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大数据分析技术哪家强?畅融金服帮您忙
2016-03-25
原文作者:ConnerForrest 本文由畅融金服运营组编译,欢迎转发,但请注明出处“畅融金服”。大数据分析是企业科技中发展最快的领域之一。很多大数据领域的从业者或想进入大数据行业的求职者,都选择回到学校获取一个高含金量的学位,下面将为您介绍学习大数据分析最好的去处。1.卡内基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)卡内基梅隆大学的Heinz公共政策与管理学院,提供以数据分析为重点的信息系统管理专业硕士课程。2.斯坦福大学(StanfordUniversity)作为硅谷建筑群中的一员,斯坦福大学出现在这个名单上并不奇怪。斯坦福大学的统计学专业硕士课程专注于大数据研究。同时,由于与创业机构联系紧密,斯坦福大学成为想加入创业型企业人士的最佳选择。3.圣克拉拉大学(SantaClaraUniversity)建立于1851年的圣克拉拉大学是加利福尼亚州最古老的一所高校,在美国西部地区有着极高的学术声誉。该校的Leavey商学院为学生提供商业分析专业硕士课程,该专业在全美排名第一。4.密歇根大学迪尔伯恩分校(UniversityofMichigan-Dearborn)密歇根不仅仅是最大的汽车制造商之家,也是一个学习大数据的好地方。与名单上其他私立高校的同类课程相比,迪尔伯恩分校的商业分析硕士课程拥有极高的性价比。5.德克萨斯大学达拉斯分校(UniversityofTexasatDallas)人们说德克萨斯的一切都更大(美国谚语),当然包括数据。由于达拉斯周边聚集着相当数量的大型企业,达拉斯分校的Jindal管理学院成为获取数据分析硕士学位的不二选择。6.弗吉尼亚大学(UniversityofVirginia)弗吉尼亚大学是一所著名的综合性学府,它的数据科学研究所更被视为数据分析研究的圣地。该校的数据科学硕士课程(MSDS)仅需10个月即可完成,是快速成为专业人士的首选。7.佛罗里达大学(UniversityofFlorida)排在第七位的是佛罗里达大学。在这里,学生可获得信息系统和运营管理专业硕士学位。由于该校同时拥有顶级的商学院,因此同时选择攻读管理学专业学位是一个不错的选择。8.普渡大学(PurdueUniversity)被许多人认为是美国中西部地区常春藤联盟名校的普渡大学,是一个学习数据分析好地方。9.马里兰大学(UniversityofMaryland)马里兰大学是一所伟大的公立大学,它为立志成为数据科学家的学生提供高质量的硕士学位课程。同时,由于毗邻华盛顿,很多马里兰大学的毕业生选择以政府工作作为自己职业的开端。10.佐治亚理工学院(GeorgiaInstituteofTechnology)佐治亚理工的统计学硕士课程是一个跨学科的专业。附近的亚特兰大市正在成为一个蓬勃发展的高科技就业市场。
呈现数据背后的故事--典型BI可视化技术综述
2016-03-18
“Tobeornottobe,thatisthequestion.” --WilliamShakespeare商业智能(BusinessIntelligence,简称BI)从技术层面讲就是综合运用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术等进行数据分析;从实际应用角度上看,它将企业内部或者竞争对手的数据收集整理、进行分析和处理,将其转化成知识、分析和结论,从而帮助决策者做出正确决策,提升企业决策质量。因此,商业智能实质上是数据转化为信息的过程,这一过程也可称为信息供应链,其核心目的就是把初始的操作型数据变成决策所使用的商业信息。然而,商业信息与各级决策者之间还存在一条认知理解的天堑,如何变通途,这就需要商业智能可视化技术。随着大数据的兴起,在商务智能领域逐渐催生了几类特征鲜明的信息类型,主要包括文本、网络或图及多维数据等。