中山大数据培训学院哪家专业

分析提交的信息来识别

大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。

线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是用户，其填写的信息往

往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相

同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。

如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人的可能性就会很高。

大数据分析的五个基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的较佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以增加一个预先定义好的高质量的分析结果。

AnalyticVisualizations(可视化分析)

不管是对数据分析还是普通用户，数据可视化是数据分析工具较基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

SemanticEngines(语义引擎)

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。