而且還從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個(gè)角度講解了傳統(tǒng)的金融風(fēng)控體系如何與智能風(fēng)控方法實(shí)現(xiàn)雙劍合璧。03智能風(fēng)控平臺(tái)：架構(gòu)、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)作者：鄭江推薦語(yǔ)本書講解了如何基于不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能風(fēng)控方法來(lái)構(gòu)建一個(gè)從數(shù)據(jù)到計(jì)算再到?jīng)Q策的通用智能風(fēng)控平臺(tái)，該平臺(tái)既能應(yīng)用于業(yè)務(wù)的全流程，又能承載互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中的大部分風(fēng)險(xiǎn)控制方案。全書從智能風(fēng)控的原理、智能風(fēng)控平臺(tái)的架構(gòu)、智能風(fēng)控平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)3個(gè)維度展開。04智能風(fēng)控：原理、算法與工程實(shí)踐作者：梅子行、毛鑫宇推薦語(yǔ)*****，基于Python，原理、算法、實(shí)踐3維度講解機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)控實(shí)踐，21種算法26種解決方案，9位**。05智能風(fēng)控：Python金融風(fēng)險(xiǎn)管理與評(píng)分卡建模作者：梅子行、毛鑫宇推薦語(yǔ)本書基于Python講解了信用風(fēng)險(xiǎn)管理和評(píng)分卡建模，用漫畫的風(fēng)格，從風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)、統(tǒng)計(jì)分析方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型3個(gè)維度展開，詳細(xì)講解了信用風(fēng)險(xiǎn)量化相關(guān)的數(shù)據(jù)分析與建模手段，并提供大量的應(yīng)用實(shí)例。第113期贈(zèng)書活動(dòng)中獎(jiǎng)名單公布贈(zèng)書規(guī)則送書規(guī)則：感謝大家對(duì)華章圖書的信任與支持。在留言區(qū)談?wù)勀?*喜歡的一本書及理由。小編會(huì)在留言池隨機(jī)撈2條錦鯉，分別包郵送出1本正版書籍。數(shù)據(jù)采集可以通過智能通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)質(zhì)量的實(shí)時(shí)管理。泰州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集哪個(gè)好
數(shù)據(jù)采集通常有兩種解釋：一種是從數(shù)據(jù)源收集、識(shí)別和選取數(shù)據(jù)的過程。另一種是數(shù)字化、電子掃描系統(tǒng)的記錄過程以及內(nèi)容和屬性的編碼過程。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括了：可視化的報(bào)表定義、審核關(guān)系的定義、報(bào)表的審批和發(fā)布、數(shù)據(jù)填報(bào)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)評(píng)審、綜合查詢統(tǒng)計(jì)等功能模塊。通過信息采集網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時(shí)性和準(zhǔn)確性；實(shí)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)工作管理現(xiàn)代化、程序規(guī)范化、決策科學(xué)化，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化。生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集在品質(zhì)過程中的非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，好的數(shù)據(jù)采集方案可把品質(zhì)管理人員從處理數(shù)據(jù)的繁重工作中解放出來(lái)，有更多的時(shí)間去解決實(shí)際的品質(zhì)問題，同時(shí)即時(shí)的數(shù)據(jù)采集也使系統(tǒng)真正地實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，盡早發(fā)現(xiàn)問題，避免更大的損失。泰州生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集訂制價(jià)格數(shù)據(jù)采集又叫數(shù)據(jù)獲取，在生產(chǎn)過程中，會(huì)產(chǎn)生不同類型的數(shù)據(jù)，而通過程序獲取這些數(shù)據(jù)的過程就叫數(shù)據(jù)采集。
