证券行业大数据应用解决方案(智慧证券-证券大数据-智慧金融-金融大数据)

证券大数据解决方案（智慧证券）

XXXX技术有限公司

目录

1 云数据中心项目概述 (7)

1.1建设背景 (7)

1.2金融业大数据应用投资分布 (7)

1.2.1 证券大数据应用 (8)

1.3面临的风险和挑战 (10)

1.4建设目标 (11)

1.5建设原则 (11)

1.6云计算大数据中心优势 (13)

2 云数据中心需求分析 (15)

2.1现状分析 (15)

2.2总体建设需求 (15)

3 云数据中心总体规划设计 (17)

3.1整体建设思想 (17)

3.2整体系统结构 (17)

3.3计算资源和存储资源配置估算 (19)

4 云数据中心资源层规划设计 (20)

4.1云计算平台基础架构体系 (20)

4.1.1 设计原则 (20)

4.1.2 系统总体架构 (21)

4.1.3 虚拟化拓扑的结构 (24)

4.2云计算中心虚拟化组件 (25)

4.2.1 迁移 (25)

4.2.2 高可靠性（HA） (25)

4.2.3 容错 (26)

4.2.4 动态资源分配 (26)

4.2.5 分布式电源管理 (27)

4.3分布式集群存储平台 (29)

4.3.1 方案拓扑图 (29)

4.3.2 方案描述 (29)

4.3.3 系统软件 (30)

4.3.3.1 云平台系统管理支撑系统 (30)

4.3.3.1.1 产品定位 (31)

4.3.3.1.2 XX证券云应用 (31)

4.3.3.1.3 客户收益 (31)

4.3.3.1.4 产品架构 (32)

4.3.3.1.5 产品体系 (33)

4.3.3.1.6 产品功能 (34)

4.3.3.2 集群存储系统 (35)

4.3.3.2.1 集群存储系统的特点 (35)

4.3.3.2.2 集群存储硬件介绍 (38)

4.3.3.2.3 系统功能及特点 (38)

4.3.3.2.3.1 国产硬件自主可控 (38)

4.3.3.2.3.2 海量数据高效管理 (38)

4.3.3.2.3.3 数据读写性能 (39)

4.3.3.2.3.4 数据全局共享 (39)

4.3.3.2.3.5 数据安全性 (40)

4.3.3.2.3.6 系统可扩展性 (41)

4.3.3.2.3.7 与现有环境无缝兼容 (42)

4.3.3.2.3.8 系统的整体拥有成本 (42)

4.3.3.2.3.9 使用分布式提高投资回报率 (42)

4.3.3.2.3.10 降低管理及运行成本——简易存储 (43)

4.3.3.2.3.11 提高用户应用的生产力 (44)

4.3.3.3 基于大数据的证券数据管理与分析系统 (44)

4.3.3.3.1.1 大数据平台介绍 (45)

4.3.3.3.1.1.1 平台功能框架 (45)

4.3.3.3.1.1.2 分布式存储功能 (45)

4.3.3.3.1.1.3 分布式计算功能 (46)

4.3.3.3.1.1.4 NoSQL功能 (47)

4.3.3.3.1.1.5 数据仓库功能 (47)

4.3.3.3.1.1.6 分布式协调功能 (47)

4.3.3.3.1.1.7 工作流管理功能 (48)

4.3.3.3.1.1.8 维护管理功能 (48)

4.3.3.3.1.2 证券数据分析系统架构 (49)

4.3.3.3.1.2.1 非格式数据的分类存储 (49)

4.3.3.3.1.2.2 对格式化数据的全文检索合多线索加权检索 (49)

4.3.3.3.1.2.3 完善的业务分析报表系统 (50)

4.3.3.3.1.2.3.1 国内经济形势分析图 (50)

4.3.3.3.1.2.3.2 按照国家名称分析各国经济形势图 (50)

4.3.3.3.1.2.3.3 按照全球各大交易所数据技术分析各类产品的价格趋向图； (50)

4.3.3.3.1.2.3.4 用户可以定制所关心的数据统计图 (50)

4.3.3.3.1.2.4 数据分类存储与自动化数据引擎 (50)

4.3.3.3.1.3 交易数据存储管理分析系统架构 (51)

4.3.3.3.1.3.1 交易数据按照产品分类存储 (51)

4.3.3.3.1.3.2 交易数据按照产品分类趋势分析图 (51)

4.3.3.3.1.3.3 交易数据按照客户分类盈利分析图 (52)

4.3.3.3.1.3.4 交易数据按照佣金盈利分析图 (52)

4.3.3.3.1.3.5 交易数据按照客户操作手法分析图 (52)

4.3.3.3.1.3.6 交易数据按照可户盈利排名分析图 (52)

4.3.3.3.1.3.7 交易数据可以提示用户适合那种产品交易 (52)

4.3.3.3.1.3.8 用户分布情况报表分析 (52)

4.3.3.3.1.3.9 提供精准化客户服务指南 (52)

4.3.3.3.2 XX大数据统一平台 (52)

4.3.3.3.2.1 数据采集 (54)

4.3.3.3.2.2 数据接入 (54)

4.3.3.3.2.3 规则过滤 (55)

4.3.3.3.2.4 数据存储 (55)

4.3.3.3.2.5 计算引擎 (56)

4.3.3.3.2.5.1 功能 (56)

4.3.3.3.2.5.2 组成 (57)

4.3.3.3.2.5.3 基本算子集 (57)

4.3.3.3.2.6 业务处理 (59)

4.3.3.3.2.7 业务管理 (60)

4.3.3.3.2.8 用户权限管理 (60)

4.3.3.3.2.9 业务管理 (60)

