金融业务处理

大搜车金融业务中HBase的应用 在2017杭州云栖大会上，高级数据架构师申玉宝深入解析了HBase在大搜车金融业务中的应用。他探讨了HBase在以下方面的实践经验：* 业务场景: HBase如何支持大搜车金融的各项业务，以及其带来的优势。* 数据可视化: 如何利用HBase构建实时数据大屏，实现业务数据的直观展示。* 风控管理: 如何基于HBase实现GPS风控，保障金融业务的安全稳定。* 流式数据处理: 如何利用HBase进行流式数据的统计分析，为业务决策提供支持。 申玉宝的分享为HBase在金融领域的应用提供了 valuable 的参考案例，展现了HBase在大数据场景下

依托自主研发的“流立方”流式大数据实时处理平台，构建了金融业务风险实时监控产品体系，并提供相应的解决方案和服务。该体系已在银行、保险、证券、第三方支付、互联网金融、电商等领域得到广泛应用，并获得了传统金融机构和互联网金融行业的认可。

金融业区域发展的空间统计，数据跨度长、维度多，是做区域金融研究时挺有价值的一篇资料。里面用到了Moran's I、空间自相关这些空间统计方法，操作不复杂，思路还挺清晰。尤其全局和局部结合起来看，能让你对全国金融格局的动态变化有个比较直观的感觉。 31 个省市从 1997 到 2009 年的数据，全都整理好了。不用你再费劲找数据源，直接可以拿来跑。像你要做地图展示的话，用ArcGIS结合数据可视化也挺方便的。局部聚集性的讨论也蛮有意思，有些省份之间确实存在一定的辐射效应，看起来不像是孤立发展的。 哦对，里面用的主要方法是全局和局部Moran I检验，还有散点图辅助。如果你对空间统计还不太熟，建议

畅捷通T6数据流分析中，总账——日常业务（期末处理）转账定义：GL-bautotran。

SAS编程技术为金融数据处理提供强有力工具， 助力优化分析流程、洞察金融市场趋势， 推动金融领域决策科学化。

固定资产的日常业务（批量制单）涉及fa_ZWVouchers的折旧分配凭证临时表和GL_accvouch的凭证及明细账关联关系。Coutid外部凭证单据号在这些过程中起着关键作用。

本教程提供 Python 在金融数据挖掘中的应用指南。

金融大数据的风控模型，说白了就是用数据帮你看清风险，尤其是信贷、信用卡、小贷这些场景，做得好能省掉不少麻烦。这个资源里，整理了不少实用案例，从数据挖掘到评分卡，再到实时监控，讲得都挺细的，拿来当灵感库合适。 信用卡业务的数据挖掘方案比较实在，里面的建模过程、特征工程方法讲得清楚，像逻辑回归、决策树这些算法也都有用上，适合你要快速搭个风控原型时参考。 小贷评分卡那部分蛮接地气，尤其是用户特征维度设计，像活跃天数、设备使用频率这些，都能直接落地用在表单里。代码不复杂，响应也快。 实时风控那篇用的是流式大数据技术，讲了怎么把Kafka + Spark Streaming拼起来，做秒级风控。对接第三方

金融机构系统

C#操作 MongoDB 的套路其实挺顺的，用.NET 驱动配合起来，增删改查都不麻烦。MongoDB 的灵活结构用在 C#里也挺舒服，尤其适合那些不想老老实实建表的场景。NuGet 装个MongoDB.Driver，代码就能跑。写个MongoClient连上数据库，GetCollection拿到集合就能插数据了。想查数据也简单，用Find配过滤器，或者 LINQ 写起来更直观。更新、删除也有对应方法，命名清楚，不容易出错。如果你有多集合事务需求，MongoDB 也能搞，C#写起来还挺清爽。，MongoDB 配 C#，效率还真不赖。