爬蟲技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)與機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的交匯點(diǎn)，已經(jīng)成為滿足個(gè)性化數(shù)據(jù)需求的**佳實(shí)踐。Python、Java、PHP等語(yǔ)言都可以實(shí)現(xiàn)爬蟲，特別是Python中配置爬蟲的便捷性，使得爬蟲技術(shù)得以迅速普及，也促成了**、企業(yè)界、個(gè)人對(duì)信息安全和隱私的關(guān)注。三、數(shù)據(jù)采集如何應(yīng)用？在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)中，數(shù)據(jù)采集可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、商務(wù)智能建設(shè)和大數(shù)據(jù)治理等，小億以億信華辰曾經(jīng)建設(shè)國(guó)的案例為例為大家講解數(shù)據(jù)采集如何在企業(yè)中應(yīng)用。億信華辰幫助廣州荔灣政數(shù)局建設(shè)了***大數(shù)據(jù)平臺(tái)，依托四標(biāo)四實(shí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，整合荔灣區(qū)***數(shù)據(jù)資源，搭建全區(qū)統(tǒng)一的四標(biāo)四實(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供多源數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管控、數(shù)據(jù)共享交換、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)服務(wù)等**能力，以大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能數(shù)字**建設(shè)，盤活數(shù)據(jù)資源，有效支撐區(qū)內(nèi)***服務(wù)數(shù)據(jù)使用需求和各部門業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)需求，使***服務(wù)由“管理”向“服務(wù)”轉(zhuǎn)變。贛州銀行城商行數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的總體目標(biāo)是完成各銀行各業(yè)務(wù)條線產(chǎn)品的梳理，新建系統(tǒng)***落標(biāo)，規(guī)范字段命名，規(guī)范業(yè)務(wù)接口，提升監(jiān)管數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，為業(yè)務(wù)發(fā)展及金融創(chuàng)新提供助力?？偟膩?lái)說(shuō)，不同的數(shù)據(jù)采集方式也需要在實(shí)踐中不斷的進(jìn)行**，發(fā)現(xiàn)問題并解決問題。
少跳坑。本文摘編自《運(yùn)維數(shù)據(jù)治理：構(gòu)筑智能運(yùn)維的基石》（ISBN：978-7-111-70475-1），經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。延伸閱讀《運(yùn)維數(shù)據(jù)治理》點(diǎn)擊上圖了解及購(gòu)買轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系微信：DoctorData推薦語(yǔ)：一本書講透“運(yùn)維數(shù)據(jù)治理”系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)治理的知識(shí)體系和底層邏輯，還提煉了智能數(shù)據(jù)運(yùn)維體系建設(shè)的實(shí)踐路徑。關(guān)于作者：陸興海，云智慧（北京）科技有限公司副總裁，目前負(fù)責(zé)咨詢業(yè)務(wù)。具備十多年互聯(lián)網(wǎng)、信息化以及運(yùn)維相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)品規(guī)劃、設(shè)計(jì)與研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，是國(guó)內(nèi)IT相關(guān)服務(wù)領(lǐng)域**早的實(shí)踐者和**之一，同時(shí)也是智能運(yùn)維國(guó)標(biāo)編寫組**成員。彭華盛，超過10年的金融領(lǐng)域運(yùn)維工作，期間負(fù)責(zé)參與金融企業(yè)運(yùn)維組織、流程、工具的建設(shè)，包括重大業(yè)務(wù)系統(tǒng)項(xiàng)目與數(shù)據(jù)中心工程性項(xiàng)目的實(shí)施、數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)化工作流程構(gòu)建、運(yùn)維工具體系的規(guī)劃與研發(fā)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究與實(shí)施等相關(guān)工作，對(duì)金融領(lǐng)域的運(yùn)維有較***的理解，探索推進(jìn)數(shù)字化技術(shù)與運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型雙輪驅(qū)動(dòng)的協(xié)同模式。更多精彩回顧書訊|8月書訊（上）|重磅新書來(lái)襲！書訊|8月書訊（下）|重磅新書來(lái)襲！資訊|《Java**技術(shù)》基于Java17***升級(jí)！干貨|再見了Java8。數(shù)據(jù)采集可以通過智能制造系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的實(shí)時(shí)監(jiān)控。