4.3.3.4 云计算中心安全层规划设计 (63)

4.3.3.4.1 云平台安全建设需求 (63)

4.3.3.4.2 云平台安全建设思路 (64)

4.3.3.4.3 云数据中心安全系统总体设计 (66)

4.3.3.4.4 云平台安全防护详细设计 (66)

4.3.3.4.4.1 平云终端接入安全设计 (66)

4.3.3.4.4.2 主机层安全 (68)

4.3.3.4.4.3 服务器负载均衡 (68)

4.3.3.4.4.4 虚拟机VM之间访问安全 (69)

4.3.3.4.5 平台层安全 (71)

4.3.3.4.6 数据层安全 (76)

4.3.3.5 云计算数据中心备份设计 (77)

4.3.3.5.1 逻辑架构 (77)

4.3.3.5.2 方案实现设计 (77)

4.3.3.6 云计算数据中心整体方案拓扑 (78)

4.3.3.6.1.1 网络拓扑 (78)

1云数据中心项目概述

1.1建设背景

数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五

根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。

1.2金融业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，证券将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍证券、保险和证券行业的大数据应用情况。

1.2.1证券大数据应用

大数据时代，券商们已意识到大数据的重要性，券商对于大数据的研究与应用正在处于起步阶段，相对于银行和保险业，证券行业的大数据应用起步相对较晚。目前国内外证券行业的大数据应用大致有以下三个方向：

第一方面：股价预测

2017年5月英国对冲基金Derwent Capital Markets建立了规模为4000 万美金的对冲基金，该基金是首家基于社交网络的对冲基金，该基金通过分析Twitter 的数据内容来感知市场情绪，从而指导进行投资。利用Twitter 的对冲基金Derwent Capital Markets 在首月的交易中确实盈利了，其以1.85%的收益率，让平均数只有0.76%的其他对冲基金相形见绌。

麻省理工学院的学者，根据情绪词将twitter内容标定为正面或负面情绪。结果发现，无论是如“希望”的正面情绪，或是“害怕”、“担心”的负面情绪，其占总twitter内容数的比例，都预示着道琼斯指数、标准普尔500指数、纳斯达克指数的下跌；

美国佩斯大学的一位博士则采用了另外一种思路，他追踪了星巴克、可口可乐和耐克三家公司在社交媒体上的受欢迎程度，同时比较它们的股价。他们发现，Facebook上的粉丝数、Twitter 上的听众数和Youtude 上的观看人数都

和股价密切相关。另外，品牌的受欢迎程度，还能预测股价在10天、30天之后的上涨情况。

但是，Twitter 情绪指标，仍然不可能预测出会冲击金融市场的突发事件。例如，在2016年10月13号，美国联邦储备委员会突然启动一项银行纾困计划，令道琼斯指数反弹，而3天前的Twitter相关情绪指数毫无征兆。而且，研究者自己也意识到，Twitter 用户与股市投资者并不完全重合，这样的样本代表性有待商榷，但仍无法阻止投资者对于新兴的社交网络倾注更多的热情。

第二，客户关系管理

（1）客户细分。通过分析客户的账户状态（类型、生命周期、投资时间）、账户价值（资产峰值、资产均值、交易量、佣金贡献和成本等）、交易习惯（周转率、市场关注度、仓位、平均持股市值、平均持股时间、单笔交易均值和日均成交量等）、投资偏好（偏好品种、下单渠道和是否申购）以及投资收益（本期相对和绝对收益、今年相对和绝对收益和投资能力等），来进行客户聚类和细分，从而发现客户交易模式类型，找出最有价值和盈利潜力的客户群, 以及他们最需要的服务, 更好地配置资源和政策, 改进服务,抓住最有价值的客户。

（2）流失客户预测。券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模从而预测客户流失的概率。如2017年海通证券自主开发的“给予数据挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。通过对海通100多万样本客户、半年交易记录的海量信息分析，建立了客户分类、客户偏好、客户流失概率的模型。该项技术最大初衷是希望通过客户行为的量化分析，来测算客户将来可能流失的概率。

第三，投资景气指数。

2017年，国泰君安推出了“个人投资者投资景气指数”（简称3I指数），通过一个独特的视角传递个人投资者对市场的预期、当期的风险偏好等信息。

国泰君安研究所对海量个人投资者样本进行持续性跟踪监测，对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计、加权汇总后得到的综合性投资景气指数。

3I指数通过对海量个人投资者真实投资交易信息的深入挖掘分析，了解交易个人投资者交易行为的变化、投资信心的状态与发展趋势、对市场的预期以及当前的风险偏好等信息。在样本选择上，选择资金100万元以下、投资年限5年以上的中小投资者，样本规模高达10万，覆盖全国不同地区，所以，这个指数较为有代表性。在参数方面，主要根据中小投资者持仓率的高低、是否追加资金、是否盈利这几个指标，来看投资者对市场是乐观还是悲观。“3I指数”每月发布一次，以100为中间值，100—120属于正常区间，120以上表示趋热，100以下则是趋冷。从实验数据看，从2007年至今，“3I指数”的涨跌波动与上证指数走势拟下图是2016年1月到2018年2月的3I指数（虚线）和上证综指运行（实线）走势图，注：3I指标在80以下表明个人投资者的投资景气度“低迷”，100以下表明“趋冷”。合度相当高。

