03 youtube官網 中文新聞文本分析和可視化(大數據在金融行業的應用與挑戰)

goDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名開發商已推出了各自的NoSQL產品。

Oozie

Apache Oozie是一種開源工作流引擎，用于幫助管理面向Hadoop的處理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多種語言（如Pig和MapRece）來加以定義，然后彼此關聯起來。比如說，一旦從操作應用程序收集數據的作業已完成，程序員就可以啟動數據分析查詢任務。

Pig

Pig是Apache軟件基金會的另一個項目，這個平臺用于分析龐大的數據集。就其本質而言，Pig是一種編程語言，可用于開發在Hadoop上運行的并行計算查詢。

定量數據分析

定量數據分析是指使用復雜的數學或統計模型，解釋金融和商業行為，或者甚至預測未來的行為。

一個問題是，擁有這種分析技能的人才嚴重匱乏。知名買粉絲公司麥肯錫表示，光美國就需要150萬名擁有大數據分析技能的分析員和管理員。

關系數據庫

關系數據庫管理系統（RDBM）是如今使用最廣泛的一種數據庫，包括IBM的DB2、微軟的SQL Server和甲骨文數據庫。從銀行應用系統、零售店的銷售點系統到庫存管理應用軟件，大多數的企業事務處理系統都在RDBM上運行。

但有些人認為，關系數據庫可能跟不上如今數據量和種類都呈爆炸式增長的形勢。比如說，RDBM當初在設計時著眼于處理字母數字數據，處理非結構化數據時不是同樣有效。

分片

隨著數據庫變得越來越龐大，處理起來也變得越來越困難。分片（sharding）是一種數據庫分區技術，把數據庫分成了更小、更容易管理的部分。具體來說，數據庫被橫向分區，以便單獨管理數據庫表中的不同行。

分片方法讓龐大數據庫的片段可以分布在多臺服務器上，從而提高數據庫的整體運行速度和性能。

另外，Sqoop是一種開源工具，用于將來自非Hadoop來源（如關系數據庫）的數據轉移到Hadoop環境。

文本分析

導致大數據問題的因素之一是，從推特和Facebook等社交媒體網站、外部新聞源，甚至公司內部收集而來以便分析的文本數量越來越多。由于文本是非結構化數據（不像通常存儲在關系數據庫中的結構化數據），主流的業務分析工具面對文本時常常束手無策。

文本分析采用了一系列方法（關鍵字搜索、統計分析法和語言研究法等），從基于文本的數據中獲得洞察力。

非結構化數據

就在不久前，大部分數據還是結構化數據，這種字母數字信息（如來自銷售交易的財務數據）很容易存儲在關系數據庫中，并由商業智能工具來分析。

但是如今共計2.7澤字節的存儲數據中很大一部分是非結構化數據，比如基于文本的文檔、推特消息、發布在Flickr上的照片、發布在YouTube上的視頻，等等。（頗有意思的是，每分鐘有長達35個小時的視頻內容上傳到YouTube。）處理、存儲和分析所有這些凌亂的非結構化數據常常是如今的IT系統面臨的難題。

可視化

隨著數據量的增長，人們使用靜態的圖表和圖形來理解數據越來越困難了。這就導致開發新一代的數據可視化和分析工具，能夠以新的方式呈現數據，從而幫助人們理解海量信息。

這些工具包括：標以色碼的熱圖，三維圖形，顯示一段時間內變化的動畫可視化，以及在地理地圖上覆蓋數據的地理空間呈現。今天的先進數據可視化工具還具有更強的互動性，比如允許用戶放大某個數據子集，進行更仔細的檢查。

Whirr

Apache Whirr是一組Java類庫，用于運行大數據云服務。更確切地說，它可以加快在亞馬遜彈性計算云（EC2）和Rackspace等虛擬基礎設施上開發Hadoop集群的過程。

