Ⅰ 大數據將如何改變徵信領域
大數據將如何改變徵信領域
21世紀，互聯網、移動互聯網、3D列印、人工智慧……正如摩爾定律所言，人類的科技革新發展迅速，其中大數據的發展潛力最被看好。大數據的概念非常火爆，但少有人真正理解大數據的核心內容，一個普遍而且嚴重的誤解就是：大數據=數據大，即大數據就是量大的數據。但實際上，大數據的核心在於數據的交叉與流動。
亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend將數據比喻成新的石油，在信息社會，隨著大數據、雲計算、物聯網、移動互聯網等新技術及相關的創新應用不斷加快，海量數據正在政務管理、金融業風控、產業發展、城市治理、民生服務等眾多領域不斷產生、積累、變化和發展。正如國際咨詢公司麥肯錫所說：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。」我國的數據應用資源也正和土地、勞動力、資本等生產要素一樣，成為促進中國經濟穩定增長的基本要素。
目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用。可是，數據之間的交叉融合非常少，信用數據源的割裂是當前影響我國大數據應用和拓展的主要障礙。
對於P2P行業來說，大數據在徵信領域作用重大，對P2P平台的核心競爭力是一大考驗，國內外都有一些企業正在從事大數據徵信的研發、實驗乃至實踐工作。值得關注的是，目前國內金融行業中成功運用大數據做風控的企業，只有阿里小貸等少數幾家。他們主要是通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，在幾秒內完成對商家的授信。在數據徵信領域還是存在很多問題，利用大數據進行風險控制任重而道遠。
依賴大數據風控主要靠及時更新的數據和對客戶的約束力來實現其有效性，這兩個因素也被稱為「閉環數據」。盡管年初央行同意8家個人徵信機構進行數據的收集，但由於資料庫往往涉及平台的核心競爭力，在沒有建立起相應的激勵機制的情況下，大多不願意共享。
另一方面，P2P行業的信用數據獲取渠道極其有限，個人信用數據部分依靠借款用戶自行提交，部分依靠平台上門徵集，對借款主體的信用數據徵集工作占據了P2P網貸平台的大量人力物力，造成了一定的運營成本壓力和管理壓力。
美國利用數據進行徵信的發展歷程與其背後的邏輯對於我國發展徵信行業具有一定的借鑒意義。美國信用局協會(CDIA)制定了用於個人徵信業務的統一標准數據報告格式和標准數據採集格式，且正在將美國徵信數據的標准推廣至其他國家，以促進徵信體系的全球化發展。除金融相關數據外，電商、電信業、零售業的數據也正在納入徵信體系。
美國徵信市場的特點可以用12字概括：專業分工、邊界清晰、各司其職。整個徵信體系分為機構徵信和個人徵信，其中機構徵信又分為資本市場信用和普通企業信用。個人徵信方面，先由美國三大徵信局益百利(Experian)、愛克菲(Equifax)美國環聯(TransUnion)進行數據處理，然後再由FICO Score和Vantage Score等評分機構進行信用評級，最後應用到實際的金融環境之中，已形成一條成熟的核心產業鏈。
另外，美國通過立法和行業共識，其數據徵信體系也形成了相對統一的標准。以「個人徵信」為例，其內涵由「5C1S」定義：品德(Character)、能力(Capability)、資本(Capital)、條件(Condition)、擔保品(Collatera)、穩定性(Stability)。同時，信用的邊界也得到了明確的刻畫，即對於用來量化信用的數據基礎形成了共識。
從歷史發展路徑來看，美國的大數據徵信也是先經歷了野蠻生長，然後理智整合。在這個過程中，應用場景的拓展、技術的進步和法律法規的完善起到了關鍵性的推動作用。由於我國利用大數據進行徵信還處於初級階段，央行授權開展個人徵信業務的8家徵信機構也沒有形成成熟的產業閉環，如何協調相關的徵信機構與數據源機構，使得基本的信用信息能夠共享，這需要兩類機構之間互相合作與博弈，也需要政府層面能夠做出適當引導，以便早日打破僵局。
令人欣喜的是，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩定我國經濟增長的內在需要和必然選擇。最近國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，其中最引人注目的就是開放政府數據和推動產業創新。這是我國第一次把發展大數據上升為國家戰略，對推進落實「中國製造2025」和「互聯網+」國家戰略、促進大眾創業、萬眾創新，推動經濟和社會發展具有重要意義。
大數據帶來的新服務模式和資源分析處理能力，將帶動產業技術研發體系的創新，推動跨領域、跨行業的融合和協同創新，在促進新興產業快速發展的同時帶動傳統產業的協同發展，為建設國內信用社會、行業創新提供有力支撐，重塑國家競爭優勢