1.3面临的风险和挑战

（1）XX证券面临着同行业务和对客户招揽的竞争；

（2）客户也需要XX证券为客户提供更加精准的产品、技术的指导；

（3）XX证券为了提高公司经营的竞争力也需要对客户的交易数据进行分析、了解不同客户适合在哪种类型产品上交易更高更好的盈利；

（4）通过大数据，也可以把中国乃至全球的经济、政治、文化、军事等情报对证券业乃至整个金融业的影响趋势，让公司也有较强的规避风险的能力；

1.4建设目标

依托云计算技术，对XX证券内部业务平台、数据、交易数据管理、交易数据分析、国内、国外经济、军事、政治情报的分析系统实行统一规划和建设。所有资源整合后在逻辑上以单一整体的形式呈现，并可按需进行动态扩展和配置。按照分阶段可升级的标准要求，为多级单位提供应用支撑基础平台服务和数据存储、备份、交换等服务，实现基础软硬件资源的统一管理、按需分配、综合利用，增强数据中心的可管理性，提高应用的兼容性和可用性，加速业务系统的部署，提升硬件资源的利用率；

1.5建设原则

结合本项目的实际应用和发展要求，在进行云计算、大数据平台方案设计过程中，应始终坚持以下原则：

1)可扩展性原则

为了保护已有的投资以及不断增长的业务需求，系统必须具有灵活的结构并留有合理的扩充余地，以便根据需要进行适当的变动和扩充；主要业务平台系统应采用开放的结构，符合国际标准、工业标准和行业标准，适应技术的发展和变化。由于本次市局信息系统整体东迁，相当于系统重新规划和建设，所以我们把主要精力放在满足现有业务需求和对未来的系统扩展的支持性上，也就是需要设计成一个便于扩展的系统架构，系统应具备良好的扩展能力并能够便捷地进行扩展。

2)合理性原则

在一定的资金条件下，以适当的投入，建立性能价格比高的、先进的、完善的业务系统。所有软硬件的选型和配置要坚持性能价格比最优原则，同时兼顾与市局已有设备和系

统的互联互通能力，以及与目前操作系统和应用系统的兼容性。在满足系统性能、功能以及考虑到在可预见的未来不失去先进性的条件下，尽量取得整个系统的投入合理性，以构成一个性能价格比优化的应用系统。系统架构的设计应尽可能地运用虚拟化、云计算等新技术，以符合未来的技术发展方向。这种设计方法可以最大化地利用投资，并在利用率、管理、能源等各方面提高用户投资的效率，降低总体拥有成本，减少浪费的发生。

结合新技术的运用，也可以让各应用系统更好地融入未来整体IT建设规划中，避免发生推到重建的现象，从而更好地保护市局在信息系统上的投入。

3)可靠性原则

系统要具有高可靠性及强大的容错能力。该系统必须保证7×24全天候不间断地工作，核心设备比如数据库服务器和存储设备具有全容错结构，并具有热插拔功能，可带电修复有关故障而不影响整个系统的工作，设计应保持一定数量的冗余以保证整体系统的高可靠性和高可用性。即便是在系统建设初期也要着重考虑系统可用性、可靠性问题，防止出现系统停顿等问题造成信息系统的中断服务。通过结合云计算等新技术，可以更好地提高系统的可靠性和可用性。

4)可管理性原则

选择基于开放的技术，采用标准化、规范化设计；同时采用先进的设备，易于日后扩展，便于向更新技术的升级与衔接，实现系统较长的生命力；保证后期在系统上进行有效的开发和使用，并为今后的发展提供一个良好的环境；

在设计、组建中心机房系统时，采用先进的、标准的设备；在选购服务器、存储和连接设备时，确保系统部件间的严密配合和无缝联接，并获得良好的售后服务和技术支持；整个系统建成后按照整理一套完整的文档资料，以便提高整个系统的可管理性与可维护性。

5)安全性原则

严格按照XX关于信息安全的规定和要求，规划和部署中心机房的业务系统和备份系统；采用安全服务器、备份还原系统、来防止内外部的网络安全威协和数据丢失窃取威胁等；所有软硬件采用国产、自主研发的产品，从根本上保障系统的安全性。

1.6云计算大数据中心优势

通过建立云计算大数据中心，通过服务的方式交付对物理硬件的需求，代替传统硬件设备跟随着应有系统的增加而增加的模式，对现有应用系统进行整合，实现IT服务的快速交付，节能响应国家号召，提升业务系统安全。

1)国产硬件自主可控

数据存储硬件采用我国完全自主研发的存储服务器，硬件和软件设计完全自主可控。存储服务器采国产化架构的高可靠性硬件平台和国产睿思操作系统，从根本上保证数据的安全性。

2)海量数据高效管理

随着地理信息处理业务的增多，存数据中心存储大量的数据，这就需要存储系统能够容纳海量的数据。同时，存储系统里面的文件数量也会快速增长，当文件数量增长到数千万以上时，文件的检索查找等操作将会给文件系统带来巨大的压力，特别是一个目录下面存放的文件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。

采用的分布式存储系统单卷可支持300PB以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件，单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式存储系统拥有高效的多元数据服务器集群技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。统能够在单个目录下高效管理上千万个文件的存储系统，在单目录下存放上千万数量文件时，仍然能够提供每秒数万的文件检索效率。

3)合理利用硬件资源，减少运行消耗

云计算平台可将服务器物理资源转换成池化的可动态分配的计算单元，从云计算数据中心具体需求出发，在资源池中划分出适合具体业务需要的服务计算单元，不再受限于物理上的界限，从而提高资源的利用率，简化系统管理，让信息化建设对地理情报工作的变化更具适应力，从而构建出信息系统平台的基础。

云平台建成后，可减少物理服务器数量至原有数量的一半以上，机房空间占用面积大大减少，机房相应配套设施建设也可能够相应减少，在实际工作中预计可节省能源达到70%

以上，响应国家节能减排的要求。

4)完善应急安全机制

云平台可以自动监控资源池中计算单元和应用单元的可用性，检测物理服务器故障，如果检测到故障，可重新在资源池中其他物理服务器上重新启动相关业务，整个过程无需人工干预。

