征信与大数据 移动互联时代如何重塑“信用体系”
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征信与大数据 移动互联时代如何重塑“信用体系”

征信与大数据  移动互联时代如何重塑“信用体系” 内容简介: 本书的主要内容分为征信商业模式和大数据在征信领域的应用两大部分。 随着近年来国内征信相关法规的出台,国内市场化的征信业开始起步,建设热情高涨,社会需求旺盛,资本市场热捧、大量互联网公司涌入。但是由于起步晚,国内金融、经济和法制环境配套并不完善,所以国内征信业发展过程虽然遇到空前的机会,但是目前还存在短时间内难以解决的瓶颈。相比而言,在欧美发达国家,征信有一百多年的历史,随着信息技术的发展,已经到了一定的专业高度。因此针对国内目前刚起步的市场化征信机构所面临的问题和挑战,本书剖析国外成熟的知名征信机构的发展历程,商业模式和未来趋势,提取对中国征信业建设的启示和有益的经验,希望能够给混乱而有蓬勃发展的中国市场化征信提供借鉴。 资源目录: 前言 // IX 绪论 // XI 第一篇 征信机构:市场经济的风险信息服务商 01 美国征信业的前世今生 美国征信业概述 // 005 美国个人征信发展史 // 006 美国个人征信体系的框架 // 010 征信的法律和监管 // 013 个人信用报告 // 015 发展中的美国征信业 // 019 02 益博睿:横跨欧美,全球最大 益博睿的发展历史 // 023 益博睿的商业模式 // 029 数据资源和分析能力 // 035 03...
大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理
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大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理

大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理 内容简介: 本书源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括:   □ 分布式文件系统以及Map-Reduce工具;   □ 相似性搜索;   □ 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法;   □ 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank;   □ 频繁项集挖掘;   □ 大规模高维数据集的聚类算法;   □ Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。 资源目录: 第1章  数据挖掘基本概念   1.1  数据挖掘的定义   1.1.1  统计建模   1.1.2  机器学习   1.1.3  建模的计算方法   1.1.4  数据汇总   1.1.5  特征抽取   1.2  数据挖掘的统计限制   1.2.1  整体情报预警   1.2.2  邦弗朗尼原理   1.2.3  邦弗朗尼原理的一个例子   1.2.4  习题   1.3  相关知识   1.3.1  词语在文档中的重要性  ...