在這個大數據時代，各個行業都需要大數據的支持與維護分析客戶的行為，金融行業也不例外，接下來，就讓高偉達給大家說一說大數據云服務在金融行業的優勢吧!有興趣的親可以在微信搜索高偉達了解哦。以下是小編為你整理的從零學大數據 ?

首先來說說什么叫大數據云服務吧，大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。云服務 是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。。云服務指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟件、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。 ?

其實通俗點說，云是一種為提供自助服務而開發的虛擬環境，大數據云服務平臺就是在大量的、不同的、有價值的數據的基礎之上所開發的互聯網服務平臺。

大數據云服務可以整合第三方數據和互聯網定向數據采集，配合風險模型咨詢服務，為金融行業提供智能的信貸風險控制輔助服務。高偉達(微信：高偉達軟件股份有限公司)是具有一定的雄厚實力的公司，在利用大數據云服務平臺上就具有一定的能力。以高偉達的大數據云服務平臺中的企業信貸舉例，從互聯網采集和挖掘信息之后，通過后臺的采集，都會傳到信貸監測大數據中心，如果企業或者個人查詢，云服務平臺會相應給出風險信息，為企業提供信息建議，是不是就減少了風險投入呢?答案是肯定的。 ?

從功能上說的話，大數據云服務平臺可以基于產品偏好和適用模式的分析，創造新的服務和產品，利用現有的基礎設施和數據資產來創造新的服務，獲取新的價值。深度洞察客戶行為和客戶再多渠道的網絡上的交互。在不犧牲現有運營能力和效率的前提下，使運營成本和投資成本的績效*化。其實在最近幾年不僅僅是像高偉達這樣有口碑的金融服務公司正在致力于開發互聯網平臺，許多小的信貸公司也在使用大數據云服務平臺，因為它不僅可以提升股東回報，還可以驅動營銷。 ?

文章統計的應用 ?

談到寫微信文章，不少人都提到一些經驗之談，諸如圖文消息標題長度盡量不要超過13個漢字;多用疑問和感嘆句標題，標題中多包含數字等。那么這些說法是否有科學依據呢? ?

從樣本文章標題的字符數統計來看，顯然大家并未嚴格遵守“13字”法則，樣本文章的標題字符集中于11個到27個之間。同樣的，文章平均閱讀量與標題字符數之間也并未呈現出明顯的相關性。 ?

那是否標題中多設問、多用感嘆句就能吸引人，加一些關鍵詞標注符號就更能抓人眼球?下面是樣本標題中使用符號的統計數據，大家可以看看是否如此。 ?

從標點符號的使用來看，確實有不少人信奉這一訣竅，標題中使用最多的是“?”、“!”、“【】”，這種以駭人的設問、質問方式招徠關注的方式，甚至已經成為了一些公號寫作者的習慣。而從文章標題的詞頻分析中，我們可以看到有些詞匯會讓文章顯得“噱頭”十足，從中我們能夠看到更多的閱讀吸引點。 ?

從統計可以看出，當期傳播熱詞“任性”、“有錢”出現頻率*，顯示出文章作者希望借助網絡熱詞推銷自己文章的意圖較為明顯。但是沒有明顯的數據支持，表明跟熱詞“沾邊”就一定能夠獲得較高的點擊量。還是要憑文章本身的內容博得關注。 ?

在微信中，我們經常會看到各種以“”、“五個”、“三句話”等為標題的抓人文章(這是否也算是一種排榜的形式呢?)這樣的操作手法同樣也被認為是吸引閱讀的經驗之談。在我們的樣本中，有近四成的文章運用到了此方法，而我們對這437篇文章進行統計計算，得到的平均閱讀數為7795次，低于全部樣本文章的平均閱讀數9607次。 ?

DBA如何優化SQL ?

一個合格的DBA會明白無論選擇Oracle、MySQL還是SQL Server，SQL語句的優化都是數據庫優化的決定性因素，;而對數據庫工具本身的優化只不過是細枝末節，別人的配置方式也很容易從網上查到。 ?

SQLite是Android系統上運行的數據庫軟件，性能與三大數據庫軟件不可同日而語，況且在Java語言的IDE里編寫SQL還沒有自動提示，有時候Android程序員對SQL語句優化的要求比DBA還高，在SQL上吃過不少虧的我總結了一些SQL語句優化方案，在此拋磚引玉，并非外行指導內行： ?

(1)在FROM語句中包含多個表的情況下，把條目最少的表放在前面。比如表一記錄某省人口數據，表二記錄*失學兒童數據，那么查詢某省的失學兒童應該把表二放在前面。

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(2)在WHERE語句中過濾掉最多數據的條件必須卸載前面。列如把性別寫在生肖前面的效率是生肖寫在性別前面的6倍。 ?

(3)避免使用 SELECT * 因為這樣會查找所有的列名，耗費更多的時間。 ?

(4)在SQL語句的WHERE和JOIN部分中用到的所有字段上，應該加上索引。 ?

(5)移除不必要的表，可以減少很多數據庫的流程。 ?

(6)盡管SQL是大小寫不敏感的語言，規范的SQL語句務必大寫。 ?

EMC—Greenplum

迎戰大數據 EMC Greenplum統一分析平臺(UAP) Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平臺(UAP)是一款單一軟件平臺，數據團隊和分析團隊可以在該平臺上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系數據庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。 ?

IBM打組合拳 提供BigInsights和BigCloud IBM發新產品應對大數據 幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。云上的BigInsights軟件可以分析數據庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。 ?

Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇 Informatica提供*Hadoop編譯器HParser Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟件支持靈活高效地處理Hadoop里面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日志、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標準格式(如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD)。正如數據庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop里面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。