通过云安全平台，可快速部署网络安全应用防火墙、IPS、WEB应用防火墙等。

5)提供便捷的管理运维方式。

可以通过一个统一的管理平台，来进行对平台中运行的各项功能设立不同权限的管理账号，根据工作需要设置不同的管理权限，并可通过其管理日志追溯操作过程。

2云数据中心需求分析

2.1现状分析

目前，办公管理信息数据、交易信息数据和情报信息数据规模已经发展得非常庞大，信息化平台已日益变成业务运营与管理的重要支撑平台。在信息化平台建设的过程中，各个应用系统的业务之间的联系非常紧密，流程自动化程度非常高。因此在信息化高速发展的形势下，急需形成统一完备的综合技术集成体系，能提供一体化的数据存储共享，应用集成和统一展现能力。随着信息化建设和应用工作的进一步深入，对信息网络传输能力，数据中心存储能力和处理能力提出了更高要求，为支撑流程集成和业务应用的深入融合，需要提供统一高效的流程处理能力，数据转换能力以及数据分析能力；需要建立和完善统一的综合技术平台体系，涵盖数据采集，存储，共享，交互和展现能力。

2.2总体建设需求

（1）建立一个统一的超过300TB的数据存储系统，能够无缝兼容现有系统设备和云平台、大数据平台；

（2）建立统一的云平台系统，可以快速管理、扩展、配置XX证券内部的各种业务服务和数据存储服务，并能够提供相应服务冗余性；

（3）建立基于云平台的大数据存储管理与分析系统，可以管理XX证券历年来的交易数据、时实交易数据，并能根据数据交易情况和IP数据报文情况分析各种用户的交易习惯、产品分布、盈利能力，方便XX证券对客户提供精准化服务的能力；

（4）建立基于云平台的大数据情报管理与分析系统，可以方便的把全球的经济数据、政策变化、军事变化、文化等多各种金融产品交易的影响，能够指导公司规避即将产生的或潜在经济风险，提高公司和客户对交易风险的预判能力。

（5）通过建立统一的云平台运维管理系统，可以快速提高公司IT技术人员对所有IT资源的管理应用能力，保障公司实际的设备资源、网络资源能够得到充分的使用，同时也能够

提高公司能效节约的能力。

3 云数据中心总体规划设计

3.1 整体建设思想

XX 证券云平台大数据中心将利用云计算相关技术，结合绿色数据中心建设的目标和需求，以战略支持型信息化建设为导向，以支持保障信息化业务发展为建设思路，构造一个功能齐全、设备先进、运行高效、使用灵活、维护方便、易于扩展、投资省、高安全可靠的全局性基于云平台数据资源中心。

3.2 整体系统结构

本次云数据中心解决方案将针对计算服务整体架构中的云计算服务区，通过对底层服务器硬件及存储资源实现虚拟化聚合部署，配合以云计算管理平台，实现云计算中基础架构即服务（IaaS ）部分，同时该IaaS 平台也为地球信息发布平台、大数据分析平台、web 发布平台等（Paas ）层提供更高层次的云计算服务，通过Paas 层平台提供数据汇集管理、数据处理、数据服务、数据应用功能（Saas 层），最终通过统一的系统门户向最终用户提供服务，总体逻辑架构如下：

图 3-1 云数据中心总体逻辑架构

云数据中心的各个关键组件及逻辑层次。

?云数据中心基础架构：提供了一个功能完整的、标准开放的方便集成的IaaS服

务层。这层提供的动态基础架构是整个云数据中心的核心支撑层，其最核心的部分包括采用了国产服务器、国产存储存储系统和虚拟化软件构建的云计算服务基础架构。该基础架构具备良好的性能、可用性和可靠性。通过部署虚拟化软件、服务器、存储设备、网络设备，内部搭建虚拟化环境，通过虚拟化技术构建新一代的数据中心，形成统一的云计算信息系统平台。在数据中心，这些资源根据需要进行动态扩展和配置，各单位最终信息系统业务按需使用资源。通过虚拟化技术，增强数据中心的可管理性，提高应用的兼容性和可用性，加速应用的部署，提升硬件资源的利用率，降低能源消耗。

?平台层：通过大数据分析平台、办公OA系统、财务管理系统、交易管理系统、

web发布平台、用户管理系统等应用，平台为上层门户提供数据采集、数据处理等功能。

?云计算服务门户：为用户提供统一的服务门户，用以支撑整个云数据中心的日常

运营。包括用户登录、服务加载、下载、审批、叠加显示、拼接请求等功能。

?云计算服务数据安全保护：通过部署云安全平台，可以帮助用户建立起一个既能

充分利用云计算优势，同时又不牺牲安全性、控制力和遵从性的环境，其为虚拟数据中心和云计算环境提供了支持虚拟化的保护，使用户可以加强应用程序和数据安全，提高可见性和控制力，以及加快整个云计算中心的遵从性举措。

?云计算服务运维管理体系：为整个云数据中心平台搭建一套长期运维管理的体

系，为云计算平台的长期有效运行提供保障。云计算运维管理体系包括组织管理模式、制度规范体系、技术支撑体系等多个层面的内容，采用云计算技术手段和云计算管理制度结合的方式保障整个政务云平台的平稳运行。

3.3计算资源和存储资源配置估算

计算资源和存储资源是云中心的两大类核心资源。对计算资源和存储资源的合理估算和配置，是建设先进、高效云平台的必要条件。

以下给出我们根据云计算数据中心现有业务应用和数据资源所作出的云中心计算资源、存储资源、基础网络和安全设施的初步估算。

经详细调研计算资源需要cpu计算单元320核内存5120G存储空间300TB。拟新增10台高性能服务器，供云计算、云存储使用，新增2台高性能服务器器供云安全平台使用。

