大數(shù)據(jù)對企業(yè)來說有什么用?對于這個連IT界都眾說紛紜的事情，要讓希望使用大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的企業(yè)主們來說，更是一頭霧水。其實，從傳統(tǒng)企業(yè)的運行流程來看，大數(shù)據(jù)主要能夠在了解用戶、鎖定資源、規(guī)劃生產(chǎn)、做好運營、開展服務(wù)等方面，幫上企業(yè)的忙。以下是小編為你整理的如何快速學數(shù)據(jù)分析 ?

大數(shù)據(jù)通過相關(guān)性分析，將客戶、用戶和產(chǎn)品進行有機串聯(lián)，對用戶的產(chǎn)品偏好，客戶的關(guān)系偏好進行個性化定位，生產(chǎn)出用戶驅(qū)動型的產(chǎn)品，提供客戶導向性的服務(wù)。 ?

從大數(shù)據(jù)技術(shù)方面來看，用數(shù)據(jù)來指引企業(yè)的成長，將不再單單是一句口號。據(jù)百度副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)檢索某一品牌的受眾行為特征，進而反饋給企業(yè)的品牌、產(chǎn)品研發(fā)*，能更準確地了解目標用戶，并推出與調(diào)性相匹配的產(chǎn)品。

通過運用大數(shù)據(jù)，不僅可以從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出適應(yīng)企業(yè)發(fā)展環(huán)境的社會和商業(yè)形態(tài)，用數(shù)據(jù)對用戶和客戶對待產(chǎn)品的態(tài)度，進行挖掘和洞察，準確發(fā)現(xiàn)并解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特征，這必將顛覆傳統(tǒng)企業(yè)在用戶調(diào)研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。 ?

大數(shù)據(jù)不僅改變了數(shù)據(jù)的組合方式，而且影響到企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)和提供。通過用數(shù)據(jù)來規(guī)劃生產(chǎn)架構(gòu)和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產(chǎn)生的細節(jié)問題，提供相關(guān)性的、一對一的解決方案，為企業(yè)開展生產(chǎn)提供保障。 ?

過去的所謂商業(yè)智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數(shù)據(jù)則讓企業(yè)可預(yù)測未來的走向，幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數(shù)據(jù)的虛擬化特征，還將大大降低企業(yè)的經(jīng)營風險，能夠在生產(chǎn)或服務(wù)尚未展開之前就給出相關(guān)確定性答案，讓生產(chǎn)和服務(wù)做到有的放矢。 ?

在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什么會受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)和思維方式所做的準備。據(jù)稱，《紙牌屋》的數(shù)據(jù)庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。下一季劇情拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播，都由數(shù)千萬觀眾的客觀喜好統(tǒng)計決定。 ?

網(wǎng)貸黑名單 ?

顧名思義就是指那些在多家公司借款但至今沒還上款的名單。網(wǎng)貸黑名單是由專門的平臺收集整理，行業(yè)內(nèi)投資人和網(wǎng)貸平臺可免費查詢。網(wǎng)貸黑名單終生都有記錄。只不過，一般我們在人行的征信報告中只會顯示最近5年的征信記錄。那么該如何消除黑名單記錄呢? ?

想要消除黑名單，一般來說，大致要分為兩個步驟。 ?

*，查詢。微信公眾號搜索 閃電查詢。 ?

第二，確認是否還清債務(wù)。還清債務(wù)之后，或者與債權(quán)人達成協(xié)議，可以申請法院取消名單中的信息，同時要到相關(guān)地方申請取消，經(jīng)過核實之后才能刪除。 ?

網(wǎng)貸黑名單會影響車貸和房貸嗎?這就要看你在什么平臺上進行貸款的了。如果被列入銀行黑名單，那么以后就很難在繼續(xù)貸款了。想要貸款買房買車，就比普通人麻煩一些，得先想辦法去相關(guān)的單位消除黑名單，才能申請貸款。如果是P2P網(wǎng)貸黑名單，則要看平臺是否把你的欠款情況通報給征信系統(tǒng)。這樣看了，不管是銀行還是P2P平臺，只要是能把欠下的債還上，那么再貸款買房買車是沒有太大的影響的。 ?

DBA選擇數(shù)據(jù)庫的方法 ?

按性能和安全性來選擇 ?

大型國企(銀行)、傳統(tǒng)企業(yè)上市公司(保險)的企業(yè)級應(yīng)用對數(shù)據(jù)的完整性和安全性要求*，務(wù)必萬無一失，因此安全性*、功能最齊全的Oracle是傳統(tǒng)軟件的*。一般來說移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的公司對數(shù)據(jù)的完整性和安全性的敏感程度并不太高，所以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的從業(yè)者可能有入行幾年還沒見過Oracle的，不過電商、金融類的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品對安全性要求同樣非常高的軟件也應(yīng)該選擇Oracle作為數(shù)據(jù)庫。本文轉(zhuǎn)自《Linux就該這么學》技術(shù)干貨 ?

