Ⅰ 大数据将如何改变征信领域
大数据将如何改变征信领域
21世纪，互联网、移动互联网、3D打印、人工智能……正如摩尔定律所言，人类的科技革新发展迅速，其中大数据的发展潜力最被看好。大数据的概念非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容，一个普遍而且严重的误解就是：大数据=数据大，即大数据就是量大的数据。但实际上，大数据的核心在于数据的交叉与流动。
亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend将数据比喻成新的石油，在信息社会，随着大数据、云计算、物联网、移动互联网等新技术及相关的创新应用不断加快，海量数据正在政务管理、金融业风控、产业发展、城市治理、民生服务等众多领域不断产生、积累、变化和发展。正如国际咨询公司麦肯锡所说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”我国的数据应用资源也正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进中国经济稳定增长的基本要素。
目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用。可是，数据之间的交叉融合非常少，信用数据源的割裂是当前影响我国大数据应用和拓展的主要障碍。
对于P2P行业来说，大数据在征信领域作用重大，对P2P平台的核心竞争力是一大考验，国内外都有一些企业正在从事大数据征信的研发、实验乃至实践工作。值得关注的是，目前国内金融行业中成功运用大数据做风控的企业，只有阿里小贷等少数几家。他们主要是通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，在几秒内完成对商家的授信。在数据征信领域还是存在很多问题，利用大数据进行风险控制任重而道远。
依赖大数据风控主要靠及时更新的数据和对客户的约束力来实现其有效性，这两个因素也被称为“闭环数据”。尽管年初央行同意8家个人征信机构进行数据的收集，但由于数据库往往涉及平台的核心竞争力，在没有建立起相应的激励机制的情况下，大多不愿意共享。
另一方面，P2P行业的信用数据获取渠道极其有限，个人信用数据部分依靠借款用户自行提交，部分依靠平台上门征集，对借款主体的信用数据征集工作占据了P2P网贷平台的大量人力物力，造成了一定的运营成本压力和管理压力。
美国利用数据进行征信的发展历程与其背后的逻辑对于我国发展征信行业具有一定的借鉴意义。美国信用局协会(CDIA)制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式，且正在将美国征信数据的标准推广至其他国家，以促进征信体系的全球化发展。除金融相关数据外，电商、电信业、零售业的数据也正在纳入征信体系。
美国征信市场的特点可以用12字概括：专业分工、边界清晰、各司其职。整个征信体系分为机构征信和个人征信，其中机构征信又分为资本市场信用和普通企业信用。个人征信方面，先由美国三大征信局益百利(Experian)、爱克菲(Equifax)美国环联(TransUnion)进行数据处理，然后再由FICO Score和Vantage Score等评分机构进行信用评级，最后应用到实际的金融环境之中，已形成一条成熟的核心产业链。
另外，美国通过立法和行业共识，其数据征信体系也形成了相对统一的标准。以“个人征信”为例，其内涵由“5C1S”定义：品德(Character)、能力(Capability)、资本(Capital)、条件(Condition)、担保品(Collatera)、稳定性(Stability)。同时，信用的边界也得到了明确的刻画，即对于用来量化信用的数据基础形成了共识。
从历史发展路径来看，美国的大数据征信也是先经历了野蛮生长，然后理智整合。在这个过程中，应用场景的拓展、技术的进步和法律法规的完善起到了关键性的推动作用。由于我国利用大数据进行征信还处于初级阶段，央行授权开展个人征信业务的8家征信机构也没有形成成熟的产业闭环，如何协调相关的征信机构与数据源机构，使得基本的信用信息能够共享，这需要两类机构之间互相合作与博弈，也需要政府层面能够做出适当引导，以便早日打破僵局。
令人欣喜的是，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳定我国经济增长的内在需要和必然选择。最近国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，其中最引人注目的就是开放政府数据和推动产业创新。这是我国第一次把发展大数据上升为国家战略，对推进落实“中国制造2025”和“互联网+”国家战略、促进大众创业、万众创新，推动经济和社会发展具有重要意义。
大数据带来的新服务模式和资源分析处理能力，将带动产业技术研发体系的创新，推动跨领域、跨行业的融合和协同创新，在促进新兴产业快速发展的同时带动传统产业的协同发展，为建设国内信用社会、行业创新提供有力支撑，重塑国家竞争优势
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Ⅱ 大数据在未来有什么样的发展趋势_大数据的未来发展前景
大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓乱樱宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
趋势五：数据泄露泛滥未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会哗陆丛面临悉孙数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八：数据生态系统复合化程度加强大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
Ⅲ 大数据时代改变了什么
大数据时代，通过大数据技术将人们方方面面的信息收集，分析，提供更多有效回的指导和建议。
改变答了传统行业的决策，帮助传统行业进行了更多信息化工作。并建立了新兴的一些大数据分析行业，帮助企业和个人提供更多信息化服务。
这方面像网络，腾讯，阿里都做了很多大数据项目，也有一些专业大数据，譬如永洪科技等，也提供了专业的大数据分析产品等。
今后，大数据会越来越多的改变人们的生活。
Ⅳ 大数据会改变人类思维
大数据会改变人类思维
一讲到大数据，通常都会提到4个V：量大（Volume），积累速度高（Velocity），数据的产生多源化（Variety），数据笼统噪音大（Voracity）。然而，这些只是对大数据在互联网时代超高速增长现象的描述。大数据真正的意义和价值是它改变了我们的思维方式。这就是大数据思维。
大数据思维能使我们在决策过程中超越原有思维框架的局限。每个人都是依据自己对现实的认识和判断而不是现实本身作出行动决策的。以数据为基础的智能决策有两个步骤。第一是对事物的理解和判断，第二是作出行动决策（不行动也是一种决策）。行动决策会受到决策者价值取向的影响。比如，二次大战末美国打到日本沿岸并调集了比攻打德国时诺曼地登陆更多的军舰云集太平洋准备对日本本土发起攻击。根据对攻占几个日本岛屿所造成伤亡数据的分析，美军预测攻占日本本土将要付出50万美军伤亡的代价。在这个判断的基础上，美国总统杜鲁门做出了向日本投原子弹的决定。结果是减少了美军的伤亡但造成了几十万日本平民的死亡和持续至今的辐射危害，其价值取向是很清楚的。
人们对事物的理解和判断会受制于自身思维框架的局限。一个物理学家在分析一件事物时，会很自然地应用物理定律来思考、理解和判断。所用的概念和语言也会有物理特征（时间、速度、场、重量、质量、作用力、反作用力等等）。一个社会科学家在分析一件事物时，脑子里出现的框架是人际关系、社会地位、历史背景、社会效益等等。所用的概念和语言带有社会人文特征。搞理论工作的和搞实际工作的思维框架也很不同，前者重视逻辑性、系统性，而后者更重视时间性和可行性。即使是同行业的人也会因年龄、经历、环境、学历不同而产生不同的思维框架。当同一现象和信息进入不同人的脑子里时，它会被不同的思维网路过滤、不同的思维方式处理，最后的结果是对同一现实产生不同解读。没有一个思维框架，我们无法理解和判断一件事物。但思维框架本身又对我们的认知产生了一个很难逾越的局限。
大数据思维不是从某个人的思维框架出发，而是让海量数据碰撞，寻找相关性，先看到结果再分析原因。这就冲破了原有思维框架的局限。比如，美国一家零售商在对海量的销售数据处理中发现每到星期五下午，啤酒和婴儿尿布的销量同时上升。通过观察发现星期五下班后很多青年男子要买啤酒度周末而这时妻子又常打电话提醒丈夫在回家路上为孩子买尿布。发现这个相关性后，这家零售商就把啤酒和尿布摆在一起，方便年轻的爸爸购物，大大提高了销售额。
大数据思维可以引发城市管理的新方法。自从美国大使馆每天公布PM2.5指数以后，城市空气污染的问题得到了中国各个城市政府和市民的重视。每天PM2.5检测数据的采集成为环境保护和管理的一个重要任务。如果一个统计学家按照原有思维框架来设计检测数据采集，他会从统计学原理出发在市区有代表性的不同地点定时采集和上报数据。其结果是数据量有限，费用高，检测覆盖率和准确率低。应用大数据思维，某市环保部门考虑将上万个手持检测仪发放给散居各处的市民检测并通过手机上传数据。通过手机定位，环保部门可以确定每个数据的测量地点和时间，大大提高数据采集的覆盖面和精确度。
大数据思维可以对历史数据的分析提供新思路。中国人讲究作学问要“读万卷书，行万里路”。用大数据思维，读万卷书在今天并非难事。美国的国会图书馆正在将藏书全部数码化。以后通过电脑“看书”搜索关键词，分析相关字条和数据将会非常容易，读万卷书可能只是几小时的“小任务”。美国匹兹堡大学公共卫生学院将记录在报纸、报告、微缩胶片上美国各地自1888年以来有关传染病发生和死亡的多元、碎片、海量的数据收集、整理并数码化。通过数据建模和分析，把一百多年的历史“死”数据变活，建立了1888至2010年美国50多种传染病电子数据档案库。用历史数据证明了免疫苗的发明和使用避免了一亿以上的美国人死于传染病。（见下图）
大数据思维能帮助开创新的商业模式。在美国出现的Uber打车服务和后来中国兴起的滴滴出行（原滴滴打车）是大数据思维产生的经典020（网上网下完美结合）新型商业模式。智能手机在移动互联网时代的普及使实时定位的数据传递和信息沟通成为可能。它为乘客和司机之间的商业交换提供了一个崭新的平台，改变了传统的电话叫车或路边招车，降低了沟通成本和空驶率，极大地节省了司机乘客双方的资源和时间。源源不断的乘车交易和时间地点的电子数据在高速地积累和储存。数据科学家们可以通过对海量数据的分析寻找规律以提高和改进乘客打车出行的体验，找到新的商机和推出新的服务。
大数据思维的核心是要意识到我们已经生活在一个互联网几乎无处不在的世界。互联网将各种信息仪器（手机、电脑、传感器、相机、摄像头、等等）联为一体（物联网），数码化的数据和信息在这个庞大的网上时时刻刻地传递、储存和积累。数码化数据可以被高速处理，而且已经成为新型的、甚至是最有价值的生产资料。矿物可以冶炼成金属、原油可以提炼出汽油，如何将数据加工成信息、产生智能、解决过去无法解决的老问题和开创新的管理和商业模式以产生新价值是对我们的挑战。而迎接这一挑战的第一步就是要懂得和理解大数据思维。
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Ⅳ 大数据正在如何改变数据库格局
大数据正在如何改变数据库格局
提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。
一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大，同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因逗首此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁CarlOlofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理_销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方_现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击配坦选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB-目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎山卖数和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系_或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-MonteZweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。SpliceMachine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官ChadJones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？”他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据_总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。Ⅵ 8个提高数据分析工作效率的技巧
8个提高数据分析工作效率的技巧
我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时闷族枯，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前都要做好多次。她还提到，往往事后发现原本不需要花这么多时间！
听起来是不是很像你的遭遇？你会不会在得出像样的答案之前反复分析很多次？或者一遍又一遍地为类似的活动写着代码？如果是这样的话，这篇文章正好适合你。我会分享一些提高效率和减少不必要的重复工作的方法。
备注：请别误会。我不是说迭代都不好。这篇文章的重点在于如何识别哪些迭代是必要的，哪些是不必要且需要避免的。
什么原因导致了数据分析中的重复工作？我认为没有加入新信息，就没必要重复分析（后面提到一个例外）。下面这些重复工作都是可以避免的：
对客户问题的诊断有穗空偏差，不能满足需求，所以要重做。重复分析的目的在于收集更多的变量，而你之前认为不需要这些变量。之前没有考虑到影响你分析活动的偏差或假设，后来考虑到了所以要重做。哪些迭代是必要的呢？下面举两个例子，一、你先建立了一个6个月后的模型，随后有了新的信息，由此导致的迭代是健康的。二、你有意地从简单的模型开始逐渐深入理解并构建复杂模型。
上面没有涵盖所有可能的情况，但我相信这些例子足够帮助你判断你的分析迭代是不是健康的。
这些生产力杀手的影响？我们很清楚一点——没有人想在分析中出现不健康的迭代和生产力杀手。不是每个数据科学家都乐于一边做一边增加变量并反复运行整个分析过程。
分析师和数据科学家会因为不健康迭代和丧失效率而深感挫败，缺乏成就感。那么让我们尽一切努力来避免它们吧。
小贴士：如何避免不健康迭代并增加效率技巧1: 只关注重大问题
每个组织都有很多可以用数据解决的小问题!但雇一个数据科学家的主要目的不在于解决这些小问题。好钢要用在刀刃上，应该选取3到4个对整个组织影响最大的数据问题交给数据科学家来解决。这些问题一般具有挑战性，会给你的分析活动带来最大杠杆（或者收获满满或者颗粒无收，想象一下借贷炒股）。当更大的问题没被解决时，你不应当去解决小问题。
听起来没什么，但实际上很多组织都没做好这一点!我看到很多银行没用数据分析去改善风险评分，而是去做市场营销。有些保险公司没用数据分析提升客户留存率，而是试图建立针对代理机构的奖励计划。
技巧2: 一开始就创建数据分析的演示文稿 (可能的布局和结构)
我一直这样做并且受益匪浅。把分析演示稿的框架搭起来应该是项目启动后的第一件事。这听起来或许有悖常理，然而一旦你养成这个习惯，就可以节省时间。
如何搭框架呢？你可以用ppt、word、或者一段话来搭框架，形式是无关紧要的。重要的是一开始就要把所有可能情况列出来。例如，如果你试图降低坏账冲销率，那么可以像下面一样布局你的演示文稿：
接下来，你可以考虑每个因素如何影响坏账冲销率？例如，由于给客户增加了信用额度导致银行的坏账冲销率增加，你可以：
首先，确定那些信用额度没被增加的客户并没有导致此次坏账冲销率增加。
下一步，用一个数学公式来测量这个影响。
一旦你把分析中的每一个分支都考虑到了，那么你已经为自己创造了一个良好的起点。
技巧3: 事先定义数据蚂洞需求
数据需求直接源于最后的分析结果。如果你已经全面地规划了要做哪些分析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。这里有几个提示来帮助你:
? 试着赋予数据需求一个结构: 不单是记下变量列表，你应该分门别类地想清楚分析活动需要哪些表格。以上面增加坏账冲销率为例，你将需要客户人口统计表，过往市场营销活动统计表，客户过去 12 个月的交易记录，银行信贷政策变更文件等资料。
? 收集你可能需要的所有数据: 即使你不是 100%肯定是否需要所有的变量，在这一阶段你应该把所有数据都收集起来。这样做工作量大一些，但是与在以后的环节增加变量收集数据相比，还是更有效率一些。
? 定义您感兴趣的数据的时间区间。
技巧 4: 确保你的分析可重现
这个提示听起来可能很简单——但初学者和高级分析人员都难以把握好这一点。初学者会用Excel执行每一步活动，其中包括复制粘贴数据。对于高级用户，任何通过命令行界面完成的工作都可能不可重现。
同样，使用记事本（notebook）时需要格外小心。你应该克制自己修改以前的步骤，尤其是在前面的数据已经被后面的步骤使用的情况下。记事本在维护这种涉及前后数据勾稽关系的数据流方面表现地非常强大。但是如果记事本中没维护这种数据流，它也会非常没用。
技巧5: 建标准代码库
没必要为简单的操作一次又一次重写代码。它不仅浪费时间，还可能会造成语法错误。另一个窍门是创建常见操作的标准代码库并在整个团队中共享。
这将不仅确保整个团队使用相同的代码，而且也使他们更有效率。
技巧6: 建中间数据集市
很多的时候，你会反复需要同一批信息。例如，你将在多个分析和报告中用到所有客户信用卡消费记录。虽然你可以每次都从交易记录表中提取，但是创建包含这些表的中间数据集市，可以有效节省时间和精力。同样，市场营销活动的汇总表也没必要每次都查询提取一次。
技巧7: 使用保留样本和交叉验证防止过度拟合
很多初学者低估了保留样本和交叉验证的强大。很多人倾向于认为只要训练集足够大，几乎不会过拟合，因此没必要交叉验证或保留样本。
有这种想法，往往会在最后出岔子。不单我这样说——可以看一下Kaggle上任意竞赛公开或非公开的排行榜。你会发现前十名中有些人不再过拟合时他们的排名就不再下降了。你可以想象这些都是高级数据科学家。
技巧8: 集中一段时间工作并且有规律地休息
对于我来说，最佳的工作状态是集中利用2-3小时解决一个问题或项目。作为一名数据科学家，你很难同时完成多项任务。你需要以自己的最佳状态对待一个单独的问题。对于我来说，2-3 小时的时间窗口最有效率，你可以依据个人情况自行设定。
后记上面这些就是我提高工作效率的一些方法。我不强调非要第一次就把事情做好，但是你必须养成每一次都能做好的习惯——这样你才能成为一个专业的数据科学家。
你有什么提高工作效率的好方法吗？有的话请在下面的评论中留言。
原文标题：8 Proctivity hacks for Data Scientists & Business Analysts
翻译笔记1、catchupwithsb.还特指同某人恢复联系,相当于becomecurrentwithwhat’sgoingoninsomeone’slifewhenyouhaven’tbeenintouchforawhile
所以这句话的意思是说“再次联络到（碰到/遇到）你真好”,特指有段时间和你没有见面或者联络时候的说法。
2、proctivitykillers，生产效率杀手，降低生产效率的因素，阻碍提高生产效率的因素。
3、坏账冲销率，信用卡行业的重要指标，每月发生坏账除以当月初信用卡应收款总额的年化比例，主要用于衡量资产的信用水平。
4、插图中Brandstrategychange，品牌战略变更可能会导致坏账冲销率增加。例如，当采用竞争品牌或者边际品牌战略时可能会导致坏账冲销率的增加。
5、品牌战略：
形象品牌。在品牌竞争中形象品牌能有效地赢得公众的信赖，形成良好的“口碑”效应，对累积、提升品牌资本有着极为重要的作用，能促进企业其它品牌的推广。例如，雀巢公司的“雀巢”作为母品牌就是形象品牌，它有力地推动了其众多的子品牌。因此，企业的品牌经营战略不能没有形象品牌。竞争品牌，通常是针对市场上同类产品而推出的，它将通过其特殊的市场定位如技术上的、价格上的或服务上的特色撕开竞争对手的防线，或开辟崭新的目标市场。显然，竞争品牌的主要目的就是为企业争夺更多的市场份额，创立企业的竞争优势。这种类型的品牌也许现在并不能为企业带来多少利润，但发展潜力极大，是企业参与未来市场品牌竞争的关键和希望。利润品牌，是企业多品牌经营的中心。利润品牌为企业创造利润是现代品牌经营的重要特征。利润品牌一般都是企业独特技术（企业核心竞争力）的代表，竞争者难于在较短时间内进入这一领域为企业创造很大的利润空间，甚至是超额利润。当然这类品牌如果不加以提升和改善，就有进入衰退期的可能。边际品牌，是企业多品牌经营战略的必要补充。边际品牌不是企业的形象品牌、竞争品牌，从其表象看难于创造利润但因其具有一定的客户基础，不像其它品牌那样需要高额的投资。因此，即使该品牌的销售额停滞不前或缓慢下降，仍有一批忠诚的消费者不会放弃这类品牌。边际品牌的作用就是创造盈余资源，并为企业的竞争品牌、形象品牌和利润品牌提供资源支持，为冲销企业的固定经营费用做出贡献。6、插图中“Acquisitiondriven”，acquisition意为（1）（对公司的）收购，并购；（2）(图书馆通过采购、交换赠阅等)图书资料的获得；获得的书籍(或报刊、杂志)；（3）（知识、技能等的）获得，习得。例如，dataacquisition指数据采集。
7、插图中“Spendsimulation”，译者在此只依文解义的翻成了“花费模拟”。在ask.com搜索引擎中，没有相应内容，网站提示是否搜索spentsimulation，spent是一个互动游戏，由一个帮助流浪者和贫穷者的公益组织发起，玩家用1000美元生活一个月模拟贫穷的生活状态，玩家参与互动游戏时会面临很多选择，比如?支付信用卡还是支付房租。这个游戏从2011年2月第一次举办到2014年7月已经有200万人在218个国家玩超过400万次。如果客户参与这类活动，可能会导致信用卡超期未付。参考链接：http://umrham.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/SPENT_(online_game)#cite_note-2
8、datarequirement，数据需求，与之相关的还有Marketrequirement，Proctionrequirement，其中产品需求与数据需求关系紧密。因为数据需求随着产品业务逻辑展开。要收集一个产品的数据，首先需要了解产品业务逻辑，例如功能之间的交互关系以及单一功能的业务逻辑。其次将业务逻辑节点化，识别出重要节点并列出优先级。再次将节点化的业务代码化，主要将列出的重要节点（需要统计的节点）添加统计事件和统计参数。最后形成数据需求文档。
9、moreoftenthannot，往往。
读后感译完这篇文章，我感觉数据分析人员可以从两个方面借鉴经验，一是从传统管理咨询行业借力，DA需要具备的能力包括传统咨询行业解决问题的能力加上数据处理技能。比如本文的第二点提示，类似于咨询行业的重要方法——结构化思维。可以参考芭芭拉·明托编写的《Logicinwriting,thinkingandproblemsolving》（中文译名：金字塔原理——思考、表达和解决问题的逻辑），这本书是麦肯锡的经典培训教材，介绍了很多实用的方法，帮助读者在思考表达时重点突出、逻辑清晰、主次分明。二是可以从传统的数据资源规划中得到启发。本文第三点提示，如何确定数据需求，恰恰可以参照传统数据资源规划中从业务需求得到数据需求，并对业务和数据进行建模的系统化方法，具体可以参考高复先教授的《信息资源规划:信息化建设基础工程》。
本文最后提到工作和休息，这点因人而异。我觉得需要关注以下几点：
一是评估综合效率。一周有一两次效率特高，但综合效率或许不如一周都保持一个平稳的节奏。可以尝试用番茄钟这种时间管理工具来量化分析一下自己的情况；
二是调整生活习惯。数据分析工作需要饱满的精力，影响精力的因素很多，比如暴饮暴食可能就会带来负面影响。
三是关注呼吸，如果我们高效率的时候身心舒畅，呼吸自然，那么这种状态是可持续的。如果精力集中时，经常屏住呼吸，这种方式更倾向于消耗。冥想和正念训练或许会有帮助。
工作有如跑马拉松，有些人的目标不为跑得快只为跑得年头久，希望60岁依然能去跑，这类人对控制心率的需求大过提高速度。有些人希望尽快提高成绩，去冲刺几个重要赛事，因而自愿承担自由基增加的代价。做数据分析也一样，设定怎样的目标，那就怎样去奔跑吧。
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Ⅶ 大数据将怎样改变互联网
大数据将怎样改变互联网
随着大数据产业蓬勃发展，大数据技术及应用逐渐渗透、融入社会各个领域，并且推动互联网等产业加快转型升级。如何充分释放和利用大数据蕴含的巨大价值，无疑成为当下的热门议题。
传统行业“掘金”大数据
怎样给大数据下定义？“通俗地说，大数据就是量很大的数据，大到单个计算机无法处理。”工业和信息化部软件司司长陈伟此前在接受采访时介绍，目前，全球数据量每18个月就会翻倍，而由于产业链涉及数据采集、存储、分析、挖掘以及流通服务，大数据不仅改变着互联网的商业模式，而且还将重构互联网产业格局，并将人类带入互联网的全新时代。
经过多年积累，现在不少保险公司已占有大量线下数据，并圈定大批低赔付人群样本。作为互联网企业代表的网络，正与保险公司发展“深交”，通过对保险公司数据科学建模，利用人工智能算法海量计算，将这批具备相同特征的群体挖掘出来，寻找低赔付人群的准确性已超过了85%。
随着“双11”电商节临近，快递业紧锣密鼓地开始准备“迎战”。与保险行业类似，物流行业也在积极拥抱大数据。阿里巴巴利用菜鸟物流雷达预警，去年“双11”货品预测率达到90%，“双11”期间2.78亿订单仅用10天时间便已发送到位。
“因物流与商家供需信息不匹配，前年或者更早时货物送达时间甚至超过1个月，有人‘双12’还没收到‘双11’的货品……”阿里数据经济研究中心秘书长潘永花进一步介绍，结合商家销售数据和物流公司快递数据综合分析，可为物流公司提供智能物流解决方案。