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Ⅱ 大數據在未來有什麼樣的發展趨勢_大數據的未來發展前景
大數據的未來發展趨勢主要有以下幾點：趨勢一：數據資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓亂櫻寬的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一起助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五：數據泄露泛濫未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會嘩陸叢面臨悉孫數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
趨勢六：數據管理成為核心競爭力數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
趨勢八：數據生態系統復合化程度加強大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。
Ⅲ 大數據時代改變了什麼
大數據時代，通過大數據技術將人們方方面面的信息收集，分析，提供更多有效回的指導和建議。
改變答了傳統行業的決策，幫助傳統行業進行了更多信息化工作。並建立了新興的一些大數據分析行業，幫助企業和個人提供更多信息化服務。
這方面像網路，騰訊，阿里都做了很多大數據項目，也有一些專業大數據，譬如永洪科技等，也提供了專業的大數據分析產品等。
今後，大數據會越來越多的改變人們的生活。
Ⅳ 大數據會改變人類思維
大數據會改變人類思維
一講到大數據，通常都會提到4個V：量大（Volume），積累速度高（Velocity），數據的產生多源化（Variety），數據籠統噪音大（Voracity）。然而，這些只是對大數據在互聯網時代超高速增長現象的描述。大數據真正的意義和價值是它改變了我們的思維方式。這就是大數據思維。
大數據思維能使我們在決策過程中超越原有思維框架的局限。每個人都是依據自己對現實的認識和判斷而不是現實本身作出行動決策的。以數據為基礎的智能決策有兩個步驟。第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策（不行動也是一種決策）。行動決策會受到決策者價值取向的影響。比如，二次大戰末美國打到日本沿岸並調集了比攻打德國時諾曼地登陸更多的軍艦雲集太平洋准備對日本本土發起攻擊。根據對攻佔幾個日本島嶼所造成傷亡數據的分析，美軍預測攻佔日本本土將要付出50萬美軍傷亡的代價。在這個判斷的基礎上，美國總統杜魯門做出了向日本投原子彈的決定。結果是減少了美軍的傷亡但造成了幾十萬日本平民的死亡和持續至今的輻射危害，其價值取向是很清楚的。
人們對事物的理解和判斷會受制於自身思維框架的局限。一個物理學家在分析一件事物時，會很自然地應用物理定律來思考、理解和判斷。所用的概念和語言也會有物理特徵（時間、速度、場、重量、質量、作用力、反作用力等等）。一個社會科學家在分析一件事物時，腦子里出現的框架是人際關系、社會地位、歷史背景、社會效益等等。所用的概念和語言帶有社會人文特徵。搞理論工作的和搞實際工作的思維框架也很不同，前者重視邏輯性、系統性，而後者更重視時間性和可行性。即使是同行業的人也會因年齡、經歷、環境、學歷不同而產生不同的思維框架。當同一現象和信息進入不同人的腦子里時，它會被不同的思維網路過濾、不同的思維方式處理，最後的結果是對同一現實產生不同解讀。沒有一個思維框架，我們無法理解和判斷一件事物。但思維框架本身又對我們的認知產生了一個很難逾越的局限。
大數據思維不是從某個人的思維框架出發，而是讓海量數據碰撞，尋找相關性，先看到結果再分析原因。這就沖破了原有思維框架的局限。比如，美國一家零售商在對海量的銷售數據處理中發現每到星期五下午，啤酒和嬰兒尿布的銷量同時上升。通過觀察發現星期五下班後很多青年男子要買啤酒度周末而這時妻子又常打電話提醒丈夫在回家路上為孩子買尿布。發現這個相關性後，這家零售商就把啤酒和尿布擺在一起，方便年輕的爸爸購物，大大提高了銷售額。
大數據思維可以引發城市管理的新方法。自從美國大使館每天公布PM2.5指數以後，城市空氣污染的問題得到了中國各個城市政府和市民的重視。每天PM2.5檢測數據的採集成為環境保護和管理的一個重要任務。如果一個統計學家按照原有思維框架來設計檢測數據採集，他會從統計學原理出發在市區有代表性的不同地點定時採集和上報數據。其結果是數據量有限，費用高，檢測覆蓋率和准確率低。應用大數據思維，某市環保部門考慮將上萬個手持檢測儀發放給散居各處的市民檢測並通過手機上傳數據。通過手機定位，環保部門可以確定每個數據的測量地點和時間，大大提高數據採集的覆蓋面和精確度。
