng)代謝完的時(shí)候會(huì)自動(dòng)提醒你再次服藥。2) Big 數(shù)據(jù)配合喬布斯癌癥治療喬布斯是世界上第一個(gè)對自己所有的DNA和腫瘤DNA進(jìn)行排序的人。為此，他支付了幾十萬美元。他得到的不是樣本，而是包含整個(gè)基因的a 數(shù)據(jù)文檔。

你開心他就買你。如果你焦慮的話，他會(huì)忘記，華爾街德溫特資本市場公司CEO保羅·霍汀的日常工作之一，就是利用計(jì)算機(jī)程序分析全球3.4億微博賬號中的留言，判斷人們的情緒，然后從“1”到“50”打分。根據(jù)評分結(jié)果，霍丁再?zèng)Q定如何處置手中的數(shù)百萬美元股票。霍汀的判斷原則很簡單:如果每個(gè)人看起來都很開心，那就買；如果大家的焦慮上升，那就賣出。

案例二國際商業(yè)機(jī)器公司(IBM)估計(jì)這些“數(shù)據(jù)”的可貴之處主要在于時(shí)效性。對于一瞬間就能輸贏的華爾街來說，這個(gè)限制非常重要。曾經(jīng)，2%的華爾街企業(yè)從微博數(shù)據(jù)等平臺(tái)收集“非正式”信息；如今，已有近一半的企業(yè)采用了這種方法?！瘛吧鐣?huì)流動(dòng)”創(chuàng)業(yè)公司在“大數(shù)據(jù)”行業(yè)充滿活力，與微博Twitter是合作伙伴。它分析 數(shù)據(jù)告訴廣告主什么是合適的時(shí)間，誰是合適的用戶，發(fā)布什么是合適的內(nèi)容，深受廣告主的喜愛。

你買了紙尿褲和啤酒，大數(shù)據(jù)classic案例在一家超市里，人們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別有趣的現(xiàn)象:紙尿褲和啤酒這兩種完全不相關(guān)的商品被放在了一起。但這個(gè)奇怪的舉動(dòng)卻大大增加了尿布和啤酒的用量。這不是笑話，而是發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖超市的真相案例一直被商家津津樂道。原來，美國女性通常在家照顧孩子，所以她們經(jīng)常在下班回家的路上讓丈夫給孩子買紙尿褲，丈夫也會(huì)同時(shí)買自己喜歡的啤酒。

亞馬遜的推薦引擎完全基于顧客過去的購買行為:顧客購物車中收藏的商品，顧客喜歡的商品，以及其他用戶瀏覽或購買的商品。利用big 數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行了上述-3分析，為每位客戶定制了個(gè)人主頁。由于這一戰(zhàn)略，該公司第三財(cái)季的銷售額增長了27%，達(dá)到131.8億美元，而去年同期為96億美元。

Da數(shù)據(jù)Face分析案例Da數(shù)據(jù)Face-2案例人臉識別技術(shù)可以在大數(shù)據(jù)環(huán)境中發(fā)揮強(qiáng)大的作用。下面分享一下Da數(shù)據(jù)Face分析的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)Face-2案例1基于特征的方法和基于圖像的方法1?；谔卣鞯姆椒夹g(shù):基于特征的方法試圖找到人臉的不變特征進(jìn)行檢測。其基本思想是，人的視覺可以很容易地察覺到不同姿勢和光照條件下對人臉的觀察，因此盡管有這些變化，但一定有一致的屬性或特征。

例子:邊緣檢測器通常提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、膚色和發(fā)際線?；谔崛〉奶卣鳎⒔y(tǒng)計(jì)模型來描述它們之間的關(guān)系，并驗(yàn)證圖像中人臉的存在，優(yōu)點(diǎn):易于實(shí)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn):基于特征的算法的主要問題之一是圖像特征可能會(huì)因光照、噪聲和遮擋而受到嚴(yán)重破壞。另外，人臉的特征邊界會(huì)被弱化，陰影會(huì)導(dǎo)致強(qiáng)邊緣，使得感知分組算法沒有用。