大数据试题答案与解析_最全

1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是 （ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单，本题2分）

A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样

C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地 点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用

2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题(答对36题)

2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题单选题：共 15题，每题 2分，合计 30分 1 标记 我们国家现在处于应用和技术双引领的地位主要是依靠人口红利优势和应用规模优势。（） 正确 错误 2 标记 （）通过了全面深化改革的决定。 十六届三中全会 十七届三中全会 十八届三中全会 3 标记 网络经济的核心理念是创新、协调、绿色、共享、开放。（）正确 错误 4 标记 IT和DT时代的最大区别，（）为我们建了好多信息系统。DT时代 IT时代 5 标记

阿里巴巴这么一家优秀的企业不能在国内上市，非得要去美国上市的原因是（） 国内的上市政策不适应 美国市场更适合阿里巴巴企业 不想在国内上市 6 标记 智慧城市思想加速了信息惠民的公共服务。 正确 错误 7 标记 大数据的四个维度是数量，多样性，速度，准确性。 对 错 8 标记 下列选项中，不属于智慧城市中广泛的业务协同建立基础是？（） 数据交换 简化流程 数据共享 互连互通网络 9 标记

下列有关我国智慧城市建设所处现状，表述错误的是？（）城市建设目标缺乏科学、全面的认识 城市在规划和建设中缺乏依据 存在盲目投资建设的情况 智慧城市建设整体尚处于成熟阶段 10 标记 智慧城市是城市信息化建设的新阶段，其目的是为了以泛在的信息服务为基础，为人们的衣食住行提供便利，提升人们的生活水平。 正确 错误 11 标记 旧州镇主要依托丰富的屯堡文化资源和良好生态环境，发挥生态和文化优势，建设绿色旅游小镇。 对 错 12 标记 云栖小镇的政策支持：创新政企合作模式，在全国首创政府企业“1+1”的政策扶持机制。 正确 错误

金融科技3.0时代 大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/e23513187.html, 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训 光环大数据培训了解到，杭州2017年5月5日同盾科技有限公司的童强对于当下金融科技步入3.0时代的发展趋势进行了分析，指出大数据和人工智能将成为助力金融科技发展的新引擎。 2016年8月，国家提出促进科技金融产品和服务创新、建设国家科技金融创新中心等。在监管加紧、政策频出之外，金融科技成为2016年整个金融行业的主旋律。 而在今年3月15日，中国银监会主席郭树清表示，银行3.0时代已经来临，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。 郭主席口中银行3.0时代仅仅是金融科技的一个缩影，一切迹象已经表明，金融科技3.0时代也已经悄悄来临。2017年金融科技将成为炙手可热的发展方向，大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技服务将从概念阶段真正落实到金融平台的日常运营层面。金融科技是采用技术手段而非单纯商业模式变化来进行金融创新，不是简单的技术复制，金融科技3.0更多的是金融与技术场景跨界的融合，尤其是信息类技术发展全面突破，以及与金融的跨界融合互联网金融生态正在发生变化，这种变化由“金融+科技”结合推进。 11111111111 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎

https://www.sodocs.net/doc/e23513187.html, 金融科技3.0时代进阶之路 从整个IT技术对金融行业的推动和变革角度来看，业内专家认为至今为止金融科技经历三大发展阶段： 金融IT阶段：主要是指金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务的电子化，提高金融行业的业务效率。IT公司并不参与金融公司的业务环节，IT 系统在金融公司体系内属于成本部门。代表性产品包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。 互联网金融阶段：金融业搭建在线业务平台，通过互联网或者移动终端渠道汇集海量用户，实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端等任意组合的互联互通，达到信息共享和业务撮合，本质上是对传统金融渠道的变革。代表性业务包括互联网基金销售、P2P网络借贷、互联网保险、移动支付等。 金融科技阶段：金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链等最新IT 技术，改变传统金融的信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等，大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点。代表技术如大数据征信、智能投顾、供应链金融等。 大数据+人工智能未来智慧金融新标配 针对平台的资产获取、风险控制、信息披露、贷后管理、逾期催收等运营需求，大数据结合人工智能，已经能够提供个性化的智能解决方案，全面降低互金信贷集中风险，进一步提高科技金融产品质量及服务效率。实际上，人工智能是基于海量数据的深度学习系统，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术，金融机构用好这两项技术，必然能为金融业务带来一轮新的增长，对于未来智慧金融而言，二者将成标配。

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

证券行业大数据可视化平台建设方案

证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

大数据在金融领域的应用研究

大数据在金融领域的应用研究

前言 近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在 世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了普惠金融发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。 为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。 其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据创新应用案例，开展重点课题研究。 2

数据是数字经济时代的新型生产资料，基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型，发展大数据已经成为国家战略。十九大报告明确指出，要推动“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。” 金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。 随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。涌现出一大批技术创新、业务突破的应用案例。总结来看，对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。 3

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用 随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。 一、“大数据+人工智能”发展背景 随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，

从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。 二、加快“大数据+人工智能”能力建设 在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何