大數據思維可以對歷史數據的分析提供新思路。中國人講究作學問要「讀萬卷書，行萬里路」。用大數據思維，讀萬卷書在今天並非難事。美國的國會圖書館正在將藏書全部數碼化。以後通過電腦「看書」搜索關鍵詞，分析相關字條和數據將會非常容易，讀萬卷書可能只是幾小時的「小任務」。美國匹茲堡大學公共衛生學院將記錄在報紙、報告、微縮膠片上美國各地自1888年以來有關傳染病發生和死亡的多元、碎片、海量的數據收集、整理並數碼化。通過數據建模和分析，把一百多年的歷史「死」數據變活，建立了1888至2010年美國50多種傳染病電子數據檔案庫。用歷史數據證明了免疫苗的發明和使用避免了一億以上的美國人死於傳染病。（見下圖）
大數據思維能幫助開創新的商業模式。在美國出現的Uber打車服務和後來中國興起的滴滴出行（原滴滴打車）是大數據思維產生的經典020（網上網下完美結合）新型商業模式。智能手機在移動互聯網時代的普及使實時定位的數據傳遞和信息溝通成為可能。它為乘客和司機之間的商業交換提供了一個嶄新的平台，改變了傳統的電話叫車或路邊招車，降低了溝通成本和空駛率，極大地節省了司機乘客雙方的資源和時間。源源不斷的乘車交易和時間地點的電子數據在高速地積累和儲存。數據科學家們可以通過對海量數據的分析尋找規律以提高和改進乘客打車出行的體驗，找到新的商機和推出新的服務。
大數據思維的核心是要意識到我們已經生活在一個互聯網幾乎無處不在的世界。互聯網將各種信息儀器（手機、電腦、感測器、相機、攝像頭、等等）聯為一體（物聯網），數碼化的數據和信息在這個龐大的網上時時刻刻地傳遞、儲存和積累。數碼化數據可以被高速處理，而且已經成為新型的、甚至是最有價值的生產資料。礦物可以冶煉成金屬、原油可以提煉出汽油，如何將數據加工成信息、產生智能、解決過去無法解決的老問題和開創新的管理和商業模式以產生新價值是對我們的挑戰。而迎接這一挑戰的第一步就是要懂得和理解大數據思維。
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Ⅳ 大數據正在如何改變資料庫格局
大數據正在如何改變資料庫格局
提及「資料庫」，大多數人會想到擁有30多年風光歷史的RDBMS。然而，這可能很快就會發生改變。
一大批新的競爭者都在爭奪這一塊重要市場，他們的方法是多種多樣的，卻都有一個共同點：極其專注於大數據。推動新的數據迭代衍生品大部分都是基於底層大數據的3V特徵：數量，速度和種類。本質上來講，今天的數據比以往任何時候都要傳輸更快，體積更大，同時更加多樣化。這是一個新的數據世界，換言之，傳統的關系資料庫管理系統並沒有真正為此而設計。「基本上，他們不能擴展到大量，或快速，或不同種類的數據。」一位數據分析、數據科學咨詢機構的總裁格雷戈里認為。這就是哈特漢克斯最近發現。截至到2013年左右，營銷服務機構使用不同的資料庫，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正應用集群（RAC）的組合。「我們注意到，數據隨著時間的增長，我們的系統不能足夠快速的處理信息」一位科技發展公司的負責人肖恩說到。「如果你不斷地購買伺服器，你只能繼續走到這幺遠，我們希望確保自己有向外擴展的平台。」最小化中斷是一個重要的目標，Iannuzzi說到，因逗首此「我們不能只是切換到Hadoop。」相反，卻選擇了拼接機器，基本上把完整的SQL資料庫放到目前流行的Hadoop大數據平台之上，並允許現有的應用程序能夠與它連接，他認為。哈特漢克斯現在是在執行的初期階段，但它已經看到了好處，Iannuzzi說，包括提高容錯性，高可用性，冗餘性，穩定性和「性能全面提升」。一種完美風暴推動了新的資料庫技術的出現，IDC公司研究副總裁CarlOlofson說到。首先，「我們正在使用的設備與過去對比，處理大數據集更加快速，靈活性更強」Olofson說。在過去，這樣的集合「幾乎必須放在旋轉磁碟上」，而且數據必須以特定的方式來結構化，他解釋說。現在有64位定址，使得能夠設置更大的存儲空間以及更快的網路，並能夠串聯多台計算器充當單個大型資料庫。「這些東西在不可用之前開辟了可能性」Olofson說。與此同時，工作負載也發生了變化。10年前的網站主要是靜態的，例如，今天我們享受到的網路服務環境和互動式購物體驗。反過來，需要新的可擴展性，他說。公司正在利用新的方式來使用數據。雖然傳統上我們大部分的精力都放在了對事務處理_銷售總額的記錄，比如，數據存儲在可以用來分析的地方_現在我們做的更多。應用狀態管理就是一個例子假設你正在玩一個網路游戲。