TimeSeriesDataBase，TSDB）專門從時(shí)間維度進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，數(shù)據(jù)按時(shí)間順序組織管理。圖3-1所示為典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增大時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力變得吃緊，需要性能更優(yōu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。工業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存在很大差別，前者通常是結(jié)構(gòu)化的，而后者以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。▲圖3-1時(shí)間序列數(shù)據(jù)示例3.實(shí)時(shí)性工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)很大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性，包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。例如基于傳感器的數(shù)據(jù)采集，其中一個(gè)重要指標(biāo)為采樣率，即每秒采集多少個(gè)點(diǎn)。采樣率低的如溫濕度采集，采樣間隔在分鐘級(jí)；采樣率高一些的如振動(dòng)信號(hào)，每秒鐘采集幾萬(wàn)個(gè)點(diǎn)甚至更多，方便后續(xù)信號(hào)分析處理以獲得高階諧波分量。有些大的科學(xué)裝置，例如粒子加速器的束流監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采樣率達(dá)數(shù)兆每秒。采樣率越高意味著單位時(shí)間數(shù)據(jù)量越大，如此大的數(shù)據(jù)量，如果不加處理直接通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或云端，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的帶寬要求非常之高，而且如此大的帶寬下，很難保證網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃裕赡軙?huì)產(chǎn)生非常大的傳輸時(shí)延。而部分工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如設(shè)備故障診斷、多機(jī)器人協(xié)作、狀態(tài)監(jiān)測(cè)等，由于要求在數(shù)據(jù)采集（感知）、分析、決策執(zhí)行之間，完成快速閉環(huán)。數(shù)據(jù)采集可以通過智能營(yíng)銷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和機(jī)會(huì)的實(shí)時(shí)把握。湖州信息化數(shù)據(jù)采集訂制價(jià)格
數(shù)據(jù)采集可以通過智能稅務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)稅收籌劃和合規(guī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。泰州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集哪個(gè)好
②計(jì)算變量：計(jì)算變量的目的是調(diào)用決策引擎；③調(diào)用決策引擎：部署有催收策略；④確定催收策略：將變量傳給決策引擎后，決策引擎會(huì)返回確定的催收策略。產(chǎn)生“是否催收、自己催or外包、如何催、分配給哪位催收員、什么時(shí)候打電話、用哪個(gè)溝通模板”等類型風(fēng)險(xiǎn)決策；⑤分配催收任務(wù)：根據(jù)案件催收難度分配給不同催收員；⑥記錄催收結(jié)果：將催收結(jié)果進(jìn)行歸類，如：失聯(lián)、無(wú)人接聽、占線、承諾還款等。四、征信平臺(tái)系統(tǒng)策略和模型的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分為內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，調(diào)用外部數(shù)據(jù)就是由征信平臺(tái)系統(tǒng)進(jìn)行。**功能模塊：調(diào)用、解析、征信數(shù)據(jù)庫(kù)①調(diào)用：將客戶參數(shù)調(diào)用傳給外部數(shù)據(jù)源相關(guān)機(jī)構(gòu)，如：人行征信報(bào)告、百行征信報(bào)告、NCIIC等，相關(guān)**以封裝加密形式返回，返回的數(shù)據(jù)一般包括客戶的個(gè)人工作單位、婚姻、學(xué)歷、***開卡、還款情況等；②解析：解析有兩層功能含義，一是***返回的數(shù)據(jù)，二是將文本串信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使數(shù)據(jù)變成能夠在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的形式；③征信數(shù)據(jù)庫(kù)：儲(chǔ)存解析好的征信數(shù)據(jù)。五、決策引擎系統(tǒng)它是一種基于特地業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)的定制引擎，中間充當(dāng)一個(gè)變量計(jì)算和決策判斷的功能，以“處理變量然后輸出變量”的方式將風(fēng)控決策落地。泰州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集哪個(gè)好