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。

证券行业大数据应用

证券大数据应用 一、可能获得的数据源 1.投资者信息（实名认证信息、联系方式、证券账户、理财账户等） 2.投资者个人交易数据（股票交易、基金交易、互联网证券交易等） 3.投资者个人行为数据 4.股市交易数据/实时行情等 5.上市公司/准备上市公司数据（基本资料、财报等） 6.宏观经济数据 7.政策法规 8.行业投资案例库 9.行业分析报告 10.互联网金融相关媒体数据 11.互联网金融垂直社区数据（例如雪球投资组合） 12.各行业垂直门户网站数据 13.社会化媒体数据（微博、微信公众号、论坛、新闻资讯门户等） 14.各行业电力运行数据 以上数据有些可直接由券商系统（门店数据、终端APP等）即可获取，有些需要从合作机构获取，有些只能通过垂直爬虫爬取聚合。 二、有了大数据能干什么 对投资者（2C）： 投资建议：例如券商官方推荐，类雪球投资组合、京东财谜的去中心化推荐 投资社区：雪球、天厚投资社交等 在线证券交易 在线投资理财 财富管理 量化投资分析 对公司（2B）： 公司投资理财 公司投资并购 股权众筹 公司舆情监控分析 竞争分析/竞争情报 行业分析报告 对券商本身： 用户获取/盘活：大券商盘活存量用户、中小券商获取增量用户 用户账户的建立与持续运营：通过有粘性的服务（例如雪球投资组合），引导用

户绑定互联网证券理财账户、证券账户，打通用户账户体系，持续运营。 综合金融服务：股票、投资、理财、众筹、投行、财富管理 投资报告：行业分析报告、投资建议 平台基础设施：大数据风控等 线上线下渠道一体化 客户流失跟踪 潜在客户挖掘 三、运营体系 目标用户群分析（2B、2C，线上目标用户群、线下目标用户群） 建立有粘性的互联网产品及服务 线上+线下获取用户/盘活用户 基于大数据，持续完善产品、持续运营用户 《数据挖掘技术在证券行业中的应用》姚毓才 1.客户关系管理 用客户交易数据统计出每个客户的交易情况，根据客户行为进行聚类。建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，通过对客户数据聚类，将客户进行分群，考察每类客户对证券公司的贡献情况，这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司具有价值，并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾，并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。 2.股市基本分析 任何金融资产的“真实”价值等于这项资产的所有者的所有预期收益流量的现值。具体地说，分析家不仅需要预测折现率，而且还必须预测这种证券的每股平均收益和派息率。证券的真实价值一经确定，就可以用来与这种证券的市场价格进行比较，从而鉴别这种证券的定价是否恰当。如果真实价值低于市场当前价格，那么该证券价值是被高估了，应该卖出；如果证券的真实价值高于市场当前价格，那么该证券价值是被低估了，应该买进。具体的分析策略包括宏观经济信息、产业分析、区域分析和公司分析几类。 3.股市技术分析 利用时间序列预测股票价格。数据挖掘是对大量的历史数据进行处理和分析，提炼出有价值的信息（表现为规则、模型等模式信息），其中的时间序列模型，可以用于股票价格的预测。 4.经营状况分析 通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。同

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：

贵州继续教育大数据与智慧金融考试试题

贵州继续教育大数据与智慧金融考试试题1 【单选】大数据在消费者分析中的应用中，不包括的有( ) ? A. 精准营销/社交化营销 ? B. 产品创新 ? C. 决策支持 ? D. 事件影响预测 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 2 【单选】不属于社交化营销优势的是( ) ? A. 可以满足企业不同的营销策略 ? B. 可以实现目标用户的精准营销 ? C. 可以有效提高企业的营销利润 ? D. 是真正符合网络用户需求的营销方式 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：C 3 【单选】在大数据做信用卡自动授信应用中，不属于机器批贷条件的是( ) ? A. 业务相似性，业务模式必须相似不能差异过大 ? B. 处理好数据应用过程中的客户隐私问题 ? C. 指标可量化，审核指标必须能够抽象出来 ? D. 经济性，业务数量需要很多，就为批两三笔贷款开发个模型出来不合算

? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 4 【多选】大数据技术面对的问题是( ) ? A. 大数据产品 ? B. 大数据管理 ? C. 大数据数字化 ? D. 大数据终端使用 ? B ? C ? D ?正确答案：A B D 5 【多选】聚类算法要解决的问题有( ) ? A. 自动识别聚类中心个数 ? B. 类别分布比较合理 ? C. 准确度高 ? D. 快速聚类 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】大数据时代面临的挑战有( ) ? A. 数据隐私和安全

? B. 有限的技术能力 ? C. 大数据人才匮乏 ? D. 加大了监管难度 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】大数据在股票应用中，最具有价值的就是"预测"被体现出来，它完全监测了股票的走势( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 8 【判断】所谓大数据，是指多个来源和多种格式的大量结构化和非结构化数据( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 9 【判断】随着信息技术全面发展，金融大数据产业具备提供信息技术服务之外的金融服务能力时，就产生了大数据金融( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确

大数据与智慧物流试题

一、选择题 1.“智慧物流”概念是在（C）有中国物流技术协会信息中心、华夏物联网、《物流技术应用》编辑部联合提出的。 A.2010年10月 B.2013年10月 C.2009年10月 D.2012年2月 2.智慧物流是以互联网+为核心，以物联网、大数据、（B）及“三网融合”等为技术支撑的。 A.可视化 B.云计算 C.智能化 D.实时化 3. 大数据通常是指数据规模大于10TB以上的数据集。其中，TB是指的2的（C）次方。 A.20 B.30 C.40 D.50 4.大数据的特征通常被描述为4V，即Volume，Velocity，Variety和Value，其中Velocity 指的是（D） A.数据体量大 B.数据类型繁多 C.数据价值密度低 D.数据处理速度快 5.大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（C ） A.原因 B.是什么 C.关联物 D.预测的关键 二、填空题 1.大数据背景下的数据仓库技术，主要包括Hive，Hadoop DB，Hadapt等。 2.智慧物流要求具备信息化、数字化、网络化、集成化、可视化等先进技术特征。 3.物流系统结构分析以网络结构划分为一对多的网络结构、多对一网络结构、多对多网络结构。 三、名词解释 1.云计算：是一种基于网络的、可配置的共享计算资源池，是计算技术分布式处理、并行处理和网络计算的新发展。云计算是大数据分析处理技术的核心原理，也是大数据分析应用的基础平台。 2.SOA（面向服务的体系结构）是一个组件模型。它通过在服务之间定义良好的接口和契约，将应用程序的不同功能单元联系起来，使得构建在智慧物流信息平台中的服务可以一种统一和通用的方式进行交互。 3.网格计算是利用互联网地理位置相对分散的计算机组成一个“虚拟的超级计算机”，其中

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公需课考试答案：第三章：大数据金融行业应用

第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A

2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!

