大数据

大数据对信贷风险管理的影响是巨大的，本文所述的也只是冰山一角。事实上，如果可以逐步建立以大数据分析逐步替代个人判断的新型信贷风险管理架构，围绕大数据分析对信贷风险管理架构进行重组与再造，势必会能提高金融机构信贷风险管理的有效性，进而平抑信贷不良率波动。因此，如何运用好大数据的众多“功夫”，推动金融信贷的良性发展，将会一直是今后热门的话题。

7月23日，阿里巴巴大数据科学家金榕教授做了主题为《机器人的粮食是数据》的演讲。

随着移动互联网时代的来临，从电子商务到互联网金融，人们在网络上产生的数据“足迹”越来越多，大数据已经成为当前金融机构加强风险控制的重要补充手段。

刷量成为APP推广的黑洞，使得企业的获取真实顾客的成本不断攀高。基于这一问题，比邻数据(LBAdvisor)推出了一款名为“量江湖”的APP推广反作弊工具。

数据利用的起点在于收集，所谓共享经济的思路，就是借力已经存在的可能性，减少收集数据的成本。

美国西雅图时间7月22日，据外媒报道，微软将花费15-25亿美元在爱荷华州的西得梅因市建立170万平方英尺的数据中心，来支持其日益增长的云服务业务。

数据驱动对于一个企业意味着什么？

决策树故名思意是用于基于条件来做决策的，而它运行的逻辑相比一些复杂的算法更容易理解，只需按条件遍历树就可以了，需要花点心思的是理解如何建立决策树。

如同那句良言，“尽信书不如无书”，略改一个字，尽信“数”不如无“数”，也是成立的。过度的、不合理的利用数据，带来的后果可能比没有数据还要糟糕。

如你所知，最近些年，当媒体在描述某位大佬的时间分配时，花多长时间用于招聘是个日趋代表正确的决策：乔帮主说四分之一时间在招聘;雷军也表示80%时间曾用于招聘;谷歌首席人才官拉斯洛·博克在著作《重新定义团队》中则写道：他们把人力资源费用集中用在招聘而非培训上，因为一个最优的人才能胜过300个普通人;张瑞敏甚至一言概括为：“企业即人，人即企业”。

心生向往是因为机器学习在很多方面都已经展现出其魅力，在人工智能的领域比如说AlphaGo，计算机视觉领域的人脸识别,车牌识别，靠近生活的有推荐系统,用户画像，情感分析等等,都或多或少用到机器学习的知识。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

当我们想要创业却对市场行情不甚了解，该如何迅速了解市场行情，以便我们能更好的切入市场？本文作者介绍了一种零成本用大数据获悉市场行情的方法，对你想要了解市场行情非常有帮助。

大数据能量无穷，它将引导未来的商业走向，塑造如今的商业潮流。

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