大数据工程师(数据分析岗)
岗位说明书
商业银行~大数据建设规划
XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据
资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达
数据分析笔试题
数据分析笔试题 一、编程题（每小题20分）（四道题任意选择其中三道） 有一个计费表表名jifei 字段如下：phone(8位的电话号码)，month（月份），expenses （月消费，费用为0表明该月没有产生费用） 下面是该表的一条记录：64262631,201011,30.6 这条记录的含义就是64262631的号码在2010年11月份产生了30.6元的话费。 按照要求写出满足下列条件的sql语句： 1、查找2010年6、7、8月有话费产生但9、10月没有使用并（6、7、8月话费均在51-100 元之间的用户。 2、查找2010年以来（截止到10月31日）所有后四位尾数符合AABB或者ABAB或者AAAA 的电话号码。（A、B 分别代表1—9中任意的一个数字） 3、删除jifei表中所有10月份出现的两条相同记录中的其中一条记录。
4、查询所有9月份、10月份月均使用金额在30元以上的用户号码（结果不能出现重复） 二、逻辑思维题（每小题10分）须写出简要计算过程和结果。 1、某人卖掉了两张面值为60元的电话卡，均是60元的价格成交的。其中一张赚了20%， 另一张赔了20%，问他总体是盈利还是亏损，盈/亏多少？ 2、有个农场主雇了两个小工为他种小麦，其中A是一个耕地能手，但不擅长播种；而B 耕地很不熟练，但却是播种的能手。农场主决定种10亩地的小麦，让他俩各包一半，于是A从东头开始耕地，B从西头开始耕。A耕地一亩用20分钟，B却用40分钟，可是B播种的速度却比A快3倍。耕播结束后，庄园主根据他们的工作量给了他俩600元工钱。他俩怎样分才合理呢? 3、1 11 21 1211 111221 下一行是什么？ 4、烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？（绳子分别为A 、B、C、D、E、F 。。。。。来代替）
大数据工程师简历模板标准版
大数据工程师简历模板标准版 张* 居住地：北京 E-mail： 最近工作[1年6个月] 公司：XX有限公司 行业：房地产开发 职位：数据分析工程师 最高学历 学历：本科 专业：电子商务 学校：北京外国语大学 求职意向 到岗时间：一个月之内 工作性质：全职 希望行业：房地产开发 目标地点：北京 期望月薪：面议/月 目标职能：数据分析工程师 工作经验
2013/6—2014/12：XX有限公司[1年6个月] 所属行业：房地产开发 信息部数据分析工程师 1.房产二手市场业务数据整理分析、各门店业绩情况整理分析; 3.参与公司数据仓库开发; 4.参与开发过程中的各项工作; 2012/8—2013/5：XX有限公司[9个月] 所属行业：快速消费品 信息部首席信息官CIO 2.建立信息管理系统，从业务调研，系统开发，到后期实施全程主导参与; 2007/9—2012/6北京外国语大学电子商务本科 证书 语言能力 英语(良好)听说(良好)，读写(良好) 基本情况 姓名 性别 女 出生日期 1985.11.21 民族 汉族
婚姻状况 已婚 教育程度 本科 工作年限 4年 群众 现有职称 无 户口所在地 山东省青岛市 现居住地 青岛市 联系方式 电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件; 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件; 工作经历
单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、 建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰 写分析报告; 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持; 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的 商业价值; 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销 售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告; 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议; 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和 方法论; 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验 项目职责：
商业银行大数据分析营销
商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......
