大數據正在以不可阻攔的磅礴氣勢，與當代同樣具有革命意義的*科技進步 (如納米技術、生物工程、全球化等)一起，揭開人類新世紀的序幕。大數據宣告了21世紀是人類自主發展的時代，是不以所謂上帝的意志為轉移的時代，是上帝失業的時代。大數據對每個人的重要性不亞于人類初期對火的使用。大數據讓人類對一切事物的認識回歸本源;大數據通過影響經濟生活、政治博弈、社會管理、文化教育科研、醫療保健休閑等等行業，與每個人產生密切的聯系。以下是小編為你整理的數據分析難學怎么辦 ?

大數據技術滲透進入我們每個人的日常生活消費之中，它提供了光怪陸離的全媒體，難以琢磨的云計算，無法抵御的仿真環境。大數據依仗于無處不在的傳感器，通過大數據技術，人們能夠在醫院之外得悉自己的健康情況;而通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒;通過對城市交通的數據收集處理，大數據技術能夠實現城市交通的優化。 ?

隨著科學技術的發展，人類必將實現數千年的機器人夢想。事實上，今天人們已經享受到了部分家用智能機器人給生活帶來的便利。比如，智能吸塵器以及廣泛應用于汽車工業領域的機器手等等。目前，科學家研發出的智能微型計算機只和雪花一樣大，卻能夠執行復雜的計算任務，將來可以把這些微型計算機安裝在任何物件上用以監測環境和發號施令。

在大數據時代，人腦信息轉換為電腦信息成為可能。科學家們通過各種途徑模擬人腦，試圖解密人腦活動，最終用電腦代替人腦發出指令。正如今天人們可以從電腦上下載所需的知識和技能一樣，將來也可以實現人腦中的信息直接轉換為電腦中的圖片和文字，用電腦施展讀心術。 ?

隨著大數據時代的到來和技術的發展，我們必將進入神奇的智能機器人時代。 ?

大數據技術的發展有可能解開宇宙起源的奧秘。因為，計算機技術將一切信息無論是有與無、正與負，都歸結為0與1，原來一切存在都在于數的排列組合，在于大數據。 ?

驗證借款人身份 ?

驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以借助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，借助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。 ?

如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通/公安局 API接口，將申請人實時拍攝的照片/視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。

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其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。 ?

分析提交的信息來識別欺詐 ?

大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。 ?

線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。 ?

如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。 ?

大數據分析的五個基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力) ?

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。 ?

DataQualityandMasterDataManagement(數據質量和數據管理) ?

數據質量和數據管理是一些管理方面的*實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。 SemanticEngines(語義引擎) ?

我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?

DataMiningAlgorithms(數據挖掘算法) ?

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。 ?

假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們*把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。