【正文】 請(qǐng)信貸的唯一評(píng)估標(biāo)。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的研究始于20 世紀(jì)70 年代中期。 最初的分布式文件系統(tǒng)應(yīng)用發(fā)生在20 世紀(jì)70 年代，之后逐漸擴(kuò)展到各個(gè)領(lǐng)域。分布式文件系統(tǒng)(Distributed File System)是指文件系統(tǒng)管理的物理存儲(chǔ)資源不一定直接連接在本地節(jié)點(diǎn) 上，而是通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與節(jié)點(diǎn)相連。各種新的存儲(chǔ)技術(shù)和 分布式文件技術(shù)層出不窮，以滿足用戶日益增長(zhǎng)的需求。 另一種是在攝像監(jiān)控前端采用DVR 或者網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器，而存儲(chǔ)主要在遠(yuǎn)端通過(guò)后臺(tái) 的PC 或者服務(wù)器軟件來(lái)將數(shù)據(jù)保存在后臺(tái)的存儲(chǔ)設(shè)備上。 隨著現(xiàn)代IT系統(tǒng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)的規(guī)模越來(lái)越龐大,并且增速也越來(lái)越快, 根據(jù)市場(chǎng)研究公 司IDC 的一項(xiàng)調(diào)查顯示，全球數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)量每2 年便翻一番。的競(jìng)爭(zhēng)與共生軟件學(xué)基于粗糙集的大數(shù)據(jù)集挖掘算法研究與實(shí)現(xiàn)江蘇大學(xué)20100501面向云存儲(chǔ)的分布式文件系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究西安電子科大學(xué)華中科技大學(xué)大連理工大學(xué)20091201有時(shí)候覺(jué)得自己像個(gè)神經(jīng)病。只有你自己才能把歲月描畫(huà)成一幅難以忘懷的人生畫(huà)卷。在紛雜的塵世里，為自己留下一片純靜的心靈空間，不管是潮起潮落，也不管是陰晴圓缺，你都可以免去浮躁，義無(wú)反顧，勇往直前，輕松自如地走好人生路上的每一步3. 花一些時(shí)間，總會(huì)看清一些事?！?2】李想【10】高國(guó)強(qiáng)20120515架構(gòu)大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)20111015(2)基于iSCSI 技術(shù)的IPSAN(STorageAreaNetwork)。視頻監(jiān)控系統(tǒng)存 儲(chǔ)方案 一種是在攝像監(jiān)控前端采用有一定存儲(chǔ)容量()的DVR 設(shè)備，所有需要的數(shù)據(jù) 均保存在前端DVR 的存儲(chǔ)設(shè)備中，比較好的方案中，后臺(tái)軟件可以管理和維護(hù)多臺(tái)的DVR 設(shè)備，包括這些DVR 設(shè)備的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如錄像的轉(zhuǎn)存、刪除和回放等功能。用戶可以用更低的成本，購(gòu)買(mǎi)更好、更快、更穩(wěn)定的設(shè)備。 多處理器多用戶的分布式文件系統(tǒng)。另外，對(duì)等特性允許 一些系統(tǒng)扮演客戶機(jī)和服務(wù)器的雙重角色。在這種形勢(shì)下，集中式DB 中計(jì)算”概念向“分布計(jì)算”概念發(fā)展。與傳統(tǒng)信貸管理業(yè)務(wù)比較，ZestFinance的處理效率提高了將近90%，風(fēng)險(xiǎn)控制方面，ZestFinance的模型相比于傳統(tǒng)信用評(píng)估模型性能提高了40%。%。 雖然以ZestFinance為代表的新興信用評(píng)估體系還不夠成熟，但是為征信業(yè)的變革注入了活力，特別是對(duì)于中國(guó)的征信體系的建設(shè)會(huì)有一定的啟示作用。截至2013年7月，ZestFinance的C輪融資達(dá)到2億美元。在應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制的挑戰(zhàn)時(shí)，ZestFinance受到了互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)的熱捧，目前國(guó)內(nèi)多家互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)正在和ZestFinance洽談合作，認(rèn)為這種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的信用評(píng)估方法是解決國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融和普惠金融的信用風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題的靈丹妙藥。大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示 wbr——以美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融公司 wbrZestFinance為例 （1）從服務(wù)的人群來(lái)說(shuō)，新的信用評(píng)估體系可以服務(wù)沒(méi)有被傳統(tǒng)征信體系覆蓋的人群，即沒(méi)有征信記錄的人群（美國(guó)的征信體系能夠覆蓋85%的人群，覆蓋不到15%的人群）。再次，在關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上將變量重新整合成較大的測(cè)量指標(biāo)，每一種變量反映借款人的某一方面特點(diǎn)，如詐騙概率、長(zhǎng)期和短期內(nèi)的信用風(fēng)險(xiǎn)和償還能力等。大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示 wbr——以美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融公司 wbrZestFinance為例 再次是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如IP地址、瀏覽器版本甚至電腦的屏幕分辨率，這些數(shù)據(jù)可以挖掘出用戶的位置信息、性格和行為特征，有利于評(píng)估信貸風(fēng)險(xiǎn)。ZestFinance對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用主要從大數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)分析兩個(gè)層面為缺乏信用記錄的人挖掘出信用。