如何实现这些与大数据密切相关的信息类型可视化就成为当今商务智能可视化技术的研究热点。一、文本可视化文本信息是非结构化数据类型的典型代表,是互联网中最主要的信息类型。文本可视化的意义在于,能够将文本中蕴含的语义特征(如词频与重要度、逻辑结构、主题聚类、动态演化规律等)直观地展示出来。文本可视化的主要技术包括:1.基于词汇的文本可视化--通过对文本中词汇的不同呈现,展现文本的特征。2.基于篇章内容的文本可视化--在词汇可视化的基础上,通过标注、计算、统计、推断等技术手段,发现文章中特定的隐含语义关系。3.基于时间序列的文本可视化--引入时间轴概念,针对文本的时间关系进行可视化研究。4.基于主体领域的文本可视化--从大规模文本中发现特定的一个或者多个主题领域,并反映主题领域之间的关系。二、网络可视化网络关联关系是大数据中最常见的关系。层次结构数据也属于网络信息的一种特殊情况。基于网络节点和连接的拓扑关系,直观地展示网络中潜在的模式关系,例如节点或边聚集性,是网络可视化的主要内容之一。而大数据背景下对各类大规模复杂网络如社会网络和互联网等的演化规律的探究,将推动复杂网络的研究方法与可视化领域进一步深度融合。现有的网络可视化应用有600多种,可以采用不同指标对其进行分类,如任务主题、可视方法等。目前比较典型的分类方法是BenSchneiderman提出的按照网络节点的布局方法进行分类:1.力导引布局--基本思想是将网络看成一个顶点为钢环、边为弹簧的物理系统,系统被赋予某个初始状态以后,弹簧弹力(引力和斥力)的作用会导致钢环移动,这种运动直到系统总能量减少到最小值时停止。2.地图布局--该类方法能够产生用户极易理解的网络布局,它以一幅世界(大洲、国家、省或市)地图作为背景,根据网络节点的地理坐标将其布局在背景图上,然后根据节点间的连接关系绘制网络边。3.圆形布局--该方法在圆心放置一个或一组节点,在同心圆周上按顺序布局其余节点.它能利用通过圆心的十字线产生优良的布局。4.相对空间布局--该方法以“参照体”的空间位置为基础,根据网络各节点与“参照体”的关系计算其坐标。5.聚类布局--该方法根据节点的属性及相互间的连接关系,通过人机交互或应用算法(如MDS、自组织网络(SOM)和Sam/lion映射等)来聚类分组网络节点。6.时间布局--该方法的基本原理是根据节点的时间属性对其进行排布,其典型布局是将历史节点排列在屏幕顶(左)端,当前节点摆放在屏幕底(右)端。同一时间的节点放置在同一排(列)。7.层布局--该方法首先根据节点的分类属性将屏幕划分为几个区域,然后在对应的区域中布局网络节点。 三、多维数据可视化多维数据指的是具有多个维度属性的数据变量,广泛存在于基于传统关系数据库以及数据仓库的应用中,在商业智能系统.多维数据分析的目标是探索多维数据项的分布规律和模式,并揭示不同维度属性之间的隐含关系。典型的多维可视化技术有:1.Scatterplot Matrix--显示多个数据维度中任意两个数据维度之间的依赖关系的矩阵图,分别把多维数据中的每一个维数对称地标注在横轴和纵轴上,把它们在数据集中每一对出现的频度作为关系依赖的评价,这样每两维的关系被显示在这个平面网格图中。2.几何图技术--包括星型图、雷达图、Andrew’s Gurves、shapecoding、Grand—tour等方法。3.图标技术--把多维数据集合中的每一条记录转化为一个图标,可视化的特征元素在对应映射的数据的操控之下,可以看到数据的大概分布特征。4.平行坐标技术--将n维数据空间用n条等距离的平行轴映射到二维平面上,每条轴线都对应于一个属性维。5.Hierarchy技术(1)堆显示技术--选出一个多维数据集属性中的两个属性来构建一个平面坐标系,在此坐标系中,利用不同的坐标值把空间分成不同的矩形表格,再在这些表格中选择剩余属性中的两个属性来构建第二层坐标系,照此方法递推。(2)其它层次化技术—包括Treemap、ConeTrees等。基本思想是将n维数据空间依据一定的原则划分为子空间,对这些子空间以层次结构的方式组织并以图形表示出来。
畅圣大数据作为会员单位参加3.15互联网金融消费者权益保护论坛
