當前，經(jīng)濟下行導致中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本不斷增加嗎，產(chǎn)品銷(xiāo)售價(jià)格因結構原因和市場(chǎng)原因相對走低，企業(yè)利潤空間被進(jìn)一步壓縮，許多中小企業(yè)陷入經(jīng)營(yíng)困境，導致企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險加大、連鎖性風(fēng)險陡增、潛在信用風(fēng)險上升、企業(yè)主的道德風(fēng)險聚升。以下是小編為你整理的大數據基本學(xué)習教程 ?
一些重點(diǎn)領(lǐng)域的銀行等金融機構信貸風(fēng)險進(jìn)入了一個(gè)暴露期，一些地區的金融機構已經(jīng)出現不良貸款回升苗頭，不良貸款高危行業(yè)中，鋼鐵與建材等行業(yè)信用風(fēng)險快速上升。 ?
制造業(yè)領(lǐng)域新增的不良資產(chǎn)已占到整體不良資產(chǎn)的七成以上，與此同時(shí)經(jīng)濟下行也使得個(gè)人信貸中的逾期率陡增，不良貸款率上升，如何防控信貸風(fēng)險，已成為商業(yè)銀行等金融機構扼待解決的課題。
風(fēng)控行業(yè)發(fā)展趨勢：隨著(zhù)近年來(lái)國 內 大數據互聯(lián)網(wǎng) 金融的蓬勃發(fā)展, 頂尖的數據機構開(kāi)始從事各種信用 維度的數據收集、 分類(lèi)、 查詢(xún)服務(wù), 這為在線(xiàn)征信與量化風(fēng)險提供了 技術(shù)、 數據基礎。多維度數據分析、數學(xué)建模、機器學(xué)習算法、云計算。 ?
技術(shù)特點(diǎn)：物理學(xué)的布朗運動(dòng)理論：分子運動(dòng)無(wú)規則性、永不停歇性、溫度越性。市場(chǎng)是隨機波動(dòng)的，隨機波動(dòng)是市場(chǎng)最根本的特性。變量過(guò)去的歷史和變量從過(guò)去到現在的演變方式則與未來(lái)的預測不相關(guān)。 ?
也就是說(shuō)一種現價(jià)已經(jīng)包含了所有信息，包括所有過(guò)去的價(jià)格記錄。同時(shí)，價(jià)格與粒子運動(dòng)一樣，具有“溫度”越高，運動(dòng)越明顯的特性。 ?
貸款到期，借款人還款。其中借款人可以提前還款，若到期未能還款，則有展期申請、強制結清、押品結清、押品處置、違約金法系處理。借款人還清貸款，即可拿回抵押物品。 ?
HDFS(Hadoop分布式文件系統) ?
源自于Google的GFS論文，發(fā)表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版。 ?
HDFS是Hadoop體系中數據存儲管理的基礎。它是一個(gè)高度容錯的系統，能檢測和應對硬件故障，用于在低成本的通用硬件上運行。 ?
HDFS簡(jiǎn)化了文件的一致性模型，通過(guò)流式數據訪(fǎng)問(wèn)，提供高吞吐量應用程序數據訪(fǎng)問(wèn)功能，適合帶有大型數據集的應用程序。 ?
它提供了一次寫(xiě)入多次讀取的機制，數據以塊的形式，同時(shí)分布在集群不同物理機器上。 ?
Mapreduce(分布式計算框架) ?
源自于google的MapReduce論文，發(fā)表于2004年12月，Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。 ?
MapReduce是一種分布式計算模型，用以進(jìn)行大數據量的計算。它屏蔽了分布式計算框架細節，將計算抽象成map和reduce兩部分， ?
其中Map對數據集上的獨立元素進(jìn)行指定的操作，生成鍵-值對形式中間結果。Reduce則對中間結果中相同“鍵”的所有“值”進(jìn)行規約，以得到最終結果。 ?
MapReduce非常適合在大量計算機組成的分布式并行環(huán)境里進(jìn)行數據處理。 ?
OODA與大數據 ?
OODA的整個(gè)處理流程，其實(shí)就是一個(gè)運動(dòng)控制系統。大數據也是類(lèi)似，從手機信息、處理分析到?jīng)Q策執行，這些都與OODA有異曲同工之妙!大數據的運算速度與OODA的循環(huán)速度一樣，都提前決定著(zhù)結果。 ?
OODA強調的是根據對手的行為作出決策;大數據的核心是依據分析結果指導策略的制定!而這都嚴重地依賴(lài)對海量環(huán)境數據的研究分析，以求找到*的應對方案!
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OODA曾經(jīng)是只為軍事服務(wù)。如今這個(gè)思想工具已經(jīng)開(kāi)始在各個(gè)行業(yè)中應用開(kāi)來(lái)。這就好比大數據在各行各業(yè)中都有不同程度的用武之地，并且逐步發(fā)揮關(guān)鍵性的作用! ?
OODA的發(fā)明者認為并不一定要按照順序來(lái)完成(觀(guān)察/調整/決策/執行)，允許基于文化和新的經(jīng)驗跳躍式自由組合著(zhù)使用，同樣的，大數據也不能按照固定模式來(lái)使用，而是根據具體環(huán)境和應用場(chǎng)景來(lái)做預測分析的工作!也正因為如此，大數據才前途無(wú)量!! ?
大數據概念的結構
大數據就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話(huà)它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng )新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng )新，大數據會(huì )逐步為人類(lèi)創(chuàng )造更多的價(jià)值。 ?
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著(zhù)手從三個(gè)層面來(lái)展開(kāi)： ?
*層面是理論，理論是認知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線(xiàn)。在這里從大數據的特征定義理解行業(yè)對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數據的珍貴所在;洞悉大數據的發(fā)展趨勢;從大數據隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數據之間的長(cháng)久博弈。 ?
第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數據價(jià)值體現的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個(gè)過(guò)程。 ?
第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數據的最終價(jià)值體現。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數據，*的大數據，企業(yè)的大數據和個(gè)人的大數據四個(gè)方面來(lái)描繪大數據已經(jīng)展現的美好景象及即將實(shí)現的藍圖。
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