當(dāng)前，經(jīng)濟(jì)下行導(dǎo)致中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本不斷增加嗎，產(chǎn)品銷售價(jià)格因結(jié)構(gòu)原因和市場(chǎng)原因相對(duì)走低，企業(yè)利潤(rùn)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(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)加大、連鎖性風(fēng)險(xiǎn)陡增、潛在信用風(fēng)險(xiǎn)上升、企業(yè)主的道德風(fēng)險(xiǎn)聚升。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)基本學(xué)習(xí)教程 ?

一些重點(diǎn)領(lǐng)域的銀行等金融機(jī)構(gòu)信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)入了一個(gè)暴露期，一些地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)出現(xiàn)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(xiǎn)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(jì)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(xiǎn)，已成為商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)扼待解決的課題。

風(fēng)控行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)：隨著近年來國(guó) 內(nèi) 大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng) 金融的蓬勃發(fā)展, 頂尖的數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)開始從事各種信用 維度的數(shù)據(jù)收集、 分類、 查詢服務(wù), 這為在線征信與量化風(fēng)險(xiǎn)提供了 技術(shù)、 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。多維度數(shù)據(jù)分析、數(shù)學(xué)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、云計(jì)算。 ?

技術(shù)特點(diǎn)：物理學(xué)的布朗運(yùn)動(dòng)理論：分子運(yùn)動(dòng)無規(guī)則性、永不停歇性、溫度越性。市場(chǎng)是隨機(jī)波動(dòng)的，隨機(jī)波動(dòng)是市場(chǎng)最根本的特性。變量過去的歷史和變量從過去到現(xiàn)在的演變方式則與未來的預(yù)測(cè)不相關(guān)。 ?

也就是說一種現(xiàn)價(jià)已經(jīng)包含了所有信息，包括所有過去的價(jià)格記錄。同時(shí)，價(jià)格與粒子運(yùn)動(dòng)一樣，具有“溫度”越高，運(yùn)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(qǐng)、強(qiáng)制結(jié)清、押品結(jié)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(tǒng)) ?

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(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的基礎(chǔ)。它是一個(gè)高度容錯(cuò)的系統(tǒng)，能檢測(cè)和應(yīng)對(duì)硬件故障，用于在低成本的通用硬件上運(yùn)行。 ?

HDFS簡(jiǎn)化了文件的一致性模型，通過流式數(shù)據(jù)訪問，提供高吞吐量應(yīng)用程序數(shù)據(jù)訪問功能，適合帶有大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。 ?

它提供了一次寫入多次讀取的機(jī)制，數(shù)據(jù)以塊的形式，同時(shí)分布在集群不同物理機(jī)器上。 ?

Mapreduce(分布式計(jì)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(jì)算模型，用以進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的計(jì)算。它屏蔽了分布式計(jì)算框架細(xì)節(jié)，將計(jì)算抽象成map和reduce兩部分， ?

其中Map對(duì)數(shù)據(jù)集上的獨(dú)立元素進(jìn)行指定的操作，生成鍵-值對(duì)形式中間結(jié)果。Reduce則對(duì)中間結(jié)果中相同“鍵”的所有“值”進(jìn)行規(guī)約，以得到最終結(jié)果。 ?

MapReduce非常適合在大量計(jì)算機(jī)組成的分布式并行環(huán)境里進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。 ?

OODA與大數(shù)據(jù) ?

OODA的整個(gè)處理流程，其實(shí)就是一個(gè)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)也是類似，從手機(jī)信息、處理分析到?jīng)Q策執(zhí)行，這些都與OODA有異曲同工之妙!大數(shù)據(jù)的運(yùn)算速度與OODA的循環(huán)速度一樣，都提前決定著結(jié)果。 ?

OODA強(qiáng)調(diào)的是根據(jù)對(duì)手的行為作出決策;大數(shù)據(jù)的核心是依據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)策略的制定!而這都嚴(yán)重地依賴對(duì)海量環(huán)境數(shù)據(jù)的研究分析，以求找到*的應(yīng)對(duì)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)開始在各個(gè)行業(yè)中應(yīng)用開來。這就好比大數(shù)據(jù)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(rèn)為并不一定要按照順序來完成(觀察/調(diào)整/決策/執(zhí)行)，允許基于文化和新的經(jīng)驗(yàn)跳躍式自由組合著使用，同樣的，大數(shù)據(jù)也不能按照固定模式來使用，而是根據(jù)具體環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景來做預(yù)測(cè)分析的工作!也正因?yàn)槿绱?，大?shù)據(jù)才前途無量!! ?

大數(shù)據(jù)概念的結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分模谝栽朴?jì)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(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。 ?

其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，我著手從三個(gè)層面來展開： ?

*層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性;從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在;洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì);從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。 ?

第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過程。 ?

第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，*的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。

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