2016-03-18
3月15日,上海市互联网金融行业协会第一届第二次会员大会暨3.15互联网金融消费者权益保护论坛在中国金融信息中心隆重举行。畅圣大数据作为上海市互联网金融行业协会的会员单位,全程参与了本次会议论坛。畅圣大数据是上海互联网金融行业协会的会员单位上海市经济和信息化委员会、上海市通信管理局、上海市财政局、上海市工商局、上海市银监局、上海市证监局、上海市保监局7家单位经过选举,正式成为了协会的监事单位。上海市互联网金融行业协会会长万建华发言上海市互联网金融协会会长万建华在发言中表示,对互联网金融行业来说,2016年将是行业调整、加强监管、规范发展、充满机遇的一年,各位会员应更加严格自律,珍惜来之不易的创新环境。协会自去年8月成立以来,一直致力于加强行业自律、服务会员单位、保护消费者权益。选择在今天这个特殊的日子举行会员大会与论坛,更加表明了协会对消费者权益保护的重视。上海现代服务业联合会副会长赵效定致辞市金融办副主任李军致辞与会各方紧扣315消费者权益保护的主题,围绕如何帮助投资人了解行业现状、认清投资风险、树立正确的理财观念、调整正确的投资策略、寻找合规的渠道进行维权等问题进行了探讨。针对投资者保护的问题,上海市互联网金融行业协会秘书长王喆表示,必须要依靠整个行业,包括监管者、从业者、投资者各司其职、各尽其责,才能建立健康的互联网金融生态圈。上海市互联网金融行业协会秘书长王喆发言畅圣大数据作为上海市互联网金融行业协会的会员单位,必将严格遵守行业自律和协会章程,积极履行会员单位职责,努力维护互联网金融生态圈的建设。同时,继续发挥自身数据建模和算法优势,坚持以创新助推金融服务行业发展,积极承担社会责任,坚决维护社会公德,打造行业领先的金融服务品牌。我们的愿景:科技金融,服务中国!
【量化投资的AlphaGo】畅圣大数据hQAS来了!
2016-03-10
作者介绍:陈学珉—畅圣大数据CTO、联合创始人。ACM/ICPC冠军团队成员。AlphaGo再次击败李世石,2:0!在这场AI与人类智慧的顶级较量中,AlphaGo的秘密是什么?答案:具备深度自我学习能力。“AlphaGo学习如何走下一步棋hQAS学习如何做下一步投资”与传统量化投资不同的是,大数据量化投资在原有金融结构化数据基础上,增加了更多非结构化数据,并且把这些结构化数据进行了量化,从而使模型更为优化,决策更为可靠。结构化数据包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息,而非结构化数据主要包括社交文字、地理位置、用户行为等“未进行量化的信息”。非结构化数据的量化就是用深度模型替代简单线性模型的过程,其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。畅圣大数据基于多维度数据源的优势、数据整合能力、数据建模团队以及全国顶尖金融分析师支撑小组,提出了基于行为和情绪的量化分析技术,并由此搭建了基于行为和情绪的畅圣量化分析平台--hQAS,通过机器深度学习技术,揭示出投资者行为和情绪对资产价格、市场走势之间的量化关系。诺贝尔经济学奖得主罗伯特•席勒认为,市场本身带有主观判断因素,投资者情绪会影响投资行为,而投资行为直接影响资产价格。目前,畅圣大数据针对特定股票、公司的新闻信息、股评、投资者情绪数据(包括互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面)等等非结构化数据进行处理。构建了基于NLP的语义分析的情绪分数系统。其核心是,将一篇文章或评论定义为正面情绪(Positive)、负面情绪(Negative)、中性情绪(Neutral),并给出具体的情绪分数。同时,量化分析也考虑了海量用户行为,如浏览量、评论量等。畅圣大数据建立的金融量化分析平台--hQAS可帮助金融机构更好评估投资方向,优化投资策略,hQAS在努力和远瞻中前行,请静静的等待。
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