第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多
3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值
数据分析笔试题全解
从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识 1 从阿里数据分析师笔试看职业要求 以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差(标准差)作为标准测度
2016年数据分析面试常见问题
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址； 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址； 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP； 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是：
第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27）； 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N’*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,…x4999）中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map 等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。 4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个
从职场角度解读大数据工程师及岗位现状
从职场角度解读大数据工程师及岗位现状 手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。 于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘
工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。 王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。 由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。 虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴[微博]集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。 除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”
银行行业大数据解决方案
银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
最新数据分析师常见的7道笔试题目及答案
数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用 hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000 个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27); 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000 个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把
大数据开发工程师的具体职责
大数据开发工程师的具体职责大数据开发工程师负责公司项目应用监测数据，分析软件大数据平台的代码开发。下面是小编整理的大数据开发工程师的具体职责。 大数据开发工程师的具体职责1 职责: 1、负责公司大数据平台数据处理工具ETL、流处理平台等建设，功能规划，平台演进，维护调优等; 2、结合公司业务特征，负责公司数据仓库规划、数据仓库建设、数仓管理等; 3、负责大数据处理技术研究及新技术引进，参与超大规模实时/离线数据计算框架，存储、查询、可视化解决方案的设计，研发; 4、负责公司业务数据仓库模型建设及全业务数据域打通; 5、负责BI报表和可视化项目，和客户深度沟通，理解客户的业务挑战，提供解决方案，制定开发计划并执行，支持各单位日常数据需求和任务; 任职资格: 1、熟练掌握关系型数据库,例如：Oracle、Mysql、Vertica等;熟悉NoSql数据库，例如HBase、Redis、MongodDB 等;具备丰富的数据库管理和运维调优经验; 2、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、
主数据管理，数据打通等; 3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，如Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase、Spark、Storm; 4、精通数据预处理、检验、清洗、分析方法，精通各种常用统计检验方法;熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，如Java、Python、Shell和scala 等; 5、精通Linux，熟悉日常运维、搭建常见服务器、定位解决日常问题的能力，具备ETL开发经验优先; 6、良好的语言沟通与表达能力，有丰富的数据开发经验，较强的数据、平台、技术理解能力; 7、具备数学类、计算机类等相关专业统招本科及以上学历，具有3年及以上大数据开发工作经验，有互联网行业背景优先。 大数据开发工程师的具体职责2 职责： 1、在hadoop平台进行hive/hbase/spark开发; 2、处理公司大数据平台产品的技术工作，包括存储、处理、分析、挖掘、架构设计、研发工作; 3、熟悉设计、构建和优化基于hadoop/Hbase的存储平台架构; 4、熟悉整体提升hadoop/Hbase/Storm/Spark集群的高可用性、高性能、高扩展特性;
银行,大数据,解决方案
银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在20XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度
挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、
数据分析师面试常见的77个问题
数据分析师面试常见的77个问题 2013-09-28数据挖掘与数据分析 随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？ 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在
所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？ 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？ 20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？ 21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？ 22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？ 23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？ 24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？ 25、（在内存满足的情况下）你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？ 26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？ 27、你处理过白名单吗？主要的规则？（在欺诈或者爬行检验的情况下） 28、什么是星型模型？什么是查询表？
