基于互联网金融的大数据应用模式及价值探析

随着大数据技术的不断发展,互联网金融行业的快速发展带来很大机遇,并且大数据技术的应用普及与实施,对促进互联网金融行业全面发展有着很大价值和作用。有利于进一步促进互联网金融行业信息化水平的提升,也有利于通过大数据技术对互联网金融行业内部信息的分析,更好地促进互联网金融企业管理结构的优化,推动互联网金融产业的快速发展。     

大数据应用案例TOP 100

在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。     

巨头进军数字阅读,只是来卖书的吗?

正尽管数字阅读的热度难以与大数据、互联网金融等新生领域相比,但这样一个看似已经成熟甚至饱和的市场,何以在去年吸引众多厂商、尤其是国内外巨头的关注?还是值得人们思考的。说起去年互联网行业的热点,人们会轻而易举地举出诸如大数据与云计算、互联网金融等备受关注的话题。但事实上,发生在     

金融大数据下互联网金融的风险控制策略探讨

近年来,互联网技术飞速发展,并广泛应用于各个领域。互联网技术在金融领域内也得到了深度运用,尤其是大数据技术。然而,互联网金融本质上仍然是传统金融,只是结合了更多先进的技术,注入了新的活力。因此,互联网金融依然具备诸多风险,并且,互联网技术在金融中的运用使各种风险在无形中被放大。本文将分析金融大数据下互联网金融所面临的风险,并探讨可行的风险控制策略。     

复杂环境下的大数据处理

随着大数据政策环境和技术手段的不断完善,大数据应用持续升温,中国企业级大数据市场进入快速发展时期。互联网、电信、金融、大型制造业等开始部署大数据平台并付诸实践,带动软件、硬件和服务市场快速发展。根据工信部电信研究院2017年3月27日发布的《中国大数据发展调查报告（2017年）》统计,     

2014中国互联网金融发展圆桌会议将于8月2日举行

正近年来,以云计算、大数据、移动互联网为代表的新兴互联网技术的发展,深刻改变了许多传统行业的发展格局和行业生态。在金融领域,基于互联网的信息技术应用导致金融服务的模式出现深层次转变,许多基于互联网的金融服务模式应运而生,互联网金融强势崛起。在此背景下,新华社所属《金融世界》、中国金融信息网与中国互联网协会,拟于8月2日在北京国家会     

互联网金融在我国城乡地区的发展探究

0 引言 随着互联网金融业的发展,形成了许多有代表性的互联网金融模式.在中国的互联网金融发展过程中,第三方支付、大数据金融、P2P网络借贷、众筹、第三方金融平台、互联网金融门户等六种具有代表性特点的金融模型已经逐步形成.     

大数据助推金融科技发展机遇与挑战

现阶段,社会经济不断进步,科学技术水平不断提升,国家越来越重视金融科技的发展,基于大数据发展背景,以互联网金融产业为代表的金融科技也面临着相应机遇和挑战.本文针对其在发展过程中产生的特点,以及大数据技术在未来对金融科技产业发展的影响进行了论述,通过对大数据助推金融科技发展机遇与挑战措施进行分析,结合其实际机遇和挑战内容,提出具体的解决措施,助力金融科技产业顺利发展.     

黄嘉粤:互联网金融与CIO发展

正"互联网金融最重要的是普惠大众,让更多的人参与其中。互联网金融涵盖的方面比较多,其中支付、大数据分析、资产配置是重要的三大部分。当"互联网"与"金融"这两个当下社会最热、几乎平均薪酬最高的行业结合在一起的时候,将发出何种火星撞地球的碰撞?互联网金融,已成为当下最热门的话题,各大互联网企业     

关于大数据和云计算平台的应用分析

基于信息化时代的到来,随着计算机技术、互联网技术、通讯技术的高速发展,大数据以及云计算平台得到了普遍应用,在教育、军事、金融、机械等众多领域中发挥着巨大作用.本文从大数据和云计算平台的相关概念出发,结合实运用情况,对大数据和云计算平台的应用进行了探索与分析,以期为我国计算机领域的发展提供帮助.     

互联网金融服务创新对小微企业融资模式影响研究

互联网金融产品对传统金融市场的渗透,给银行业的传统金融服务模式带来巨大的冲击,从政府的政策导向可见互联网金融的冲击力之大。在互联网金融服务与传统金融服务的对碰中,研究小微企业融资模式受到怎样的影响,探索解决小微企业融资难问题的方法,推动小微企业的健康发展有着积极的现实意义。文章首先归纳了互联网金融发展的现状和趋势,互联网金融的内涵及影响,进而从互联网金融模式创新角度分析了互联网金融对小微企业融资模式的影响。     

