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4大数据在金融领域应用
金融领域一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据 可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源 优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降 低库存积压的风险，从而获取更高的利润。 4.1大数据在金融领域典型应用场景
在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业 客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据 资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银 行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成 企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证 券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的 量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社 交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场 主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智 能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、 交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个 性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对 客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据 的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。 4.2金融大数据的典型案例分析
为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通 过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收 官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录 等数据的目的。
该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统， 帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电 子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎， 帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别
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恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据 进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。
系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登 录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志 流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查 的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已 帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。
百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算 法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独 到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等 问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6 亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、 反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十 万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社 会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。
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5在线社交网络大数据应用
在线社交网络，是一种在信息网络上由社会个体集合及个体之间的连接关系 构成的社会性结构。在线社交网络大数据主要来自即时消息、在线社交、微博和 共享空间４类应用。由于在线社交网络大数据代表了人的各类活动，因此对于此 类数据的分析得到了更多关注。在线社交网络大数据分析是从网络结构、群体互 动和信息传播３个维度，通过基于数学、信息学、社会学、管理学等多个学科的 融合理论和方法，为理解人类社会中存在的各种关系提供的一种可计算的分析方 法。
目前，在线社交网络大数据的应用包括网络舆情分析、网络情报搜集与分析、 社会化营销、政府决策支持、在线教育等。圣克鲁斯警察局是美国警界最早应用 大数据进行预测分析的试点，通过分析社交网络，可以发现犯罪趋势和犯罪模式， 甚至可以对重点区域的犯罪概率进行预测。2013年4月，美国计算搜索引擎 WolframAlpha，通过对Facebook中100多万美国用户社交数据进行分析，试图 研究用户的社会行为规律。根据分析发现，大部分Facebook用户在20岁出头时 开始恋爱，27岁左右时订婚，30岁左右结婚，而30~60岁之间，婚姻关系变化 缓慢。这个研究结果与美国人口普查数据相比，几乎完全一致。