新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告
新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告 一、产生背景 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。 （一）国家实施大数据战略，构建数字中国 大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。 同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。 图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个） （二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。 通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。 近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。 对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约
数据分析岗面试题
数据分析岗面试题 It was last revised on January 2, 2021
数据分析岗面试题1、表：table1(Id,class,score),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列表，显 示班级，成绩两个字段。 2、有一个表table1有两个字段FID，Fno，字都非空，写一个SQL语句列出该表 中一个FID对应多个不同的Fno的纪录。 Fid Fno 101 a1001 101 a1001 102 a1002 102 a1003 103 a1004 104 a1005 104 a1006 105 a1007 105 a1007 105 a1007 3、有员工表empinfo ( Fempno varchar2(10) not null pk, Fempname varchar2(20) not null, Fage number not null, Fsalary number not null ); 假如数据量很大约1000万条； 写一个你认为最高效的SQL，用一个SQL计算以下四种人： fsalary>9999 and fage > 35 fsalary>9999 and fage < 35 fsalary <9999 and fage > 35 fsalary <9999 and fage < 35 每种员工的数量； 4、 Sheet1: sheet2： Sheet1、sheet2是Excel中两个表，sheet2中 记录了各产品类别下面对应的产品编码，现 要在sheet1 C列中对应A列产品编码所对应 的产品类别，请写出公式。
好程序员大数据分析在企业运营中的作用
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
大银行与大数据的战略思考
大银行与大数据的战略思考 （首席经济学家黄志凌） 大数据时代已经悄然来临。大数据用来描述规模巨大、类型复杂的数据集合，被誉为是继云计算、物联网之后，IT产业又一次颠覆性技术变革，引起各方高度关注。2011年，著名咨询公司麦肯锡宣布“大数据”时代已经到来；近年来，IBM、甲骨文、SAP等业界巨头纷纷收购与大数据有关公司，加速布局大数据领域；2012年，达沃斯论坛报告《大数据，大影响》称大数据像货币和黄金一样，成为新的经济资产；2012年，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，旨在增强对海量数据的搜集和分析萃取能力。 现代银行相对于传统银行最大的差别（或者说最大进步）在于数据的深度利用。在现代IT技术之下，数据对银行来说已经超越了账务信息等传统的涵义，成为现代银行经营的宝贵资源。现代银行特别是大型银行的经营管理活动，很大部分表现为基于计算机技术的数据管理和运用，其中最核心的工作是数据挖掘，即从海量数据中找出隐含于其中的有价值信息，支持或指导经营决策。随着外部资本监管日趋严格、同业竞争日趋激烈、客户行为日益敏感、盈利能力不断下降，越来越多的商业银行开始运营大数据方法驱动经营模式转型，并深度服务客户选择与风险管理、产品设计与精准营销、资源配置与结构调整，终于出现“数据驱动型银行”，表现为从客户的选择到产品的设计、再到内部的管理，都是由数据驱动，由数据支撑决策。银行
从大数据思维，到数据驱动型经营，需具备以下特点：第一，要养成一切靠数据说话的思维习惯，这是数据驱动型银行的基础；第二，要有庞大的专业、高效的数据挖掘知识体系；第三，要有积极广泛的数据应用，这些数据应用要更多地体现在风险识别与预警，市场的拓展与产品设计，以及绩效考核与资源配置；第四，要实现真正意义上的精细化管理，彻底扭转客户、市场、盈利等方面的粗放型管理方式；第五，要认识到数据是最重要的经营资产，是持续创利的资产，是没有天花板的盈利资产，银行竞争力与盈利能力主要取决于数据积累和数据挖掘，而且有可能呈几何级增长。 目前，第三方支付机构拥有的海量数据资产已经对商业银行形成挑战，未来比金融脱媒更令人担心的可能是客户数据脱媒和信息脱媒，最终导致客户流失、服务能力降低。对大银行而言，建立大数据能力已经成为保持竞争优势的必然选择。 一、大数据已成为大银行的战略性资产和核心竞争力 银行长远的发展战略，是培养自己的核心竞争力。什么是核心竞争力？有人说是IT，有人说是人才，有人说是客户，总而言之，各有各的理解。所谓的“核心竞争力”，关键的要素叫做“不可复制”、“不可替代”。产品是可以被复制的，客户是经常有流动的，这都难以成为我们的核心竞争力，而大数据能力由于其特有的性质将逐渐成为银行真正的核心竞争力。大数据首先是建立在银行自己的数据基础上，不是数据多少的问题，而是你我的数据不同，在不同数据基础上做出的模型是不可复制的。马云，马化腾，还有马明哲，这三个中国互联
数据分析岗面试题
数据分析岗面试题-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
数据分析岗面试题 1、表：table1(Id,class,score),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列 表，显示班级，成绩两个字段。 2、有一个表table1有两个字段FID，Fno，字都非空，写一个SQL语句列出 Fno的纪录。 3、有员工表empinfo 4、( 5、Fempno varchar2(10) not null pk, 6、Fempname varchar2(20) not null, 7、Fage number not null, 8、Fsalary number not null 9、); 10、假如数据量很大约1000万条；写一个你认为最高效的SQL，用一个SQL 计算以下四种人： 11、fsalary>9999 and fage > 35 12、fsalary>9999 and fage < 35 13、fsalary <9999 and fage > 35 14、fsalary <9999 and fage < 35 15、每种员工的数量； 4、
Sheet1: sheet2： Sheet1、sheet2是Excel中两个表，sheet2中 记录了各产品类别下面对应的产品编码，现 要在sheet1 C列中对应A列产品编码所对应 的产品类别，请写出公式。 5、某商品零售公司有100万客户资料数据（客户数据信息包括客户姓名、电话、地址、购买次数、购买时间、购买金额、购买产品种类等等），现要从中抽取10万客户，对这些客户发送目录手册，为了能使这批手册产生的利润最大，从已有的客户数据信息，我们应该如何挑选这10万个客户？