該技術會記錄你與系統的每個會話並連接在一起，以呈現出連續的體驗，即使你切換設備或各種移動，不同的伺服器都會進行處理，Olofson解釋說。數據必須保持連續性，這樣企業才可以分析問題，例如「為什麼從來沒有人穿過水晶廳」。在網路購物方面，為什麼對方點擊配坦選擇顏色後大多數人不會購買某個特殊品牌的鞋子。「以前，我們並沒試圖解決這些問題，或者我們試圖扔進盒子也不太合適」Olofson說。Hadoop是當今新的競爭者中一個重量級的產品。雖然他本身不是一個資料庫，它的成長為企業解決大數據扮演關鍵角色。從本質上講，Hadoop是一個運行高度並行應用程序的數據中心平台，它有很強的可擴展性。通過允許企業擴展「走出去」的分布方式，而不是通過額外昂貴的伺服器「向上」擴展，「它使得我們可以低成本地把一個大的數據集匯總，然後進行分析研究成果」Olofson說。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族產品，其中包括MongoDB-目前第四大流行資料庫管理系統，比照DB引擎山賣數和MarkLogic非結構化數據存儲服務。「關系型資料庫一直是一項偉大的技術持續了30年，但它是建立在不同的時代有不同的技術限制和不同的市場需求，」MarkLogic的執行副總裁喬·產品帕卡說。大數據是不均勻的，他說。許多傳統的技術，這仍然是一個基本要求。「想像一下，你的筆記本電腦上唯一的程序是Excel」帕卡說。「設想一下，你要和你的朋友利用網路保持聯系_或者你正在寫一個合約卻不適合放進行和列中。」拼接數據集是特別棘手的「關系型，你把所有這些數據集中在一起前，必須先決定如何去組織所有的列，」他補充說。「我們可以採取任何形式或結構，並立即開始使用它。」NoSQL資料庫沒有使用關系數據模型，並且它們通常不具有SQL介面。盡管許多的NoSQL存儲折中支持速度等其他因素，MarkLogic為企業定身量做，提供更為周全的選擇。NoSQL儲存市場有相當大的增長，據市場研究媒體，不是每個人都認為這是正確的做法-至少，不是在所有情況下。NoSQL系統「解決了許多問題，他們橫向擴展架構，但他們卻拋出了SQL，」一位CEO-MonteZweben說。這反過來，又為現有的代碼構成問題。SpliceMachine是一家基於Hadoop的實時大數據技術公司，支持SQL事務處理，並針對OLAP和OLAP應用進行實時優化處理。它被稱為替代NewSQL的一個例子，另一類預期會在未來幾年強勁增長。「我們的理念是保持SQL，但橫向擴展架構」Zweben說。「這是新事物，但我們正在努力試圖使它讓人們不必重寫自己的東西。」深度信息科學選擇並堅持使用SQL，但需要另一種方法。公司的DeepSQL資料庫使用相同的應用程序編程介面（API）和關系模型如MySQL，意味著沒有應用變化的需求而使用它。但它以不同的方式處理數據，使用機器學習。DeepSQL可以自動適應使用任何工作負載組合的物理，虛擬或雲主機，該公司表示，從而省去了手動優化資料庫的需要。該公司的首席戰略官ChadJones表示，在業績大幅增加的同時，也有能力將「規模化」為上千億的行。一種來自Algebraix數據完全不同的方式，表示已經開發了數據的第一個真正的數學化基礎。而計算器硬體需在數學建模前建成，這不是在軟體的情況下，Algebraix首席執行官查爾斯銀說。「軟體，尤其是數據，從未建立在數學的基礎上」他說，「軟體在很大程度上是語言學的問題。」經過五年的研發，Algebraix創造了所謂的「數據的代數」集合論，「數據的通用語言」Silver說。「大數據骯臟的小秘密是數據仍然放在不與其他數據小倉融合的地方」Silver解釋說。「我們已經證明，它都可以用數學方法來表示所有的集成。」配備一個基礎的平台，Algebraix現在為企業提供業務分析作為一種服務。改進的性能，容量和速度都符合預期的承諾。時間會告訴我們哪些新的競爭者取得成功，哪些沒有，但在此期間，長期的領導者如Oracle不會完全停滯不前。「軟體是一個非常時尚行業」安德魯·門德爾松，甲骨文執行副總裁資料庫伺服器技術說。「事情經常去從流行到不受歡迎，回再次到流行。」今天的許多創業公司「帶回炒冷飯少許拋光或旋轉就可以了」他說。「這是一個新一代孩子走出學校和重塑的東西。」SQL是「唯一的語言，可以讓業務分析師提出問題並得到答案，他們沒有程序員，」門德爾松說。「大市場將始終是關系型。」至於新的數據類型，關系型資料庫產品早在上世紀90年代發展為支持非結構化數據，他說。在2013年，甲骨文的同名資料庫版本12C增加了支持JSON（JavaScript對象符號）。與其說需要一個不同類型的資料庫，它更是一種商業模式的轉變，門德爾松說。「雲，若是每個人都去，這將破壞這些小傢伙」他說。「大家都在雲上了，所以在這里有沒有地方來放這些小傢伙？「他們會去亞馬遜的雲與亞馬遜競爭？」他補充說。「這將是困難的。」