大數據正在以不可阻攔的磅礴氣勢，與當代同樣具有革命意義的*科技進(jìn)步 (如納米技術(shù)、生物工程、全球化等)一起，揭開(kāi)人類(lèi)新世紀的序幕。大數據宣告了21世紀是人類(lèi)自主發(fā)展的時(shí)代，是不以所謂上帝的意志為轉移的時(shí)代，是上帝失業(yè)的時(shí)代。大數據對每個(gè)人的重要性不亞于人類(lèi)初期對火的使用。大數據讓人類(lèi)對一切事物的認識回歸本源;大數據通過(guò)影響經(jīng)濟生活、政治博弈、社會(huì )管理、文化教育科研、醫療保健休閑等等行業(yè)，與每個(gè)人產(chǎn)生密切的聯(lián)系。以下是小編為你整理的數據分析難學(xué)怎么辦 ?

大數據技術(shù)滲透進(jìn)入我們每個(gè)人的日常生活消費之中，它提供了光怪陸離的全媒體，難以琢磨的云計算，無(wú)法抵御的仿真環(huán)境。大數據依仗于無(wú)處不在的傳感器，通過(guò)大數據技術(shù)，人們能夠在醫院之外得悉自己的健康情況;而通過(guò)收集普通家庭的能耗數據，大數據技術(shù)給出人們切實(shí)可用的節能提醒;通過(guò)對城市交通的數據收集處理，大數據技術(shù)能夠實(shí)現城市交通的優(yōu)化。 ?

隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)必將實(shí)現數千年的機器人夢(mèng)想。事實(shí)上，今天人們已經(jīng)享受到了部分家用智能機器人給生活帶來(lái)的便利。比如，智能吸塵器以及廣泛應用于汽車(chē)工業(yè)領(lǐng)域的機器手等等。目前，科學(xué)家研發(fā)出的智能微型計算機只和雪花一樣大，卻能夠執行復雜的計算任務(wù)，將來(lái)可以把這些微型計算機安裝在任何物件上用以監測環(huán)境和發(fā)號施令。

在大數據時(shí)代，人腦信息轉換為電腦信息成為可能?？茖W(xué)家們通過(guò)各種途徑模擬人腦，試圖解密人腦活動(dòng)，最終用電腦代替人腦發(fā)出指令。正如今天人們可以從電腦上下載所需的知識和技能一樣，將來(lái)也可以實(shí)現人腦中的信息直接轉換為電腦中的圖片和文字，用電腦施展讀心術(shù)。 ?

隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái)和技術(shù)的發(fā)展，我們必將進(jìn)入神奇的智能機器人時(shí)代。 ?

大數據技術(shù)的發(fā)展有可能解開(kāi)宇宙起源的奧秘。因為，計算機技術(shù)將一切信息無(wú)論是有與無(wú)、正與負，都歸結為0與1，原來(lái)一切存在都在于數的排列組合，在于大數據。 ?

驗證借款人身份 ?

驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業(yè)可以借助國政通的數據來(lái)驗證姓名、身份證號，借助銀聯(lián)數據來(lái)驗證銀行卡號和姓名，利用運營(yíng)商數據來(lái)驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。 ?

如果借款人是欺詐用戶(hù)，這五個(gè)信息都可以買(mǎi)到。這個(gè)時(shí)候就需要進(jìn)行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通/公安局 API接口，將申請人實(shí)時(shí)拍攝的照片/視頻同客戶(hù)預留在公安的身份證進(jìn)行識別，通過(guò)人臉識別技術(shù)驗證申請人是否是借款人本人。

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其他的驗證客戶(hù)的方式包括讓客戶(hù)出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶(hù)的學(xué)歷證書(shū)和身份認證。 ?

分析提交的信息來(lái)識別欺詐 ?

大部分的貸款申請都從線(xiàn)下移到了線(xiàn)上，特別是在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，消費貸和學(xué)生貸都是以線(xiàn)上申請為主的。 ?

線(xiàn)上申請時(shí)，申請人會(huì )按照貸款公司的要求填寫(xiě)多維度信息例如戶(hù)籍地址，居住地址，工作單位，單位電話(huà)，單位名稱(chēng)等。如果是欺詐用戶(hù)，其填寫(xiě)的信息往 往會(huì )出現一些規律，企業(yè)可根據異常填寫(xiě)記錄來(lái)識別欺詐。例如填寫(xiě)不同城市居住小區名字相同、填寫(xiě)的不同城市，不同單位的電話(huà)相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱(chēng)相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫(xiě)假的小區、地址和單位名稱(chēng)以及電話(huà)等。 ?

如果企業(yè)發(fā)現一些重復的信息和電話(huà)號碼，申請人欺詐的可能性就會(huì )很高。 ?

大數據分析的五個(gè)基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力) ?

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。 ?

DataQualityandMasterDataManagement(數據質(zhì)量和數據管理) ?

數據質(zhì)量和數據管理是一些管理方面的*實(shí)踐。通過(guò)標準化的流程和工具對數據進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?

不管是對數據分析專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數據可視化是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^(guān)的展示數據，讓數據自己說(shuō)話(huà)，讓觀(guān)眾聽(tīng)到結果。 SemanticEngines(語(yǔ)義引擎) ?

我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來(lái)了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語(yǔ)義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?

DataMiningAlgorithms(數據挖掘算法) ?

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。 ?

假如大數據真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話(huà)，我們*把精力關(guān)注在大數據能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰。