大數(shù)據(jù)正在以不可阻攔的磅礴氣勢，與當代同樣具有革命意義的*科技進步 (如納米技術(shù)、生物工程、全球化等)一起，揭開人類新世紀的序幕。大數(shù)據(jù)宣告了21世紀是人類自主發(fā)展的時代，是不以所謂上帝的意志為轉(zhuǎn)移的時代，是上帝失業(yè)的時代。大數(shù)據(jù)對每個人的重要性不亞于人類初期對火的使用。大數(shù)據(jù)讓人類對一切事物的認識回歸本源;大數(shù)據(jù)通過影響經(jīng)濟生活、政治博弈、社會管理、文化教育科研、醫(yī)療保健休閑等等行業(yè)，與每個人產(chǎn)生密切的聯(lián)系。以下是小編為你整理的數(shù)據(jù)分析難學(xué)怎么辦 ?

大數(shù)據(jù)技術(shù)滲透進入我們每個人的日常生活消費之中，它提供了光怪陸離的全媒體，難以琢磨的云計算，無法抵御的仿真環(huán)境。大數(shù)據(jù)依仗于無處不在的傳感器，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，人們能夠在醫(yī)院之外得悉自己的健康情況;而通過收集普通家庭的能耗數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)給出人們切實可用的節(jié)能提醒;通過對城市交通的數(shù)據(jù)收集處理，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)城市交通的優(yōu)化。 ?

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類必將實現(xiàn)數(shù)千年的機器人夢想。事實上，今天人們已經(jīng)享受到了部分家用智能機器人給生活帶來的便利。比如，智能吸塵器以及廣泛應(yīng)用于汽車工業(yè)領(lǐng)域的機器手等等。目前，科學(xué)家研發(fā)出的智能微型計算機只和雪花一樣大，卻能夠執(zhí)行復(fù)雜的計算任務(wù)，將來可以把這些微型計算機安裝在任何物件上用以監(jiān)測環(huán)境和發(fā)號施令。

在大數(shù)據(jù)時代，人腦信息轉(zhuǎn)換為電腦信息成為可能?？茖W(xué)家們通過各種途徑模擬人腦，試圖解密人腦活動，最終用電腦代替人腦發(fā)出指令。正如今天人們可以從電腦上下載所需的知識和技能一樣，將來也可以實現(xiàn)人腦中的信息直接轉(zhuǎn)換為電腦中的圖片和文字，用電腦施展讀心術(shù)。 ?

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來和技術(shù)的發(fā)展，我們必將進入神奇的智能機器人時代。 ?

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展有可能解開宇宙起源的奧秘。因為，計算機技術(shù)將一切信息無論是有與無、正與負，都歸結(jié)為0與1，原來一切存在都在于數(shù)的排列組合，在于大數(shù)據(jù)。 ?

驗證借款人身份 ?

驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業(yè)可以借助國政通的數(shù)據(jù)來驗證姓名、身份證號，借助銀聯(lián)數(shù)據(jù)來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數(shù)據(jù)來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。 ?

如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調(diào)用國政通/公安局 API接口，將申請人實時拍攝的照片/視頻同客戶預(yù)留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術(shù)驗證申請人是否是借款人本人。

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其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學(xué)歷證書和身份認證。 ?

分析提交的信息來識別欺詐 ?

大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，消費貸和學(xué)生貸都是以線上申請為主的。 ?

線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現(xiàn)一些規(guī)律，企業(yè)可根據(jù)異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區(qū)名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區(qū)、地址和單位名稱以及電話等。 ?

如果企業(yè)發(fā)現(xiàn)一些重復(fù)的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。 ?

大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities(預(yù)測性分析能力) ?

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。 ?

DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理) ?

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的*實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。 SemanticEngines(語義引擎) ?

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?

DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法) ?

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。 ?

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們*把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。