大数据建模

该文档包含使用 SparkR 和 sparklyr 进行大数据建模的案例分析，包括飞机航班和出租车等数据集的建模、分析和可视化。文档提供了便利的链接，可供下载数据和源代码。

大数据风控模型的知识点挺多，但总结下来，核心就三个：数据基础、算法能力，还有业务理解。大数据的 4V 特点你早就听烦了：Volume、Variety、Value 和 Velocity。不过现在更关注的是怎么把“有用”的数据找出来、用起来。嗯，靠的是性和预测性这两把利器。风控建模流程蛮复杂的，像WOE 转换、EDA 分箱这些步骤，基本是信用评分模型的标配。Python 和 R 就派上用场了，尤其是模型训练和监控环节，搭配一些开源包，效率还挺高的。以前玩逻辑回归建模，挺怕变量稀疏和缺失值多的问题，现在靠机器学习算法能缓解不少。像 XGBoost、LightGBM，建模更灵活，抗干扰能力也更强。你要

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

大数据行业正快速发展，各大厂商纷纷推出各自的方案。在这其中，IBM、微软、EMC 和 Oracle 等大公司已在大数据领域占有一席之地。IBM 的 InfoSphere bigInsights 是基于 Apache Hadoop 的大数据产品，了从数据到商业化服务的全套方案。微软与 HP 合作开发的产品提升了生产力和决策效率，EMC 也推出了多个大数据产品，广泛应用于金融、风险管理、媒体等领域。Oracle 的大数据机与 Oracle Exadata 系列产品组成了一个集成化、高效的系统。无论你是大数据新手还是有经验的开发者，这些工具都能为你强大的支持，你在行业中立足。要了解更多关于这些产品的

大数据金融的爆发，带火了大数据安全这块需求，资源也挺多，但靠谱的还真不多。大数据金融_亟待_大数据安全这篇内容挺不错，关注点实在，聚焦在金融场景下的大数据安全问题，像数据隔离、访问控制这些老生常谈的点都有聊到，但讲得不枯燥，思路也清晰。文章还贴心地列了不少配套资源，想从理论学起的可以看看《大数据安全的新视角》，方式挺新，思维方式可以学一学；想快速了解真实威胁的，推荐《探秘大数据安全：潜伏的威胁》，案例多，看得直观。如果你准备在项目中用HBase + Kerberos做权限控制，可以直接撸这个安装包，少走弯路。金融大数据的朋友别错过华为的实战方案，落地性蛮强，平台架构、合规模型这块都讲得清楚。你

大数据应用领域 大数据技术正在改变着各行各业，从金融、医疗到零售、交通，大数据分析为企业提供了前所未有的洞察力和决策能力。 大数据日常挑战 尽管大数据潜力巨大，但在实际应用中也面临着诸多挑战，例如数据安全、隐私保护、数据质量以及人才缺失等问题。 大数据应用环境 构建高效的大数据应用环境需要整合多种技术，包括分布式存储、数据处理框架、数据可视化工具以及机器学习算法等。 大数据解析 从海量数据中提取有价值的信息需要先进的解析技术，例如自然语言处理、机器学习和深度学习等，这些技术可以帮助我们理解数据的模式和趋势，并从中获得洞察。

挑战大数据是当前信息时代面临的重要课题，其涉及到数据处理与隐私保护的复杂挑战。随着数据量的急剧增长，如何高效利用大数据并保护用户隐私成为关键问题。

简要介绍大数据的基本概念和其在各个领域中的应用。可以作为演讲或学习的参考资料。

用于配置ogg大数据，可以将生成的文件存储到HDFS目录。

浙大的概念分层讲得还挺清楚，尤其是关于location 维的分层结构，思路蛮清晰，适合做地理位置数据建模的参考。像是从all到Europe、North_America再到具体城市，比如Toronto、Frankfurt，一层一层拆得比较自然。大数据里，这种分层维度建模常见，比如你在做 BI 报表，用星型或雪花模型设计表结构的时候，这种结构就好用。能让数据从全局到局部都比较顺。如果你对维度建模不太熟，可以顺手看看这些资料，像这篇离散化与概念分层助力大数据理解就讲了不少常见的思路，配合浙大的更容易上手。还有一篇讲得挺细的使用 DMQL 定义雪花模式，里面用的也是分层概念，和 location 维这