大數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)實踐報告(存儲版)
【正文】 請信貸的唯一評估標。分布式數(shù)據(jù)庫的研究始于20 世紀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70 年代，之后逐漸擴展到各個領(lǐng)域。分布式文件系統(tǒng)(Distributed File System)是指文件系統(tǒng)管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節(jié)點 上，而是通過計算機網(wǎng)絡(luò)與節(jié)點相連。各種新的存儲技術(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，而存儲主要在遠端通過后臺 的PC 或者服務(wù)器軟件來將數(shù)據(jù)保存在后臺的存儲設(shè)備上。 隨著現(xiàn)代IT系統(tǒng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越龐大,并且增速也越來越快, 根據(jù)市場研究公 司IDC 的一項調(diào)查顯示，全球數(shù)字數(shù)據(jù)量每2 年便翻一番。的競爭與共生軟件學(xué)基于粗糙集的大數(shù)據(jù)集挖掘算法研究與實現(xiàn)江蘇大學(xué)20100501面向云存儲的分布式文件系統(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有時候覺得自己像個神經(jīng)病。只有你自己才能把歲月描畫成一幅難以忘懷的人生畫卷。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. 花一些時間，總會看清一些事?！?2】李想【10】高國強20120515架構(gòu)大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望計算機學(xué)報20111015(2)基于iSCSI 技術(shù)的IPSAN(STorageAreaNetwork)。視頻監(jiān)控系統(tǒng)存 儲方案 一種是在攝像監(jiān)控前端采用有一定存儲容量()的DVR 設(shè)備，所有需要的數(shù)據(jù) 均保存在前端DVR 的存儲設(shè)備中，比較好的方案中，后臺軟件可以管理和維護多臺的DVR 設(shè)備，包括這些DVR 設(shè)備的存儲數(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，購買更好、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，對等特性允許 一些系統(tǒng)扮演客戶機和服務(wù)器的雙重角色。在這種形勢下，集中式DB 中計算”概念向“分布計算”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%，風險控制方面，ZestFinance的模型相比于傳統(tǒng)信用評估模型性能提高了40%。%。 雖然以ZestFinance為代表的新興信用評估體系還不夠成熟，但是為征信業(yè)的變革注入了活力，特別是對于中國的征信體系的建設(shè)會有一定的啟示作用。截至2013年7月，ZestFinance的C輪融資達到2億美元。在應(yīng)對風險控制的挑戰(zhàn)時，ZestFinance受到了互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)的熱捧，目前國內(nèi)多家互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)正在和ZestFinance洽談合作，認為這種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的信用評估方法是解決國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融和普惠金融的信用風險管理問題的靈丹妙藥。大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示 wbr——以美國互聯(lián)網(wǎng)金融公司 wbrZestFinance為例 （1）從服務(wù)的人群來說，新的信用評估體系可以服務(wù)沒有被傳統(tǒng)征信體系覆蓋的人群，即沒有征信記錄的人群（美國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量指標，每一種變量反映借款人的某一方面特點，如詐騙概率、長期和短期內(nèi)的信用風險和償還能力等。大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示 wbr——以美國互聯(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，有利于評估信貸風險。ZestFinance對大數(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，它主要從五個方面考察用戶的信貸資質(zhì)。其中，美國個人消費者的平均FICO評分為678。ZestFinance的研發(fā)團隊主要由數(shù)學(xué)家和計算機科學(xué)家組成，前期的業(yè)務(wù)主要通過ZestCash平臺提供放貸服務(wù)，后來專注于提供信用評估服務(wù)，旨在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)重塑審貸過程，為難以獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)（Underbanked）的個人創(chuàng)造可用的信用，降低他們的借貸成本。若將統(tǒng)計軟件與大數(shù)據(jù)結(jié)合起來，則統(tǒng)計分析的過程可以在很大程度上簡化。事實證明，這種實證分析存在很大誤差。我們從統(tǒng)計分析、實證分析、推斷分析三個方面論述大數(shù)據(jù)時代傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)分析思維的改變。 傳統(tǒng)統(tǒng)計中是根據(jù)研究目的去收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源通常是已知的，很容易對數(shù)據(jù)提供者的身份進行識別或進行事后核對。 傳統(tǒng)統(tǒng)計中，數(shù)據(jù)的收集需要根據(jù)統(tǒng)計分析的目的進行，過程包括設(shè)計調(diào)查方案、嚴格控制調(diào)查流程，因此具有低效率、高成本的缺點。大數(shù)據(jù)時代，樣本的概念不再這么簡單，由于此時數(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)，即當客戶在查看數(shù)據(jù)時已經(jīng)被生成好了，沒有和服務(wù)器數(shù)據(jù)庫進行交互的數(shù)據(jù)，直接在客戶端創(chuàng)建完畢，對于這種數(shù)據(jù)，樣本等同于總體，這樣無需去提取樣本并檢測樣本的可用性，減少了成本，并且總體本身對總體的反映更為準確，減少了誤差。大數(shù)據(jù)不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。隨著社會的發(fā)展，企業(yè)對經(jīng)濟管理類學(xué)生的數(shù)據(jù)處理能力有更高的需求，因此管理統(tǒng)計學(xué)的開設(shè)滿足經(jīng)管類學(xué)生及企業(yè)的需求。 對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(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的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)（2） 理論意義 管理統(tǒng)計學(xué)課程是近年來經(jīng)濟管理類專業(yè)新開的專業(yè)基礎(chǔ)課程，目的是培養(yǎng)經(jīng)管類學(xué)生能夠把統(tǒng)計學(xué)知識運用到經(jīng)濟管理中來解決實際問題。 管理統(tǒng)計學(xué)中推斷統(tǒng)計學(xué)的參數(shù)估計方法和假設(shè)檢驗方法，主要采用抽樣調(diào)查法，利用樣本數(shù)據(jù)的信息來估計或者計算總體參數(shù)情況。（1） 樣本概念的深化 除普查以外，傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)離不開樣本，樣本是研究中實際觀測或調(diào)查的一部分個體，一個可用的樣本必須能夠正確地反映總體情況。 （3）． 收集概念的擴展。 （4）.數(shù)據(jù)來源的不同。（6）． 分析思維的改變。第二，傳統(tǒng)的統(tǒng)計實證分析，思路是“假設(shè)—驗證”，即首先提出假設(shè)，接著按照統(tǒng)計方法進行數(shù)據(jù)的收集、分析、展示，最后通過所得到的結(jié)論對假設(shè)進行驗證。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）（曾管理過收益超過10億美元的次級信貸業(yè)務(wù))聯(lián)合創(chuàng)辦。大致來看，美國個人消費者信用評分人群分布狀況呈現(xiàn)兩頭小中間大的形態(tài)，信用分數(shù)處于750～850的人群有40%之多，其中信用分數(shù)在800～850大約占總?cè)藬?shù)的13%，在750～799超過總?cè)藬?shù)的25%，這是整個信用社會的中間階層，對應(yīng)于美國的中產(chǎn)階級。大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示 wbr
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