甲骨文有「最廣泛的雲服務」門德爾松說。「在現在的位置，我們感覺良好。」Gartner公司的研究主任里克·格林沃爾德，傾向於採取了類似的觀點。「對比傳統強大的RDBMS，新的替代品並非功能齊全」格林沃爾德說。「一些使用案例可以與新的競爭者來解決，但不是全部，並非一種技術」。展望未來，格林沃爾德預計，傳統的RDBMS供貨商感到價格壓力越來越大，並為他們的產品增加新的功能。「有些人會自由地帶來新的競爭者進入管理自己的整個數據生態系統」他說。至於新的產品，有幾個會生存下來，他預測「許多人將被收購或資金耗盡」。今天的新技術並不代表傳統的RDBMS的結束，「正在迅速發展自己」IDC的Olofson。贊成這種說法，「RDBMS是需要明確定義的數據_總是會有這樣一個角色。」但也會有一些新的競爭者的角色，他說，特別是物聯網技術和新興技術如非易失性內存晶元模塊（NVDIMM）占據上風。Ⅵ 8個提高數據分析工作效率的技巧
8個提高數據分析工作效率的技巧
我剛和一位老友恢復了聯系。她一直對數據科學很感興趣，但10個月前才涉足這一領域——作為一個數據科學家加入了一個組織。我明顯感覺到她已經在新的崗位上學到了很多東西。然而，我們聊天時悶族枯，她提到了一個至今在我腦海里都揮之不去的事實或者說是問題。她說，不論她表現如何，每一個項目或分析任務在令經理滿意之前都要做好多次。她還提到，往往事後發現原本不需要花這么多時間！
聽起來是不是很像你的遭遇？你會不會在得出像樣的答案之前反復分析很多次？或者一遍又一遍地為類似的活動寫著代碼？如果是這樣的話，這篇文章正好適合你。我會分享一些提高效率和減少不必要的重復工作的方法。
備註：請別誤會。我不是說迭代都不好。這篇文章的重點在於如何識別哪些迭代是必要的，哪些是不必要且需要避免的。
什麼原因導致了數據分析中的重復工作？我認為沒有加入新信息，就沒必要重復分析（後面提到一個例外）。下面這些重復工作都是可以避免的：
對客戶問題的診斷有穗空偏差，不能滿足需求，所以要重做。重復分析的目的在於收集更多的變數，而你之前認為不需要這些變數。之前沒有考慮到影響你分析活動的偏差或假設，後來考慮到了所以要重做。哪些迭代是必要的呢？下面舉兩個例子，一、你先建立了一個6個月後的模型，隨後有了新的信息，由此導致的迭代是健康的。二、你有意地從簡單的模型開始逐漸深入理解並構建復雜模型。
上面沒有涵蓋所有可能的情況，但我相信這些例子足夠幫助你判斷你的分析迭代是不是健康的。
這些生產力殺手的影響？我們很清楚一點——沒有人想在分析中出現不健康的迭代和生產力殺手。不是每個數據科學家都樂於一邊做一邊增加變數並反復運行整個分析過程。
分析師和數據科學家會因為不健康迭代和喪失效率而深感挫敗，缺乏成就感。那麼讓我們盡一切努力來避免它們吧。
小貼士：如何避免不健康迭代並增加效率技巧1: 只關注重大問題
每個組織都有很多可以用數據解決的小問題!但雇一個數據科學家的主要目的不在於解決這些小問題。好鋼要用在刀刃上，應該選取3到4個對整個組織影響最大的數據問題交給數據科學家來解決。這些問題一般具有挑戰性，會給你的分析活動帶來最大杠桿（或者收獲滿滿或者顆粒無收，想像一下借貸炒股）。當更大的問題沒被解決時，你不應當去解決小問題。
聽起來沒什麼，但實際上很多組織都沒做好這一點!我看到很多銀行沒用數據分析去改善風險評分，而是去做市場營銷。有些保險公司沒用數據分析提升客戶留存率，而是試圖建立針對代理機構的獎勵計劃。
技巧2: 一開始就創建數據分析的演示文稿 (可能的布局和結構)
我一直這樣做並且受益匪淺。把分析演示稿的框架搭起來應該是項目啟動後的第一件事。這聽起來或許有悖常理，然而一旦你養成這個習慣，就可以節省時間。
如何搭框架呢？你可以用ppt、word、或者一段話來搭框架，形式是無關緊要的。重要的是一開始就要把所有可能情況列出來。例如，如果你試圖降低壞賬沖銷率，那麼可以像下面一樣布局你的演示文稿：
接下來，你可以考慮每個因素如何影響壞賬沖銷率？例如，由於給客戶增加了信用額度導致銀行的壞賬沖銷率增加，你可以：
首先，確定那些信用額度沒被增加的客戶並沒有導致此次壞賬沖銷率增加。
下一步，用一個數學公式來測量這個影響。
一旦你把分析中的每一個分支都考慮到了，那麼你已經為自己創造了一個良好的起點。
技巧3: 事先定義數據螞洞需求
數據需求直接源於最後的分析結果。如果你已經全面地規劃了要做哪些分析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。這里有幾個提示來幫助你:
? 試著賦予數據需求一個結構: 不單是記下變數列表，你應該分門別類地想清楚分析活動需要哪些表格。以上面增加壞賬沖銷率為例，你將需要客戶人口統計表，過往市場營銷活動統計表，客戶過去 12 個月的交易記錄，銀行信貸政策變更文件等資料。
