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挖掘数据价值 释放数据生产力—参加太湖信用大数据创新应用大赛有感

发布时间:2018.12.29    阅读:1881    信息来源:软件开发部

2018年12月29日,首届太湖信用大数据创新应用大赛在苏州举行,大赛举办的目的是深入推进政务、企业、运营商的数据开放试验,推进苏州信用城市的建设,推动大数据在城市信用体系建设中的应用,引进大数据人才、挖掘数据价值、释放数据生产力。

 

目前,随着社会的快速发展,互联网的快速延伸,积累了大量企业或个人的信息数据。我国目前正在积极推进的信用建设,构建诚信社会也需要大量数据作为支撑。大数据时代已经来临,如何从大数据挖掘信用呢?传统的数据整理加人工分析对于少量的数据是可以的,而目前数据都是TB级的,数据整理已是难事,人工分析更无力应对。大数据的处理工具出现了很多,利用开源的大数据框架处理大规模的信息数据已不是难事,但是数据分析工作仍无法解决。

机器学习解决大数据分析是个很好的解决思路,利用计算机的运算能力+数学建模,构建机器学习功能。机器学习中如何识别信息特征,抓住重要特征,建立特征模型,利用5折交叉验证,模型融合,总结计算结果。一些常用的模型算法Keras、LightGBM、XGBoost和ANN等,这些模型算法都需要科研人员的投入研究,信用建设离不开信息的处理,需要大量的研发分析人员投入,科技人才的投入是支撑信用体系建设的重要组成部分。

信用建设需要大数据的处理和分析,而大数据的分析需要机器学习。如何使用前沿科技技术,深度结合信用行业特色,提炼信息的价值,挖掘数据的信用,是每个信用建设单位需要思考的地方。

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