如果公司是非移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的外企，那么一定要選擇Orcale，一來是洋老板普遍財大氣粗，二來是外企領(lǐng)導不像國內(nèi)領(lǐng)導這么依賴對Windows系統(tǒng)友好的數(shù)據(jù)庫軟件。 ?

按開發(fā)速度和運維難度來選擇 ?

一般國企和事業(yè)單位以及傳統(tǒng)企業(yè)小公司的領(lǐng)導對軟件(一般情況下只有展示網(wǎng)站，連ERP系統(tǒng)都是買現(xiàn)成的)的要求就是價格低、快點出結(jié)果;加上國內(nèi)的傳統(tǒng)的領(lǐng)導對Windows系統(tǒng)有說不清的迷戀;如此一來選擇SQL Server能同時滿足這三個要求，不過一般在這樣的單位不會存在DBA這個崗位——讓開發(fā)網(wǎng)站的程序員擔任DBA的一部分職責(其實也就只有備份、恢復、作業(yè)管理等幾樣)。 ?

按價格和速度因素來選擇 ?

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的創(chuàng)業(yè)公司并不需要太糾結(jié)數(shù)據(jù)的萬無一失，但很在意成本，并且對數(shù)據(jù)訪問速度要求很高。因此資金不太充裕、為了給移動端提供API的服務(wù)器選擇MySQL是最明智的。事實上在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域MySQL的市場占有率是*的，大多數(shù)移動互聯(lián)網(wǎng)公司都用MySQL作為數(shù)據(jù)庫。

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Oracle和SQL Server都是具備完善功能的數(shù)據(jù)庫生態(tài)系統(tǒng)，而MySQL僅是一個速度快、兼容性好的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫軟件。但好在MySQL是開源的，同時追求速度快和數(shù)據(jù)安全的公司(移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的電商、金融公司)在資金充裕可以專人負責寫一個自己的MySQL系統(tǒng)，滿足系統(tǒng)的高可用和、高并發(fā)、高可擴的需求。 ?

盡管MySQL的安全性一直為人所詬病，但經(jīng)過多年改良，安全性已經(jīng)超越了SQL Server。什么是大數(shù)據(jù)風控

在大數(shù)據(jù)風控這個行業(yè)里混，需要了解用戶，了解場景，而這些往往都可以通過數(shù)據(jù)間接反映出來。 ?

比如，用戶在某一時期內(nèi)在多家機構(gòu)申請過貸款，那說明該用戶目前借錢意愿強烈，即使歷史征信良好，也要用策略攔住他的申請，因為他很可能出現(xiàn)拆東墻補西墻的可能。 ?

因此，用數(shù)據(jù)說話是一種方法論。不同數(shù)據(jù)對于風險的作用不同，獲取難度也不同，這就決定了并非對每個用戶都能獲取到其各個維度的信息。 ?

同時，有很多特征只有很少的用戶才會有，也因此造就了數(shù)據(jù)的稀疏性。 ?

如何將稀疏數(shù)據(jù)用在各種機器學習模型中，則正是要考察模型人員對于風險及產(chǎn)品理解的時候了。 ?

要做好大數(shù)據(jù)風控，除了數(shù)據(jù)，模型就是最重要的了。模型有很多，如一般的線性回歸，Logistic回歸以及深度學習等，在實際的業(yè)務(wù)場景中，有的可能單一模型就能達到很好的效果，有的則需要幾個模型的結(jié)合，而具體使用哪個模型用哪些特征，則是要考察模型人員對業(yè)務(wù)和算法的理解了。 ?

再說一下大數(shù)據(jù)風控的直觀感受。傳統(tǒng)風控更像是冷兵器時代的戰(zhàn)爭，雖有協(xié)作但更多的是各作戰(zhàn)單位憑借個人能力的大混戰(zhàn);而大數(shù)據(jù)風控則像是現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的立體作戰(zhàn)，各個作戰(zhàn)單位(數(shù)據(jù))在統(tǒng)一的指揮中樞(算法)里高度協(xié)同作戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)風控能將相似的人更精準的分群，會讓你看到形形色色更加的人，會讓你從紛繁的單一的數(shù)據(jù)中看到其背后的萬千世界。 ?

總之，做數(shù)據(jù)做模型前一定要理解人，做完數(shù)據(jù)模型后還要能夠解釋人。