金融大数据分析技术解决方案应用案例

大数据交通方案挺有意思的，尤其是在智慧交通和大数据的结合上，了全国 31 个省市的电信手机用户全量数据。这些数据可以帮你做全国、省级、市级，甚至跨区域的交通。你还能获取到更细化的网格级别的交通服务哦，应用场景蛮广泛的。比如说城市交通流量、通行效率提升等都能用它来做数据支持。挺适合需要高精度数据的项目。

大数据的与应用案例讲得还挺细的，尤其是对Hadoop生态的拆解，蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯，它不是讲怎么撸代码，但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的，MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白，还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具，干货不少。另外，国内外的技术发展也顺手提了一嘴，虽然不是重点，但能帮你大致知道业界都怎么玩，算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能，推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看，像《构建大数据 hadoop 分布

大数据分析平台产品技术架构 典型行业应用案例

Python语言编写的金融大数据挖掘和分析案例配套代码。

聚焦金融行业，这套大数据挖掘分析实战教程整合了从理论到实践所需的全部资料，包括详细的文档讲解、完整的代码实现以及相关软件工具。

海量数据时代，数据分析需求紧迫。京东金融构建大数据分析平台，助力企业有效利用数据实现精准决策。

金融的 PDF 教程、常用的 Python 库、实战案例都在这个压缩包里了，内容挺丰富的，适合你慢慢啃。Pandas 的用法、数据清洗、时间序列建模、还有股票数据抓取啥的，都讲得蛮清楚。对金融数据刚入门或者想系统学一下的朋友，这份资源还挺值得一看的。

大数据的概念其实挺简单，主要就是如何和利用超大规模的数据集。像社交媒体、视频、机器日志这些，都能巨量的数据，但传统的数据库管理工具就 hold 不住。这本书《大数据的概念、技术与应用》从数据的收集到存储、都有涉及，内容挺全面，技术也不难理解。书里的技术就像 Hadoop、NoSQL 这些，都是现在大数据领域的‘主力军’。而且它还注重实际应用，比如金融、零售、医疗等行业，怎么样用大数据来实际问题。你要是对大数据感兴趣，这本书绝对值得一读哦，学习了之后，不仅能提升自己对数据的理解，也能你在工作中更好地利用数据做决策。

熊猫数据分析工作室由资深数据统计分析、计算机科学及工程应用专家组成。擅长商务智能、智能定位、医疗和振动数据分析。技术涵盖大数据生态系统，如Apache Drill和Hive，并运用Python、R、SAS、Matlab、VC#、Java、C、C++、Scala、Haskell和Go等进行统计分析和数据挖掘。使用Tableau、QlikView、ArcGIS及开源GIS进行数据可视化。对关系型数据、时空数据库和时序数据库有深入构建经验，熟悉分布式计算框架Mesos、Spark和Storm，以及CUDA、机器学习、OpenStack和Docker。在工业应用方面，涉及直升机振动监测、航空设备健康预