銀聯(lián)信息總中心數(shù)據(jù)分析服務(wù)簡介20xx1207陳漢(編輯修改稿)
2025-05-30 08:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 例分享 5 數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容和數(shù)學(xué)模型 3 交易量預(yù)測分析一般通過對歷史交易特點(diǎn)進(jìn)行挖掘和歸納，預(yù)測未來年、月、日和秒的交易規(guī)模。交易規(guī)模的預(yù)測分析一般采用指數(shù)平滑和時(shí)間序列預(yù)測法。 TPS預(yù)測模型 MPAE4% ?為制定下一年度的工作計(jì)劃和目標(biāo)提供依據(jù)。 ?為系統(tǒng)系統(tǒng)擴(kuò)容和升級提供參考，比如數(shù)據(jù)庫表空間擴(kuò)容等。 日、定點(diǎn) 預(yù)測模型 % 年、月 預(yù)測模型－ % ?日預(yù)測模型：提前兩周左右發(fā)布，可以更早地為交易量高峰期內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控批處理應(yīng)急等提供參考。 ?定點(diǎn)預(yù)測模型：根據(jù)實(shí)際交易量動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)數(shù)據(jù) ,每日 12點(diǎn)之后預(yù)測結(jié)果精度更高。 ?交易量和系統(tǒng)的 CPU使用率、內(nèi)存使用率、文件空間、數(shù)據(jù)庫表空間等技術(shù)指標(biāo)密切相關(guān)。 ?TPS峰值預(yù)測主要針對重要節(jié)假日可能出現(xiàn)的交易高峰進(jìn)行預(yù)測。 案例 1－交易規(guī)模預(yù)測分析 系統(tǒng)優(yōu)化效果測試 原因定位和 系統(tǒng)優(yōu)化 未來交易趨勢預(yù)測 目標(biāo)銀行確定 每年元旦、春節(jié)前一周、五一和國慶期間是全國銀行卡交易的四個(gè)最大的高峰期，這四個(gè)高峰期內(nèi)的交易量較平時(shí)有明顯的上升，從而對系統(tǒng)造成較大負(fù)荷，可能會(huì)造成交易質(zhì)量下降。 案例 2－節(jié)假日交易質(zhì)量分析 ?提供分析數(shù)據(jù)，配合銀行定位原因 ?通知銀行下一次達(dá)到系統(tǒng)容量閾值的時(shí)間 ?提醒銀行及時(shí)進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化和升級 ?提供離線和聯(lián)機(jī)壓力測試服務(wù)，驗(yàn)證系統(tǒng)優(yōu)化效果 ?建立目標(biāo)銀行的交易預(yù)測模型 ?預(yù)測下次到達(dá)系統(tǒng)容量閾值的時(shí)間 ?確定交易量增幅，成功率降幅閾值 ?篩選目標(biāo)銀行 ?確定系統(tǒng)容量閾值 在重大節(jié)假日前對主要機(jī)構(gòu)節(jié)日期間的交易規(guī)模進(jìn)行預(yù)測修正，并結(jié)合機(jī)構(gòu)歷史峰值情況，對機(jī)構(gòu)未來交易高峰是否會(huì)出現(xiàn)交易質(zhì)量下降的情況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級判定，對風(fēng)險(xiǎn)等級較高的機(jī)構(gòu)進(jìn)行跟蹤和提醒，主要處理流程： ?預(yù)測機(jī)構(gòu)節(jié)假日交易規(guī)模 ?量化預(yù)測交易規(guī)模域歷史峰值對比關(guān)系 ?量化歷史峰值日成功率與日常成功率對比關(guān)系 ?量化機(jī)構(gòu)對整體影響程度 ?評定機(jī)構(gòu)節(jié)假日交易質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn) ?分析、跟蹤高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu) 案例 3－節(jié)假日交易質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評定分析 ?對銀聯(lián)的總體影響分析 7月下旬國內(nèi)很多發(fā)卡銀行提高了 ATM跨行取款的手續(xù)費(fèi)，這
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