伴随人们大步迈进互联网时代，各传统行业不断争相拥抱“大数据+”，云、网、端逐渐成为各行业重要基础设施体系。潘永花认为，从“端”的角度来看，除智能终端外，还有越来越多的App；从“网”角度来说，互联网、物联网、云和大数据都将是核心资源，而正是基于云、网、端的基础，才有了“互联网+”各种行业的化学反应。
巧用数据资源释放大能量
有人说，“IT”代表着过去，“DT”才代表着未来。这里所说的“DT”正是指的数据技术。也就是说，当下大数据核心技术成了诸多产业的发展驱动力。“人们逐渐意识到，数据是推动产业发展的动力，也将为今后各行业提供全新服务。它不再仅是业务的附属品！”Teradata天睿公司大中华区副总裁姜欣表示。
根据大数据产业发展需求，不少互联网企业不仅巧用大数据助力自身发展，而且也尝试逐渐向外界开放数据资源，推动传统企业在“互联网+”的大潮下转型升级。
“大数据与行业数据融合，可以产生‘核聚变’，迸发出新能量。”网络公司高级副总裁王劲告诉记者，网络正通过大数据技术识别各类目标客群，进行多维度分析客群搜索趋势、搜索行为、兴趣偏好，助力企业了解行业趋势、加强用户洞察、提升营销效果；此外，系列数据资源还能为网上舆情提供实时监控分析。
王劲介绍：“随着互联网用户趋于交互方式寻找服务需求，网络大数据预测未来5年使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%。网络在语音识别、图像识别、自然语言处理等前沿技术领域，正在有针对性地进行重点突破。”
从政府角度看，如果能盘活政府机构大量数据资源，将更有利于融合并利用外部智慧，提升政府公共服务创新能力，提升社会运行效率。“政务大数据可让公众、企业深入参与政府治理，使政府与公众充分互动，实现政府对公众服务的精准化、个性化，使政府从单纯的管理角色向多元共治方向变革。”潘永花说。
大数据瓶颈消除在望
“目前，大数据产业发展主要遇到的障碍是数据的共享与互通，以及如何保障数据安全。”网络有关负责人表示。
潘永花坦言，目前我国大数据人才缺口大，相关的创新创业人才有待培养，而且我国也缺乏像发达国家一样的“大数据国家战略”以及“开放政府政策”，在标准、规范方面还存有各自为政的尴尬。
陈伟指出，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》提出要“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”，此举不仅开启了数据共享的大门，而且也对各行业、各企业间进行数据互通起到引导示范作用，将有利于打破数据共享互通中的发展障碍。
同时，数据安全、数据共享等话题同样备受关注。“这是一场‘革命’，将对各行各业带来深刻影响，甚至改变我们的思维方式，但同时它也引发‘数据暴政’的担忧……”牛津大学教授维克多·梅耶－舍恩伯格在《大数据》中的这句经典话语，曾被业界津津乐道。
为保证数据安全，技术层面不容忽视。“从大数据存储、应用、管理以及隐私保护等方面应层层把关，有针对性地应对安全威胁。”王劲告诉记者，目前，网络综合采用随机干扰、散列、K-匿名、泛化等多种隐私保护手段，对用户数据实现了完全的数据脱敏处理，再供应业务方和合作伙伴进行使用，防止用户隐私泄露。
有人时常提及，“数据安全三分靠技术，七分靠管理”。潘永花对此也深表认同：“从运营管理层面上说，互联网企业须对数据安全有严格规范标准，建立数据安全保障策略以及各项应急机制。”
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Ⅷ 大数据未来四大发展方向
近几年，互联网行业发展风起云涌，“大数据”炙手可热，对处于初始阶段的大数据而言，很多企业都不会错失机会。那么，大数据未来的发展前景和应用策略如何?本文将结合融信教育多年来经验为大家解析：
趋势一数据的资源化
何谓资源化，是指大数据成为企业和 社会 关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
另外，大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。它对于推动信息产业创新、大数据存储管理挑战、改变经济 社会 管理面貌等方面也意义重大。
现在，通过数据的力量，用户希望掌握真正的便捷信息，从而让生活更有趣。对于企业来说，如何从海量数据中挖掘出可以有效利用的部分，并且用于品牌营销，才是企业制胜的法宝。
目前来看大数据时代已经产出是新的工作岗位：大数据开发工程师，大数据分析师，新媒体运营师，人工智能开发工程师等，新兴行业岗位。