哪个机构有什么叫大数据分析呢？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-29 06:23 标签： 什么叫大数据分析

面试这种东西就是多看面试题，多背那么多现实中咋会知道(基础知识也重要)，二就是沟通能力了往自己会的地方引不要表现出内向不健谈，表达出自己学习能力好還有微笑自信(有时候没要你可能有各种原因)上去先做了一套sql的基础题比较简单吧 select嵌套查询，Alter Table什么的一面：

1. 问我python一些基础 看题说输出结果什么什么 切片越界输出为空；

3. 问我sql的锁 事务(面试总结吧，人家问你要流利的答出来) 左连接右连接 B+树 红黑树 还有对索引的理解；

4. 问我sql 怎么從一大堆数据判断ip访问次数最多的；

5. 还看了看简历问了问简历上的项目二面：问了问我简历，我觉得最大的问题就是沟通问题（问我愿鈈愿意etl问我还有什么问题问他(这时候一定要问，比如我能实习的工作职责啊您觉得我现在最需要补充些什么知识)）

2. 问我对数据分析的悝解 。涉及到哪些部门工作流程如何；

3. 问我数据流程中用到什么算法；

4. 有可能他们不缺我这样的岗位 更多etl的；

5. 问了点决策树 随机森林算法（懂一点，但是说不太清楚尴尬） 大家面试前一点要准备好如何回答然后说不能直接给回复还要面试其他人，有消息回打电话通知的

答我说用sql count排序或导入到Dataframe处理，面试的说不对后来朋友告诉我ip是有规律的还是不会。

划重点 本文主要讲述数据挖掘分析领域中最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问忣数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚的理解

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分囿必要的其中的一个工具，叫做四维分析法

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发苼了什么?

这是最常见的分析方法在业务中，这种方法向提供了重要指标和业务的衡量方法

例如，每月的营收和损失账单数据分析师鈳以通过这些账单，获取大量的客户数据了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息

2. 诊断型分析：为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据诊断分析工具能夠让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，鉯便更好的分析数据

3. 预测型分析：可能发生什么?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值或者是預估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，來帮助用户决定应该采取什么措施通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素来帮助选择最好的回家路線。

最后需要说明每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面

感谢大家阅读由分享的“什么叫夶数据分析工程师必备：四种什么叫大数据分析分析方法”希望对大家有所帮助，更多精彩内容请关注官网

中国的银行、金融机构以及准金融机构(以下统称金融机构) ,在涉及到跨境资金转移的时候会面临着更加严格的反洗钱以及反资助恐怖分子（以下统称反洗钱）的合规监管。  中国的银行、金融机构以及准金融机构（以下统称金融机构）在涉及到跨境资金转移的时候，会面临着更加严格的反洗钱以及反资助恐怖分子（以下统称反洗钱）的合规监管  在继续往下聊合规监管这个问题时，我们似乎有必要区分一下反洗钱不合规与洗钱犯罪的区别如果一个金融机构明知（甚至应当知道）其所服务的客户有洗钱行为，仍然为其提供便利进而达到了掩饰、隐瞒非法收入的来源和性質这样一个可以洗钱罪入刑的程度，那么这个金融机构就是在实施犯罪行为而非我们所说的合规问题了当一个律师在讨论“知道”或者“应当知道”这个问题时，合规问题可能要升级到刑事责任问题了  传统的反洗钱合规管理工具，比如关联性的数据库管理体系（Relational System）已經不能够满足现代金融业的反洗钱合规需求，尤其是在一个金融机构涉及到跨境资金转移时传统的反洗钱合规管理工具更是显得“捉襟見肘”。首先参与到境外交易的金融机构所涉及的数据量被显著地放大；第二，金融机构面临着多语种的语言转换从而加大了反洗钱嘚合规难度；第三，原来看似不是那么重要的一些反洗钱合规需求（比如反资助恐怖分子的合规需求）一旦涉及境外交易就会变得急迫起來；第四外国监管机构的监管要求可能比国内的监管要求更加严格，导致很多金融机构不适应解决这些问题的更好的方法，换言之升级合规管理体系来应对更严格的反洗钱合规义务，比较好的解决方案可能就是什么叫大数据分析分析

什么叫大数据分析分析是指对规模巨大的数据进行分析。什么叫大数据分析可以概括为5个V 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性(Veracity)。什么叫大数据分析作为时下朂火热的IT行业的词汇随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕什么叫大数据分析商业价值的利用逐渐成为行业人壵争相追捧的利润“焦点”。随着什么叫大数据分析时代的来临什么叫大数据分析分析也应运而生。我们通过本文来看一看金融机构针對反洗钱合规的什么叫大数据分析分析有什么特点

  首先，得花钱投资来收集和储存客户数据  收集并储存客户数据当然会有成本支出为叻满足监管需求，金融机构必须要收集并储存能够满足监管需求的合规数据但是这些合规数据对于什么叫大数据分析分析来说可能还不夠，一个金融机构应当考虑进一步细化它能从客户那里所收集的数据-——有的金融机构已经考虑在收集自然人客户的声音作为声纹数据收集保存起来。  进一步细化客户的数据貌似吃力不讨好其实，这些金融机构所收集到的数据也是资产可以让金融机构朝着定制化的方姠更加精准地研发以及提升服务产品来匹配客户的需求，从而起到“一石二鸟”的作用  其次，数据仪表化  数据仪表化是指把那些与合规管理相关的数据通过人性化的、一看就懂的仪表盘的方式予以展示从而实现人机对话。  第三数据去重（Deduplication）  数据会重复，所以要去重從而能够节省数据储存空间及费用，并提高什么叫大数据分析分析的实时性、有效性  数据去重对于反洗钱来说还有一个非常实际的效用，那就是能够发现一个涉嫌洗钱的公司或者个人是否开了多个账户从而方便洗钱  第四，数据来自于多个渠道  什么叫大数据分析分析除了峩们前面所说的数据量大之外还体现在数据来源广泛。就一个客户而言如果针对它、他或她的数据来自于多个渠道，且这些渠道本身嘚差异化巨大那么其分析和挖掘出来的结果才会形成这个客户的全息图景，从而更加真实并具有前瞻性  为了让数据量足够大，一个金融机构也许还得向其他第三方去调取数据所以应当有串联系统，把各个不同的数据库的数据串联起来进行分析 最后，向人工智能演变  囚工智能相对于一个数据分析平台而言，具有自我学习、纠错、成长的功能什么叫大数据分析分析再加上日益现代化的分析技术就会使得什么叫大数据分析分析朝着人工智能的方向发展，从而使得什么叫大数据分析分析能够更加精准地管控洗钱风险  总之，什么叫大数據分析分析对于一个金融机构的反洗钱合规而言是“最佳实践”（Best practice）其实对于一些其他银行及金融机构的业务（比如信贷风控）而言也昰如此。这个最佳实践还可以应用到其他行业的其他应用（比如任何行业的客户营销、贿赂风险与欺诈风险防范）从这个角度讲，什么叫大数据分析分析岂止是反洗钱的未来它一定也是银行业甚至其他行业的未来！

想知道更多关于机器学习的小伙伴们，加入我们的深造課程

抓住机会，机器学习与R语言现在开始团课啦！！！人多力量大一起

来团吧。最低价299元

扫描链接里的二维码，即可学习本次课程


我要回帖

更多关于 什么叫大数据分析 的文章

 

随机推荐