从应用视角看大数据对证券公司的影响

从应用视角看大数据对证券公司的影响 孟庆江 作者简介：孟庆江，澳门大学博士，现就职于中投证券博士后站。 随着移动互联网、物联网、云计算技术的快速发展和社会对于大数据的逐渐重视，大数据从概念逐渐走向应用。互联网金融企业在过去的一年里快速发展壮大，对传统金融行业造成严重冲击，很大程度上就依赖于大数据和云计算技术，能够动态了解客户的多样化需求，改善传统金融的信息不对称问题，推出满足客户需求的个性化金融产品。 随着A股市场全面放开一人一户限制，以及券商牌照即将向互联网公司放开，面对居民财富迅速增长和其对理财产品多样化的需求，券商受到来自行业内外部的双重压力。传统IT基础设施环境逐渐无法满足证券公司对转型和创新战略的要求，建立大数据驱动的创新平台，为即将到来的业务差异化竞争提供强有力的技术支持，将是证券公司抢占市场先机的必备条件。 一、证券公司大数据的实际应用 相对于其它行业的数据，证券行业数据具有质量高、价值大、可定位性好等特点。证券公司拥有大量的客户交易数据，通过对这些数据的分析，可以细分客户类别，并据此为客户提供差异化服务。此外，公司可以对实时行情、财务报告、经济信息、新闻等衍生数据进行分析，也可以对产品/投资品信息、头寸/交易信息、交易对手数据、评级数据等参考数据进行分析，还可以分析曲线、差价、波动信息、相关性分析等经过加工后产生的数据。 （一）证券公司大数据的应用概括 定量分析是在基于产品的几十个甚至上百个独立变量之间寻找定义数以千计的客户细分。从深度历史数据中找到隐含相关性，从而使公司可以做出更加正确的决策，在寻找有针对性的销售、市场和定价策略方面更可能成功，这意味着带给证券公司更多的收入和更快的销售周期。图1给出了大数据在证券公司的主要应用流程图，详细描述了大数据在量化研究、风险管理及客户管理等方面的应用。 图1：大数据在证券公司的主要应用流程图 未来证券公司需要分析的数据量、复杂度和语义深度都将大幅增加。而数据管理能力涵盖数据的获取、清洗、存储、分析和发布，帮助证券公司在客户管理、产品创新、风险管理和业务运营上提高水平。证券公司作为多牌照的金融机构，不同牌照间通过对客户行为数据、客户交易数据的分析，可以开发设计出新的产品。 （二）大数据在风险控制中的应用 证券公司在风险控制时需要最新的风险敞口信息，在特定时间和所处头寸期间由市场波动来计算风险度量，而风险系统依赖于每天的交易输入和市场数据，这带来了累积式风险的不完整性和不同步性。为做出正确决定，风险管理系统必须通过各种累积式层次来展示累积式风

大数据测试 试卷及答案 82分

? 1.大数据的本质是（）。（单选题1分）得分：0分 o A.挖掘 o B.搜集 o C.洞察 o D.联系 ? 2.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（单选题1分）得分：1分o A.麦特卡尔夫定律 o B.吉尔德定律 o C.达律多定律 o D.摩尔定律 ? 3.2008年以后，第（）信息传输技术：传输2亿路信号。（单选题1分）得分：0分 o A.二代 o B.四代 o C.一代 o D.三代 ? 4.由于有了现代信息技术的支撑，研制一个新型号的航天器，周期缩减到（）以内。 （单选题1分）得分：1分 o A.6个月 o B.12个月 o C.18个月 o D.24个月

? 5.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题1分）得分：1分 o A.70% o B.90% o C.50% o D.60% ? 6.阿兰·图灵在哪一年提出图灵测试的概念？（单选题1分）得分：1分o A.1950年 o B.1952年 o C.1955年 o D.1954年 ?7.（）指利用计算机处理信息的技术，是现代信息技术的核心。（单选题1分）得分：1分 o A.感测技术 o B.通信技术 o C.计算机技术 o D.微电子技术 ?8.淘宝网正式进入台湾市场是在哪一年？（单选题1分）得分：1分o A.2011年 o B.2009年 o C.2010年 o D.2012年

?9.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 o A.脸谱公司 o B.谷歌公司 o C.麦肯锡公司 o D.微软公司 ?10.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分 o A.社会计算 o B.云计算 o C.高强度计算 o D.政府计算 ?11.根据周琦老师所讲，高德交通日均采集数十亿定位请求，系统处理月均（）公里驾驶里程覆盖。（单选题1分）得分：1分 o A.50亿 o B.100亿 o C.80亿 o D.150亿 ?12.习近平总书记在2016年几月主持召开了网络安全和信息化工作座谈会？（单选题1分）得分：1分 o A.2月 o B.3月 o C.5月