? 收集你可能需要的所有數據: 即使你不是 100%肯定是否需要所有的變數，在這一階段你應該把所有數據都收集起來。這樣做工作量大一些，但是與在以後的環節增加變數收集數據相比，還是更有效率一些。
? 定義您感興趣的數據的時間區間。
技巧 4: 確保你的分析可重現
這個提示聽起來可能很簡單——但初學者和高級分析人員都難以把握好這一點。初學者會用Excel執行每一步活動，其中包括復制粘貼數據。對於高級用戶，任何通過命令行界面完成的工作都可能不可重現。
同樣，使用記事本（notebook）時需要格外小心。你應該克制自己修改以前的步驟，尤其是在前面的數據已經被後面的步驟使用的情況下。記事本在維護這種涉及前後數據勾稽關系的數據流方面表現地非常強大。但是如果記事本中沒維護這種數據流，它也會非常沒用。
技巧5: 建標准代碼庫
沒必要為簡單的操作一次又一次重寫代碼。它不僅浪費時間，還可能會造成語法錯誤。另一個竅門是創建常見操作的標准代碼庫並在整個團隊中共享。
這將不僅確保整個團隊使用相同的代碼，而且也使他們更有效率。
技巧6: 建中間數據集市
很多的時候，你會反復需要同一批信息。例如，你將在多個分析和報告中用到所有客戶信用卡消費記錄。雖然你可以每次都從交易記錄表中提取，但是創建包含這些表的中間數據集市，可以有效節省時間和精力。同樣，市場營銷活動的匯總表也沒必要每次都查詢提取一次。
技巧7: 使用保留樣本和交叉驗證防止過度擬合
很多初學者低估了保留樣本和交叉驗證的強大。很多人傾向於認為只要訓練集足夠大，幾乎不會過擬合，因此沒必要交叉驗證或保留樣本。
有這種想法，往往會在最後出岔子。不單我這樣說——可以看一下Kaggle上任意競賽公開或非公開的排行榜。你會發現前十名中有些人不再過擬合時他們的排名就不再下降了。你可以想像這些都是高級數據科學家。
技巧8: 集中一段時間工作並且有規律地休息
對於我來說，最佳的工作狀態是集中利用2-3小時解決一個問題或項目。作為一名數據科學家，你很難同時完成多項任務。你需要以自己的最佳狀態對待一個單獨的問題。對於我來說，2-3 小時的時間窗口最有效率，你可以依據個人情況自行設定。
後記上面這些就是我提高工作效率的一些方法。我不強調非要第一次就把事情做好，但是你必須養成每一次都能做好的習慣——這樣你才能成為一個專業的數據科學家。
你有什麼提高工作效率的好方法嗎？有的話請在下面的評論中留言。
原文標題：8 Proctivity hacks for Data Scientists & Business Analysts
翻譯筆記1、catchupwithsb.還特指同某人恢復聯系,相當於becomecurrentwithwhat』sgoingoninsomeone』slifewhenyouhaven』tbeenintouchforawhile
所以這句話的意思是說「再次聯絡到（碰到/遇到）你真好」,特指有段時間和你沒有見面或者聯絡時候的說法。
2、proctivitykillers，生產效率殺手，降低生產效率的因素，阻礙提高生產效率的因素。
3、壞賬沖銷率，信用卡行業的重要指標，每月發生壞賬除以當月初信用卡應收款總額的年化比例，主要用於衡量資產的信用水平。
4、插圖中Brandstrategychange，品牌戰略變更可能會導致壞賬沖銷率增加。例如，當採用競爭品牌或者邊際品牌戰略時可能會導致壞賬沖銷率的增加。
5、品牌戰略：
形象品牌。在品牌競爭中形象品牌能有效地贏得公眾的信賴，形成良好的「口碑」效應，對累積、提升品牌資本有著極為重要的作用，能促進企業其它品牌的推廣。例如，雀巢公司的「雀巢」作為母品牌就是形象品牌，它有力地推動了其眾多的子品牌。因此，企業的品牌經營戰略不能沒有形象品牌。競爭品牌，通常是針對市場上同類產品而推出的，它將通過其特殊的市場定位如技術上的、價格上的或服務上的特色撕開競爭對手的防線，或開辟嶄新的目標市場。顯然，競爭品牌的主要目的就是為企業爭奪更多的市場份額，創立企業的競爭優勢。這種類型的品牌也許現在並不能為企業帶來多少利潤，但發展潛力極大，是企業參與未來市場品牌競爭的關鍵和希望。利潤品牌，是企業多品牌經營的中心。利潤品牌為企業創造利潤是現代品牌經營的重要特徵。利潤品牌一般都是企業獨特技術（企業核心競爭力）的代表，競爭者難於在較短時間內進入這一領域為企業創造很大的利潤空間，甚至是超額利潤。當然這類品牌如果不加以提升和改善，就有進入衰退期的可能。邊際品牌，是企業多品牌經營戰略的必要補充。邊際品牌不是企業的形象品牌、競爭品牌，從其表象看難於創造利潤但因其具有一定的客戶基礎，不像其它品牌那樣需要高額的投資。因此，即使該品牌的銷售額停滯不前或緩慢下降，仍有一批忠誠的消費者不會放棄這類品牌。邊際品牌的作用就是創造盈餘資源，並為企業的競爭品牌、形象品牌和利潤品牌提供資源支持，為沖銷企業的固定經營費用做出貢獻。6、插圖中「Acquisitiondriven」，acquisition意為（1）（對公司的）收購，並購；（2）(圖書館通過采購、交換贈閱等)圖書資料的獲得；獲得的書籍(或報刊、雜志)；（3）（知識、技能等的）獲得，習得。例如，dataacquisition指數據採集。
