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(shū)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(shū)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(kāi)。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(shū)基于Python講解了信用風(fēng)險(xiǎn)管理和評(píng)分卡建模，用漫畫(huà)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(kāi)，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(shū)活動(dòng)中獎(jiǎng)名單公布贈(zèng)書(shū)規(guī)則送書(shū)規(guī)則：感謝大家對(duì)華章圖書(shū)的信任與支持。在留言區(qū)談?wù)勀?*喜歡的一本書(shū)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(shū)籍。目標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源，數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)處理方式，數(shù)據(jù)更新周期。如何數(shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)
隨著中國(guó)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展，各行各業(yè)都得到了一定程度的進(jìn)步。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，大數(shù)據(jù)、人工智能等行業(yè)的飛速發(fā)展，極大的帶動(dòng)全社會(huì)進(jìn)步。但是，在一些傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)部，還存在這落后的東西，例如數(shù)據(jù)采集還是沿用傳統(tǒng)的采集方式，大部分借助于人工采集方式，耗時(shí)耗力，亟需改進(jìn)。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，非數(shù)字原生企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的感知和獲取提出了新的要求和挑戰(zhàn)，原有信息化平臺(tái)的數(shù)據(jù)輸出和人工錄入能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了企業(yè)內(nèi)部組織在數(shù)字化下的運(yùn)作需求。企業(yè)需要構(gòu)建數(shù)據(jù)感知能力，采用現(xiàn)代化手段采集和獲取數(shù)據(jù)，減少人工錄入。和這些內(nèi)容息息相關(guān)的就是數(shù)據(jù)采集，小億***就和大家聊聊關(guān)于數(shù)據(jù)采集。一、什么是數(shù)據(jù)采集？數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的***，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被***應(yīng)用于人工智能等相關(guān)領(lǐng)域，攝像頭、麥克風(fēng)等，都是數(shù)據(jù)采集的工具。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)整合了信號(hào)、傳感器等數(shù)據(jù)采集設(shè)備和應(yīng)用軟件。在數(shù)據(jù)大的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)的類型也是復(fù)雜多樣的，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)**常見(jiàn)，就是具有模式的數(shù)據(jù)。溫州靠譜的數(shù)據(jù)采集價(jià)格生產(chǎn)數(shù)據(jù)直觀的展現(xiàn)了產(chǎn)品的各個(gè)因素以及機(jī)器運(yùn)作的狀態(tài)。
（1）條形碼與二維碼條形碼或者條碼是將寬度不等的多個(gè)黑條和空白，按一定的編碼規(guī)則排列，用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識(shí)符，通常一維條形碼所能表示的字符集不過(guò)10個(gè)數(shù)字、26個(gè)英文字母及一些特殊字符，條碼字符集所能表示的字符個(gè)數(shù)high多為128個(gè)ASCII字符，信息量非常有限。二維碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面上分布的黑白相間的圖形，用來(lái)記錄數(shù)據(jù)符號(hào)信息。二維碼擁有龐大的信息攜帶量，能夠把使用一維條碼時(shí)存儲(chǔ)于后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息包含在條碼中，可以直接閱讀條碼得到相應(yīng)的信息，并且二維碼還有錯(cuò)誤修正及防偽功能，增加了數(shù)據(jù)的安全性。
就是說(shuō)在你的操作系統(tǒng)開(kāi)機(jī)的時(shí)候，計(jì)數(shù)器從0開(kāi)始計(jì)數(shù)，這也是我們從手機(jī)“設(shè)置”里能看到的手機(jī)開(kāi)機(jī)時(shí)長(zhǎng)，因此，用這個(gè)時(shí)間來(lái)計(jì)算用戶的App使用時(shí)長(zhǎng)，得到的數(shù)據(jù)100%是正確的。挑戰(zhàn)三：退出事件補(bǔ)發(fā)前些年有人提出這個(gè)場(chǎng)景：假如用戶的手機(jī)掉水里了，神策能否采集到退出事件？我的回答是，如果用戶的手機(jī)能從水里拿出來(lái)，能正常開(kāi)機(jī)并正常啟動(dòng)App，那么就可以實(shí)現(xiàn)退出事件補(bǔ)發(fā)。什么叫補(bǔ)發(fā)？因?yàn)橛脩粼谑褂肁pp的時(shí)候，可能會(huì)隨時(shí)退出，針對(duì)此，我們?cè)谟脩魡?dòng)頁(yè)面的時(shí)候，完成計(jì)數(shù)，每隔一定時(shí)間記錄一次，如果在用戶下一次啟動(dòng)App的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)時(shí)間戳還在，但是沒(méi)有觸發(fā)啟動(dòng)事件，那么我們就會(huì)立即把上一次的退出事件補(bǔ)發(fā)。不管是“啟動(dòng)”還是“退出”，都是我們?cè)趯?shí)際數(shù)據(jù)采集與業(yè)務(wù)分析時(shí)的常見(jiàn)場(chǎng)景。神策面對(duì)客戶的每一個(gè)場(chǎng)景、每一個(gè)挑戰(zhàn)都能迎難而上，這是秉承對(duì)客戶負(fù)責(zé)的責(zé)任感，更是神策追求***的表現(xiàn)。作者介紹王灼洲先生是《Android全埋點(diǎn)解決方案》《iOS全埋點(diǎn)解決方案》作者，神策數(shù)據(jù)治理研發(fā)部負(fù)責(zé)人。有10+年Android&iOS相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，是國(guó)內(nèi)***批從事Android研發(fā)工作，開(kāi)發(fā)和維護(hù)國(guó)內(nèi)***個(gè)商用的開(kāi)源Android&iOS數(shù)據(jù)埋點(diǎn)SDK。通過(guò)數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，提高管理決策的準(zhǔn)確性和效率。