智慧城市与大数据 课程的考试

智慧城市与大数据课程的考试 各题型提交答案说明： 1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择，多选题点击勾选框进行多项选择。 2.选择题和判断题:直接点击选项，系统将自动提交答案。 3.未完成考试误操作推出系统后，在考试时间段内可重新进入系统考试。 4.完成考试后点击提交答案按钮，考试结束，不可再次进入系统考试。 5.答题完成后，点击考试页面左侧“未答题”按钮，确认无未答题后再提交答案。 6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。 一、单选( 共4 小题，总分: 40 分) 1. 本讲认为，智慧城市顶层设计的关键不在于技术而是老百姓的（）是什么，只有满足百姓（）的城市才有了“眼睛”。 A.物质 B.需求 C.医疗 D.供给 2. 智慧城市从电子政务的角度讲，服务方式转变最核心的一点是从以往工业时代的服务转向以（）为工具的服务。 A.数据 B.云计算 C.软件 D.互联网 3. 本讲推荐了一本关于大数据取舍之道的书籍，这本书名字叫（）。 A.《大数据》 B.《智慧数据》 C.《删除》 D.《取舍之道》 4. 本讲认为，"大数据"并不意味着数据越多越好，数据要以是否（）为标准。 A.多维

C.全面 D.智慧 二、多选( 共2 小题，总分: 20 分) 1. 智慧城市建设要以()的应用为中心，围绕城市发展的重点需求和群众的迫切要求，找准突破口。 A.投资者 B.市民 C.企业 D.管理者 2. 本讲认为，数据的流动性增强以后，整个城市就从（）和（），向着意义型的城市发展。 A.便捷型城市 B.劳动型城市 C.功能型城市 D.创新型城市 三、判断( 共4 小题，总分: 40 分) 1. 本讲认为，大数据时代已经到来，数据即将成为重要的产业，未来的服务以数据为底座，因此，要把智慧建立在有意义的数据基础上。 正确 错误 2. 本讲提到，数据业务正逐渐成为各行各业的辅助型业务。 正确 错误 3. 数据与信息不同，信息时代追求的是价值，数据是经过编码解码等反复加工之后，使差异化的成本提高。 正确 错误 4. 城镇化是中国未来发展的主干，数据的高配置利用是大数据时代的主要特征。

AI和大数据赋能金融

融合论坛INTEGRATION FORUM 26软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT AI和大数据赋能金融 由于深度学习推进，人工智能技术已经进展到一个热火朝天的状态，人工智能技术的发展在各个产业里面都引起了很大的变革，当然金融行业也在内。我接下来主要讲的就是人工智能在金融方面的一些应用。人工智能带来产业的全面升级，不仅可以提高我们生产的工作效率，而且可以在金融行业领域大大提高智能分析和决策水平。金融行业每天都面临着大量的各种金融数据、政策消息，如何能够全面掌握金融行业的发展趋势？我们知道任何一个人在获取知识和对知识分析的过程中，个人的能力是有边界的，是有限的。但是现今数据、消息铺天盖地呈指数级增长，人工智能借助于强大的计算背景和学习能力，辅助人类开展各项智能活动，金融行业引入人工智能是必然的趋势。到目前为止，人工智能在金融行业的很多领域都得到了广泛的应用，如智能支付、人脸支付、指纹支付、生物特征支付、智能客服等。自然语言处理技术的飞速发展，可以使得公司客 服服务24小时不间断，这背后是强大的人工智能技术的支撑。再有就是关于智能理财方面，人民生活宽裕，有一定的资金，就希望通过一些渠道增值，发挥更大的效能。借助于人工智能技术，我们增长了对投资信息的判断能力，增加投资的回报率，这是我们大家都很期待的事。 对于智能的信用评级系统，实际上现在很多的保险公司、银行已经在大量使用了。A I本身是从简单到复杂的发展过程，从1956年定义 —北京大学教授、计算智能实验室主任、 烟花算法发明人谭营 “AI赋能”是金融行业的大势所 趋，我们以深度学习为核心技 术，以大数据分析为支撑，结合 AI算法创建智能投资模型，进行 精准量化投资，降低投资风险。

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 智慧银行大数据可视化展会平台建设方案

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 1

目录 第1章项目概述 (13) 1.1、建设背景 (13) 1.2、建设目标 (13) 1.2.1、总体目标 (13) 1.2.2、分阶段建设目标 (14) 1.3、相关系统联动对接 (15) 1.3.1、数据分析综合服务平台 (15) 1.3.2、量收系统 (16) 1.3.3、金融大数据平台 (16) 1.3.4、各生产系统 (17) 1.3.5、CRM (17) 第2章业务需求分析 (17) 2.1、总体需求 (17) 2.2、数据管理 (19) 2.2.1、数据采集 (20) 2.2.2、数据交换 (20) 2.2.3、数据存储与管理 (21) 2.2.4、数据加工清洗 (22) 2.2.5、数据查询计算 (22) 2.3、数据管控 (23) 2.4、数据分析与挖掘 (24) 2

2.6、量收系统功能迁移 (26) 第3章系统架构设计 (27) 3.1、总体设计目标 (27) 3.2、总体设计原则 (27) 3.3、系统总体架构设计 (30) 3.3.1、总体技术框架 (30) 3.3.2、系统总体逻辑结构 (35) 3.3.3、平台组件关系 (38) 3.3.4、系统接口设计 (46) 3.3.5、系统网络结构 (53) 第4章系统功能设计 (56) 4.1、概述 (56) 4.2、平台管理功能 (57) 4.2.1、多应用管理 (57) 4.2.2、多租户管理 (62) 4.2.3、统一运维监控 (63) 4.2.4、作业调度管理 (88) 4.3、数据管理 (90) 4.3.1、数据管理框架 (90) 4.3.2、数据采集 (93) 4.3.3、数据交换 (97) 3