7、插圖中「Spendsimulation」，譯者在此只依文解義的翻成了「花費模擬」。在ask.com搜索引擎中，沒有相應內容，網站提示是否搜索spentsimulation，spent是一個互動游戲，由一個幫助流浪者和貧窮者的公益組織發起，玩家用1000美元生活一個月模擬貧窮的生活狀態，玩家參與互動游戲時會面臨很多選擇，比如?支付信用卡還是支付房租。這個游戲從2011年2月第一次舉辦到2014年7月已經有200萬人在218個國家玩超過400萬次。如果客戶參與這類活動，可能會導致信用卡超期未付。參考鏈接：http://umrham.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/SPENT_(online_game)#cite_note-2
8、datarequirement，數據需求，與之相關的還有Marketrequirement，Proctionrequirement，其中產品需求與數據需求關系緊密。因為數據需求隨著產品業務邏輯展開。要收集一個產品的數據，首先需要了解產品業務邏輯，例如功能之間的交互關系以及單一功能的業務邏輯。其次將業務邏輯節點化，識別出重要節點並列出優先順序。再次將節點化的業務代碼化，主要將列出的重要節點（需要統計的節點）添加統計事件和統計參數。最後形成數據需求文檔。
9、moreoftenthannot，往往。
讀後感譯完這篇文章，我感覺數據分析人員可以從兩個方面借鑒經驗，一是從傳統管理咨詢行業借力，DA需要具備的能力包括傳統咨詢行業解決問題的能力加上數據處理技能。比如本文的第二點提示，類似於咨詢行業的重要方法——結構化思維。可以參考芭芭拉·明托編寫的《Logicinwriting,thinkingandproblemsolving》（中文譯名：金字塔原理——思考、表達和解決問題的邏輯），這本書是麥肯錫的經典培訓教材，介紹了很多實用的方法，幫助讀者在思考表達時重點突出、邏輯清晰、主次分明。二是可以從傳統的數據資源規劃中得到啟發。本文第三點提示，如何確定數據需求，恰恰可以參照傳統數據資源規劃中從業務需求得到數據需求，並對業務和數據進行建模的系統化方法，具體可以參考高復先教授的《信息資源規劃:信息化建設基礎工程》。
本文最後提到工作和休息，這點因人而異。我覺得需要關注以下幾點：
一是評估綜合效率。一周有一兩次效率特高，但綜合效率或許不如一周都保持一個平穩的節奏。可以嘗試用番茄鍾這種時間管理工具來量化分析一下自己的情況；
二是調整生活習慣。數據分析工作需要飽滿的精力，影響精力的因素很多，比如暴飲暴食可能就會帶來負面影響。
三是關注呼吸，如果我們高效率的時候身心舒暢，呼吸自然，那麼這種狀態是可持續的。如果精力集中時，經常屏住呼吸，這種方式更傾向於消耗。冥想和正念訓練或許會有幫助。
工作有如跑馬拉松，有些人的目標不為跑得快只為跑得年頭久，希望60歲依然能去跑，這類人對控制心率的需求大過提高速度。有些人希望盡快提高成績，去沖刺幾個重要賽事，因而自願承擔自由基增加的代價。做數據分析也一樣，設定怎樣的目標，那就怎樣去奔跑吧。
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Ⅶ 大數據將怎樣改變互聯網
大數據將怎樣改變互聯網
隨著大數據產業蓬勃發展，大數據技術及應用逐漸滲透、融入社會各個領域，並且推動互聯網等產業加快轉型升級。如何充分釋放和利用大數據蘊含的巨大價值，無疑成為當下的熱門議題。
傳統行業「掘金」大數據
怎樣給大數據下定義？「通俗地說，大數據就是量很大的數據，大到單個計算機無法處理。」工業和信息化部軟體司司長陳偉此前在接受采訪時介紹，目前，全球數據量每18個月就會翻倍，而由於產業鏈涉及數據採集、存儲、分析、挖掘以及流通服務，大數據不僅改變著互聯網的商業模式，而且還將重構互聯網產業格局，並將人類帶入互聯網的全新時代。
經過多年積累，現在不少保險公司已佔有大量線下數據，並圈定大批低賠付人群樣本。作為互聯網企業代表的網路，正與保險公司發展「深交」，通過對保險公司數據科學建模，利用人工智慧演算法海量計算，將這批具備相同特徵的群體挖掘出來，尋找低賠付人群的准確性已超過了85%。
隨著「雙11」電商節臨近，快遞業緊鑼密鼓地開始准備「迎戰」。與保險行業類似，物流行業也在積極擁抱大數據。阿里巴巴利用菜鳥物流雷達預警，去年「雙11」貨品預測率達到90%，「雙11」期間2.78億訂單僅用10天時間便已發送到位。