中国社科院国情调查与大数据研究中心联合腾讯互联网与社会研究中心在 京发布《社交网络与赋能研究报告》，该报告历时1年合作而成，剖析老中青三 个代际人群在使用社交网络时的特点，社交网络赋予他们的影响和变化。
报告显示，在55岁以上老年QQ活跃用户中，发QQ空间的比例为32%， 浏览QQ空间的比例为49%，发文字消息的比例为62%，发表情消息的比例为 26%，玩游戏的比例为13%；使用互联网或社交网络的老年人在日常休闲活动的 内容上更加丰富，各项活动的选择比例也更高。比如在跳广场舞方面，不使用互 联网的老年人仅有8.1%的选择比例，而使用互联网但不使用社交网络的老年人 有11%的比例，而既使用互联网又使用社交网络的老年人则有约22%的会进行 跳舞活动。
对于中年人群体，女性比男性更加愿意用社交网络尝试新的购物模式，大概 有23.5%的女性中年在朋友圈买过东西，而男性中年在朋友圈购物的比例占 17.8%，在社交网络上购物的生活方式也逐渐在中年人群体中流行起来。
而对于身为互联网原住民的青年人，94%的人表示出门不带手机感到很不习 惯，86.8%的人无法适应从智能手机换到普通手机，73%的人通常每隔15分钟至
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少看一次微信/QQ等社交软件。半数以上的人都愿意尝试在互联网和社交网络上 进行职业选择，青年人在社交网络上职业选择倾向现排名前三的职业分别为微商、 公众号写手、电子游戏玩家，其分别对应的百分比为30.3%、18.6%、16.8%，可 见，以一种虚拟网络平台为基础构建起的新型就业模式可能在青年人中有一定的 市场。
以下再列举几个具体案例： 1）用户画像体系
每个企业都不可以避免的要对用户进行画像，用户画像的提出，根本上是源 于企业对用户认知的需求。产品经理，需要了解用户的特征，对产品进行功能的 完善。内容运营人员，需要筛选目标用户，对内容进行精准投放。
2）微博事件研究
事件预警：对微博中发生的重大事件进行监控，及时发出通知，编辑或运营 人员高效快速的完成内容的创作或采取相应的运营策略。
事件演变分析：记录事件的演变过程，分析事件的发展态势。 3）相似文本研究
在某些内容的聚合页（如某些话题聚合页面等），存在内容重复或及其相似 的现像，会导致信息呈现不够多元化和丰富性，引起视觉疲劳。
总得说来，在线社交网络大数据应用可以从以下３方面帮助我们了解人的行 为，以及掌握社会和经济活动的变化规律：
１）前期警告。通过检测用户使用电子设备及服务中出现的异常，在出现危 机时可以更快速地应对。
２）实时监控。通过对用户当前行为、情感和意愿等方面的监控，可以为政 策和方案的制定提供准确的信息。
３）实时反馈。在实时监控的基础上，可以针对某些社会活动获得群体的反 馈信息。
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6电力行业大数据应用
大数据分析是促进传统电网向智慧电网进行革新的重要力量，大数据分析系 统由数据采集、数据传输、数据挖掘、数据反馈等多个环节组成，其以物理电网 为依托，将先进的传感测量技术、通信技术、云计算技术和控制技术与物理电网 高度融合，通过对电网运行数据、负载变化数据、设备监控数据、电力企业营销 数据、电力企业管理数据等多类型数据的分析与挖掘，实现对电网的全环节高效 运维、全天候实时监控、全地域应急处置、全用户需求预测，为智慧电网的安全、 可靠、经济、高效、绿色运行提供最有力的保障。
电力大数据分析在电力系统的每个环节都有重要应用，协助实现了对电网的 智能控制和优化配置，提高电力规划的管理能力。
第一，发电环节可对常规能源发电的机组的运行情况、设备之间的互动以及 各种参数指标实行实时监控，对风力、太阳能发电进行电机组的稳态特性和动态 特性进行稳定性分析预测，实现发电环节的自动、稳定和高效。
第二，输电环节可通过大数据分析提高其安全性，通过在每个节点上增加监 控能力，可对整个输送线路上的导线温度、线路电容、绝缘子污秽以及线路风振 进行全程监测，并作出评估和诊断。由于智能电网具有自愈的特性，对发现破坏 或者不正常的情况进行自我治愈，对用户实现连续供电。
第三，变电环节可以通过大数据分析优化其变电方案，更好地提高变电环节 的可靠性和智能化水平，同时还可分析整个变电站的检修频次，更好的保障系统 可靠性。
第四，配电环节，由于我国幅员辽阔，所以配电规模和配电设备数量都十分 巨大，针对这一情况，应用大数据分析可为配电网络最优布设提供决策依据，避 免大规模人力、物力的多余投入。
第五，用电环节。大数据将各个电力提供方和需求方紧密的连结起来，实现 了电网与用户的双向互动，革新电力服务的传统模式，为用户提供更加优质、便 捷、个性化的服务，提高了人民生活质量。同时，物联网技术的加入还可解决远 程抄录电表问题，及时发现异常情况，减少电力盗窃降低损失。
应用电力大数据分析设计的智能电网是将电力流、信息流和业务流高度融合， 大幅优化电网的综合性能，新型电网的优势主要体现在：第一，具有坚强的电网 基础体系和技术支撑体系，能够抵御各类外部干扰和攻击，能够适应大规模清洁 能源和可再生能源的接入，电网的坚强性得到巩固和提升。第二，信息技术、传
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感器技术、自动控制技术与电网基础设施有机融合，可获取电网的全景信息，及 时发现、预见可能发生的故障。故障发生时，电网可以快速隔离故障，实现自我 恢复，从而避免大面积停电的发生。第三，柔性交/直流输电、网厂协调、智能 调度、电力储能、配电自动化等技术的广泛应用，使电网运行控制更加灵活、经 济，并能适应大量分布式电源、微电网及电动汽车充放电设施的接入。第四，通 信、信息和现代管理技术的综合运用，将大大提高电力设备使用效率，降低电能 损耗，使电网运行更加经济和高效。第五，实现实时和非实时信息的高度集成、 共享与利用，为运行管理展示全面、完整和精细的电网运营状态图，同时能够提 供相应的辅助决策支持、控制实施方案和应对预案。第六，建立双向互动的服务 模式，用户可以实时了解供电能力、电能质量、电价状况和停电信息，合理安排 电器使用；电力企业可以获取用户的详细用电信息，为其提供更多的增值服务。
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大数据应用案例 - 图文