是構(gòu)建數(shù)據(jù)孿生的關(guān)鍵，而已經(jīng)存在于數(shù)字世界中的那些分散、異構(gòu)信息，可通過(guò)“軟感知”能力來(lái)利用。目前“軟感知”比較成熟，并隨著數(shù)字原生企業(yè)的崛起而得到了***的應(yīng)用。（1）埋點(diǎn)埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其是用戶行為數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)，指的是針對(duì)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲的相關(guān)技術(shù)。埋點(diǎn)的技術(shù)實(shí)質(zhì)，是**應(yīng)用運(yùn)行過(guò)程中的事件，當(dāng)需要關(guān)注的事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行判斷和捕獲。埋點(diǎn)的主要作用是能夠幫助業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析人員打通固有信息墻，為了解用戶交互行為、擴(kuò)寬用戶信息和前移運(yùn)營(yíng)機(jī)會(huì)提供數(shù)據(jù)支撐。在產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的初級(jí)階段，業(yè)務(wù)人員通過(guò)自有或第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)了解App用戶訪問(wèn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括新增用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)等。這些指標(biāo)能幫助企業(yè)宏觀地了解用戶訪問(wèn)的整體情況和趨勢(shì)，從總體上把握產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)狀況，通過(guò)分析埋點(diǎn)獲取的數(shù)據(jù)，制定產(chǎn)品改進(jìn)策略。埋點(diǎn)技術(shù)在當(dāng)前主要有以下幾類，每一類都有自己獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)，可以基于業(yè)務(wù)的需求，匹配使用。代碼埋點(diǎn)是目前比較主流的埋點(diǎn)方式，業(yè)務(wù)人員根據(jù)自己的統(tǒng)計(jì)需求選擇需要埋點(diǎn)的區(qū)域及埋點(diǎn)方式，形成詳細(xì)的埋點(diǎn)方案，由技術(shù)人員手工將這些統(tǒng)計(jì)代碼添加在想要獲取數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)點(diǎn)上。通過(guò)數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以更好地了解產(chǎn)品的使用情況和用戶反饋，進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化和改進(jìn)。鎮(zhèn)江生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集售價(jià)
數(shù)據(jù)采集為企業(yè)提供了客觀、準(zhǔn)確的信息，幫助其做出更明智的決策，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。如何數(shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)
**后部署到?jīng)Q策引擎當(dāng)中，根據(jù)不同的**計(jì)算并評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。②**檢測(cè)功能：對(duì)當(dāng)前客戶做**風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，粗略可分為：高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)。主要技術(shù)：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、LBS分析。一般地，低風(fēng)險(xiǎn)客戶會(huì)被打標(biāo)記并流轉(zhuǎn)出去，高風(fēng)險(xiǎn)客群則會(huì)拒絕，而中風(fēng)險(xiǎn)客戶需要進(jìn)一步核查，就會(huì)進(jìn)如入案件調(diào)查。③輿情監(jiān)控功能：監(jiān)控**分子在中介平臺(tái)的新**手法、**動(dòng)向、體系漏洞等。主要技術(shù)：爬蟲(chóng)、OCR、音頻、NLP。輿情監(jiān)控人員會(huì)使用爬蟲(chóng)技術(shù)去爬取網(wǎng)頁(yè)信息、應(yīng)用OCR技術(shù)提取文字、轉(zhuǎn)換音頻、利用NLP分析文本，**后將提取出的有用信息落實(shí)到規(guī)則跟模型當(dāng)中。④案件調(diào)查案調(diào)組人員會(huì)通過(guò)電話核驗(yàn)，應(yīng)用反**話術(shù)，對(duì)案件做**終定性。決定客戶相關(guān)信息是否進(jìn)入黑名單庫(kù)，如：手機(jī)號(hào)、身份證、手機(jī)號(hào)、銀行卡號(hào)、設(shè)備號(hào)等。三、催收系統(tǒng)顧名思義，針對(duì)已經(jīng)逾期的客戶做催收動(dòng)作。與催收系統(tǒng)關(guān)聯(lián)密切的是**賬務(wù)系統(tǒng)，主要功能是：對(duì)借款用戶設(shè)置還款計(jì)劃，記錄客戶借款、還款信息，每天凌晨進(jìn)行跑批，將客戶逾期信息推送給催收系統(tǒng)。**功能模塊：收集數(shù)據(jù)、計(jì)算變量、調(diào)用決策引擎、確定催收策略、分配催收任務(wù)、記錄催收結(jié)果。①收集數(shù)據(jù)：收集客戶逾期信息、申請(qǐng)表信息，方便觸達(dá)客戶。如何數(shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)