如圖2所示，它主要從五個(gè)方面考察用戶的信貸資質(zhì)。其中，美國(guó)個(gè)人消費(fèi)者的平均FICO評(píng)分為678。ZestFinance的研發(fā)團(tuán)隊(duì)主要由數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家組成，前期的業(yè)務(wù)主要通過(guò)ZestCash平臺(tái)提供放貸服務(wù)，后來(lái)專注于提供信用評(píng)估服務(wù)，旨在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)重塑審貸過(guò)程，為難以獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)（Underbanked）的個(gè)人創(chuàng)造可用的信用，降低他們的借貸成本。若將統(tǒng)計(jì)軟件與大數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，則統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程可以在很大程度上簡(jiǎn)化。事實(shí)證明，這種實(shí)證分析存在很大誤差。我們從統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)證分析、推斷分析三個(gè)方面論述大數(shù)據(jù)時(shí)代傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析思維的改變。 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)中是根據(jù)研究目的去收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源通常是已知的，很容易對(duì)數(shù)據(jù)提供者的身份進(jìn)行識(shí)別或進(jìn)行事后核對(duì)。 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)中，數(shù)據(jù)的收集需要根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的目的進(jìn)行，過(guò)程包括設(shè)計(jì)調(diào)查方案、嚴(yán)格控制調(diào)查流程，因此具有低效率、高成本的缺點(diǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，樣本的概念不再這么簡(jiǎn)單，由于此時(shí)數(shù)據(jù)大部分為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，因此可以將其分為兩種類型: 一是靜態(tài)數(shù)據(jù)，即當(dāng)客戶在查看數(shù)據(jù)時(shí)已經(jīng)被生成好了，沒(méi)有和服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互的數(shù)據(jù)，直接在客戶端創(chuàng)建完畢，對(duì)于這種數(shù)據(jù)，樣本等同于總體，這樣無(wú)需去提取樣本并檢測(cè)樣本的可用性，減少了成本，并且總體本身對(duì)總體的反映更為準(zhǔn)確，減少了誤差。大數(shù)據(jù)不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。隨著社會(huì)的發(fā)展，企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)管理類學(xué)生的數(shù)據(jù)處理能力有更高的需求，因此管理統(tǒng)計(jì)學(xué)的開(kāi)設(shè)滿足經(jīng)管類學(xué)生及企業(yè)的需求。 對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)（2） 理論意義 管理統(tǒng)計(jì)學(xué)課程是近年來(lái)經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)新開(kāi)的專業(yè)基礎(chǔ)課程，目的是培養(yǎng)經(jīng)管類學(xué)生能夠把統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)管理中來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。 管理統(tǒng)計(jì)學(xué)中推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)的參數(shù)估計(jì)方法和假設(shè)檢驗(yàn)方法，主要采用抽樣調(diào)查法，利用樣本數(shù)據(jù)的信息來(lái)估計(jì)或者計(jì)算總體參數(shù)情況。（1） 樣本概念的深化 除普查以外，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)離不開(kāi)樣本，樣本是研究中實(shí)際觀測(cè)或調(diào)查的一部分個(gè)體，一個(gè)可用的樣本必須能夠正確地反映總體情況。 （3）． 收集概念的擴(kuò)展。 （4）.數(shù)據(jù)來(lái)源的不同。（6）． 分析思維的改變。第二，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)實(shí)證分析，思路是“假設(shè)—驗(yàn)證”，即首先提出假設(shè)，接著按照統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、分析、展示，最后通過(guò)所得到的結(jié)論對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。大數(shù)據(jù)所依賴的數(shù)據(jù)分析技術(shù)為非關(guān)系型的，以數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)。卜德（ShawnBudde）（曾管理過(guò)收益超過(guò)10億美元的次級(jí)信貸業(yè)務(wù))聯(lián)合創(chuàng)辦。大致來(lái)看，美國(guó)個(gè)人消費(fèi)者信用評(píng)分人群分布狀況呈現(xiàn)兩頭小中間大的形態(tài)，信用分?jǐn)?shù)處于750～850的人群有40%之多，其中信用分?jǐn)?shù)在800～850大約占總?cè)藬?shù)的13%，在750～799超過(guò)總?cè)藬?shù)的25%，這是整個(gè)信用社會(huì)的中間階層，對(duì)應(yīng)于美國(guó)的中產(chǎn)階級(jí)。大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示 wbr