XML

可擴展標記語言（XML）用來傳輸和存儲數據（別與HTML混為一談，后者用來顯示數據）。借助XML，程序員們就可以創建通用的數據格式，并通過互聯網共享信息和格式。

由于XML文檔可能非常龐大、復雜，它們往往被認為導致IT部門面臨大數據挑戰。

堯字節

堯字節（yottabyte）是一種數據存儲度量指標，相當于1000澤字節。據知名調研機構IDC公司估計，今年全球存儲的數據總量預計將達到2.7澤字節，比2011年增長48%。所以，我們離達到堯字節這個大關還有很長一段路，不過從目前大數據的增長速度來看，那一天的到來可能比我們想象的要快。

順便說一下，1澤字節相當于1021字節的數據。它相當于1000艾字節（EB）、100萬拍字節（PB）和10億太字節（TB）。

ZooKeeper

ZooKeeper是由Apache軟件基金會創建的一項服務，旨在幫助Hadoop用戶管理和協調跨分布式網絡的Hadoop節點。

ZooKeeper與HBase緊密集成，而HBase是與Hadoop有關的數據庫。ZooKeeper是一項集中式服務，用于維護配置信息、命名服務、分布式同步及其他群組服務。IT管理人員用它來實現可靠的消息傳遞機制、同步流程執行及實施冗余服務。

如何用python進行大數據挖掘和分析

毫不夸張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，并且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對于想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，并且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。

篩查數據并找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟件開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。

為什么選擇Python?

Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法并且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，并且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，并且有很多用于數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。

用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Ana買粉絲nda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。

現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這并不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什么是元組、字符串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

各種類庫

當你掌握了Python的基本知識點后，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注于工具和算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。

除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。

所有的這些庫都包括在了Ana買粉絲nda里面，所以下載了之后，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具后，你會發現Python是目前市面上用于大數據分析的最棒的平臺之一。

希望能幫到你！

大數據在金融行業的應用與挑戰

大數據在金融行業的應用與挑戰

A 具有四大基本特征

金融業基本是全世界各個行業中最依賴于數據的，而且最容易實現數據的變現。全球最大的金融數據公司Bloomberg在1981年成立時“大數據”概念還沒有出現。Bloomberg的最初產品是投資市場系統（IMS），主要向各類投資者提供實時數據、財務分析等。

隨著信息時代降臨，1983年估值僅1億美元的Bloomberg以30%股份的代價換取美林3000萬美元投資，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各類產品。1996年Bloomberg身價已達20億美元，并以2億美元從美林回購了10%的股份。2004年Bloomberg在紐約曼哈頓中心建成246米摩天高樓。到2008年次貸危機，美林面臨崩盤，其剩余20%的Bloomberg股份成為救命稻草。Bloomberg趁美林之危贖回所有股份，估值躍升至225億美元。2016年Bloomberg全球布局192個辦公室，擁有1.5萬名員工，年收入約100億美元，估值約1000億美元，超過同年市值為650億美元的華爾街標桿高盛。

大數據概念形成于2000年前后，最初被定義為海量數據的集合。2011年，美國麥肯錫公司在《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》報告中最早提出：大數據指大小超出典型數據庫軟件工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集。

具體來說，大數據具有四大基本特征：

一是數據體量大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量。

三是處理速度快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是數據的真實性高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限被打破，信息的真實性和安全性顯得極其重要。

而相比其他行業，金融數據邏輯關系緊密，安全性、穩定性和實時性要求更高，通常包含以下關鍵技術：數據分析，包括數據挖掘、機器學習、人工智能等，主要用于客戶信用、聚類、特征、營銷、產品關聯分析等；數據管理，包括關系型和非關系型數據、融合集成、數據抽取、數據清洗和轉換等；數據使用，包括分布式計算、內存計算、云計算、流處理、任務配置等；數據展示，包括可視化、歷史流及空間信息流展示等，主要應用于對金融產品健康度、產品發展趨勢、客戶價值變化、反洗錢反欺詐等監控和預警。

B 重塑金融行業競爭新格局

“互聯網+”之后，隨著世界正快速興起“大數據+”，金融行業悄然出現以下變化：

大數據特征從傳統數據的“3個V”增加到“5個V”。在數量（Volume）、速度（Velo

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