基于大数据的电力企业财务数据管理系统研究

当前,在各类电力生产经营财务数据管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、突发性、易失性、无序性、无限性等特征。为解决电力企业接入的财务数据的不一致、不规范的问题,以及如何快速从这些海量高频数据中获取有价值的信息、提高数据资产带来的经济效益和数据管理效率,本文在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了基于大数据的电力企业财务数据管理系统,同时从基于NoSQL的大数据存储管理、基于Hadoop的财务大数据预处理以及财务大数据分析挖掘算法3个方面详细描述了电力企业财务数据管理的关键技术,大幅提升了电力企业财务数据的管理效率和准确性,为在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑。     

大数据聚类算法综述

随着数据量的迅速增加,如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题。面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值。对已有的大数据聚类算法进行了详细划分,并比较了每种聚类算法的优缺点,进一步总结了已有研究存在的问题,最后对未来的研究方向进行了展望。     

基于大数据分析和复杂事件处理的金融信息服务平台

针对大数据时代下金融信息服务滞后性、片面性、同质化的问题,设计并实现了基于大数据分析和复杂事件处理的金融信息服务平台. 该平台采用多通道采集、浅层语义处理等技术实现多源数据的采集、抽取与清洗,采用面向金融领域特征的网络观点分析等技术进行数据分析,为证券投资者、投资顾问及机构等三类用户提供及时、精准、个性化的金融信息服务,取得了良好的应用成效.     

一种互联网数据联合查询的优化方案

介绍了在Internet上数据联合查询的相关概念，以及简单联合查询的基本思想。针对于传统的简单联合查询，在实际操作中存在的执行效率较低的问题，结合目标数据集合中的数据在各个数据源上的分布不均匀的特点，将数据源划分为大、小数据源，在进行数据联合查询的过程中，优先查询大数据源中的数据，提出了一种新的互联网数据联合查询的优化方案，并论证了此方案的有效性和可行性。     

一种面向智能车联网的缺失数据估计新方法

数据丢失是面对智能车联网中的一个常见问题。鉴于此,考虑了大型和多样化车联网中的缺失数据问题。通过在智能车联网中提取公共交通模式,比较了函数估计和张量分解等方法来估计这些缺失值的优劣后,提出了张量低秩近似估计新方法,该方法在缺失数据的情况下获得流量模式,得到大规模车联路网的低秩表示。通过不同的道路车联网实验测试,表明该新方法的估计精度、数据集的偏差达到了较好的效果。     

基于Hadoop的可视化Deep Web采集平台设计

随着信息技术的发展,互联网信息资源变得越来越丰富,大数据技术的发展使得我们能够从互联网复杂的信息数据中获得相应的知识。这其中最基本的技术就是大数据采集技术,它使我们能够将互联网数据快速采集下来并结构化存储。设计的基于Hadoop的可视化Deep Web采集平台是一种简单易操作的高效深度采集平台,运用Webkit技术作为核心引擎实现可视化配置和深度采集功能,同时通过优化采集算法,调整Hadoop任务分配策略提升效率。实验结果表明,设计的数据采集平台获得了较好的效果。     

金融科技中数据安全的挑战与对策

金融科技为金融业带来机遇的同时带来了新的挑战,金融业务数字化、网络化、智能化引发的数据爆发式增长,对数据安全治理提出了更高的要求。因此,在对金融科技发展现状及其金融数据安全分析的基础上,针对金融数据特点,提出了金融数据安全“果壳”模型：其内部是确保数据保密性、完整性、可用性的安全目标;外部是可能存在的数据被泄露、篡改、破坏等各种威胁;中间是各种应对策略,包括访问策略、防控策略、检测或感知策略等。以此模型为基础,对金融科技中的数据安全治理提出了相关建议和对策。     

大数据时代的金融信息安全

继云计算、物联网被发明和应用之后,大数据成为了当前信息产业的又一大技术创新。大数据技术创新在给人们带来机会和挑战的同时也对现有的信息安全手段提出了更高的要求。特别是大数据技术在金融行业的应用,现在的金融信息化已全面进入信息安全管理阶段,对计算机信息系统有着高度的依赖性,金融信息安全问题日益突显。本文主要论述了大数据时代对信息安全存在的威胁,并提出了如何采取对策确保大数据环境下的金融信息安全。     

数据质量的历史沿革和发展趋势

在互联网时代,数据成为了新的生产要素,也成为了基础性资源和战略性资源,同时还是重要的生产力。大数据服务业在全国广泛开展,数据交易所纷纷成立。这时,数据质量就逐渐变成制约数据产业发展的关键问题。首先,按照时间顺序将数据质量的研究内容划分为3个阶段,全面梳理和总结每个阶段的代表性成果,包括理论、方法、技术、工具和框架;然后,分析了在物联网、云计算和大数据环境下,数据质量研究所面临的各种挑战和机遇;最后,从数据质量模型、大数据质量管理、大数据质量相关技术、众包、物联网以及数据开放6个方面对数据质量的研究热点和发展方向进行了展望。