「因物流與商家供需信息不匹配，前年或者更早時貨物送達時間甚至超過1個月，有人『雙12』還沒收到『雙11』的貨品……」阿里數據經濟研究中心秘書長潘永花進一步介紹，結合商家銷售數據和物流公司快遞數據綜合分析，可為物流公司提供智能物流解決方案。
伴隨人們大步邁進互聯網時代，各傳統行業不斷爭相擁抱「大數據+」，雲、網、端逐漸成為各行業重要基礎設施體系。潘永花認為，從「端」的角度來看，除智能終端外，還有越來越多的App；從「網」角度來說，互聯網、物聯網、雲和大數據都將是核心資源，而正是基於雲、網、端的基礎，才有了「互聯網+」各種行業的化學反應。
巧用數據資源釋放大能量
有人說，「IT」代表著過去，「DT」才代表著未來。這里所說的「DT」正是指的數據技術。也就是說，當下大數據核心技術成了諸多產業的發展驅動力。「人們逐漸意識到，數據是推動產業發展的動力，也將為今後各行業提供全新服務。它不再僅是業務的附屬品！」Teradata天睿公司大中華區副總裁姜欣表示。
根據大數據產業發展需求，不少互聯網企業不僅巧用大數據助力自身發展，而且也嘗試逐漸向外界開放數據資源，推動傳統企業在「互聯網+」的大潮下轉型升級。
「大數據與行業數據融合，可以產生『核聚變』，迸發出新能量。」網路公司高級副總裁王勁告訴記者，網路正通過大數據技術識別各類目標客群，進行多維度分析客群搜索趨勢、搜索行為、興趣偏好，助力企業了解行業趨勢、加強用戶洞察、提升營銷效果；此外，系列數據資源還能為網上輿情提供實時監控分析。
王勁介紹：「隨著互聯網用戶趨於交互方式尋找服務需求，網路大數據預測未來5年使用語音、圖像來表達需求的比例將超過50%。網路在語音識別、圖像識別、自然語言處理等前沿技術領域，正在有針對性地進行重點突破。」
從政府角度看，如果能盤活政府機構大量數據資源，將更有利於融合並利用外部智慧，提升政府公共服務創新能力，提升社會運行效率。「政務大數據可讓公眾、企業深入參與政府治理，使政府與公眾充分互動，實現政府對公眾服務的精準化、個性化，使政府從單純的管理角色向多元共治方向變革。」潘永花說。
大數據瓶頸消除在望
「目前，大數據產業發展主要遇到的障礙是數據的共享與互通，以及如何保障數據安全。」網路有關負責人表示。
潘永花坦言，目前我國大數據人才缺口大，相關的創新創業人才有待培養，而且我國也缺乏像發達國家一樣的「大數據國家戰略」以及「開放政府政策」，在標准、規范方面還存有各自為政的尷尬。
陳偉指出，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》提出要「加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力」，此舉不僅開啟了數據共享的大門，而且也對各行業、各企業間進行數據互通起到引導示範作用，將有利於打破數據共享互通中的發展障礙。
同時，數據安全、數據共享等話題同樣備受關注。「這是一場『革命』，將對各行各業帶來深刻影響，甚至改變我們的思維方式，但同時它也引發『數據暴政』的擔憂……」牛津大學教授維克多·梅耶－舍恩伯格在《大數據》中的這句經典話語，曾被業界津津樂道。
為保證數據安全，技術層面不容忽視。「從大數據存儲、應用、管理以及隱私保護等方面應層層把關，有針對性地應對安全威脅。」王勁告訴記者，目前，網路綜合採用隨機干擾、散列、K-匿名、泛化等多種隱私保護手段，對用戶數據實現了完全的數據脫敏處理，再供應業務方和合作夥伴進行使用，防止用戶隱私泄露。
有人時常提及，「數據安全三分靠技術，七分靠管理」。潘永花對此也深表認同：「從運營管理層面上說，互聯網企業須對數據安全有嚴格規范標准，建立數據安全保障策略以及各項應急機制。」
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Ⅷ 大數據未來四大發展方向
近幾年，互聯網行業發展風起雲涌，「大數據」炙手可熱，對處於初始階段的大數據而言，很多企業都不會錯失機會。那麼，大數據未來的發展前景和應用策略如何?本文將結合融信教育多年來經驗為大家解析：
趨勢一數據的資源化
何謂資源化，是指大數據成為企業和 社會 關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
另外，大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助於企業經營活動，還有利於推動國民經濟發展。它對於推動信息產業創新、大數據存儲管理挑戰、改變經濟 社會 管理面貌等方面也意義重大。
現在，通過數據的力量，用戶希望掌握真正的便捷信息，從而讓生活更有趣。對於企業來說，如何從海量數據中挖掘出可以有效利用的部分，並且用於品牌營銷，才是企業制勝的法寶。
目前來看大數據時代已經產出是新的工作崗位：大數據開發工程師，大數據分析師，新媒體運營師，人工智慧開發工程師等，新興行業崗位。