金融行业对大数据的需求越来越高，尤其是在深度挖掘技术的应用方面。比如，对公客户综合积分子系统、授信客户资金结算子系统等，这些都涉及到复杂的数据和。其实，不仅仅是金融，其他行业也在逐步借助大数据技术提升效率。你可以看看下面几个挺有用的资源，是关于金融和大数据的应用。是金融大数据，使用Python进行数
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华为21天大数据资料整理包含了常见了大数据的技术使用
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大数据、高并发这是最近一段时间内被IT行业提的最为火热的概念，看过《大数据时代》的同学应该不会陌生大数据的概念，尤其是对于互联网行业来说，大数据是每天都要接触的问题，简单通俗地说，每天得大数据，就给系统的性能带来了新的要求---高并发，有了这样一个技术应用的实际背景，对技术人员就提出了要求，随着ja
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提出了针对金融保险行业的大数据平台建设方案，通过大数据技术实现全面的数字化转型，包括风险评估、产品设计、营销策略和理赔处理。平台包括七个核心模块：数据采集与存储、数据清洗与整合、数据挖掘与分析、风险评估与决策支持、个性化推荐与服务、智能理赔处理和持续优化与迭代。技术架构涵盖数据源、数据处理与分析、数
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房地产的大数据建模，搞得比较细，像价格指数和评估模型都能挖得挺深。你要是搞前端、做后台或者参与产品设计，这类数据能力关键，尤其是现在智能估价、区域热度用得多。 基于大数据的模型，用起来还挺智能的。比起传统靠人工填表、主观评估的方式，建模算法一上来就能跑出一个预测结果，方便又快。像在城市级别房价波动，
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大数据查询，多数据快速查询，匹配两种数据sqlilte,mysql等多个数据
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大数据经济学研究大数据的经济价值和影响。它探讨大数据如何提高生产力、创造新的市场和商业模式，以及对就业市场的影响。
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