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翻译 2018年数据科学前20名R包
在我们以前的文章中,我们已经讨论过Python和Scala中数据科学的顶级库。 但是,如果没有R,这篇文章列表将不完整。所有这些编程语言对于不同的数据科学任务和项目都很流行,并且有他们的支持者和反对者。 因此,在我们安排比较这些编程语言如何相互关联时,我们根据自己的经验为数据科学家和工程师准备了一些最有用的R库。 R……


翻译 金融服务业3种方式利用数据推动创新
企业每秒钟都会产生数据,而其中的一些数据可以帮助企业制定有关商业活动的数据支持决策,而其中大部分数据库将位于数据仓库中,永远不会再出现。 但是一些公司已经成为数据的主人,并且找到了使用数据的方法,不仅仅是为了创新,而是在其行业中创造变革。 虽然数据具有数百万次的潜在用途,并正在许多应用中使用,但金融服务企业正在使用数……


翻译 机器学习如何帮助fintech和finserv公司进行欺诈检测?
当今快速发展的时代要求一切都快速简单。 技术和金融服务也不例外。 实时,即时和全天候访问移动钱包,即时信用和其他银行服务和产品的需求是真实的。 根据这一需求,金融科技创新使金融服务的无缝接入成为可能。 然而,这种奢侈使我们容易受到网络犯罪,在线欺诈和数据盗窃的侵害。 Fintech和finserv公司正在意识到这个漏洞……


转载 大数据帮你做爸爸 这五类父亲育儿要留心
父亲节就要来临,如何做一名称职的爸爸?也许大数据分析能帮到你。   6月9日,卓越教育集团联合华南师范大学基础教育培训与研究院发布《父亲角色类型与孩子成长关联度测评工作报告》(以下简称《报告》),同时宣告父亲家庭教育诊断测验“爸爸测评系统”小程序正式发。报告对684名父亲进行了问卷调查,对父亲角色类型及孩子成长关联进行……


翻译 如何在R中执行Logistic回归
> 逻辑回归是拟合回归曲线的方法,当y是分类变量时,y = f(x)。这个模型的典型用途是基于一组预测变量x预测y。预测因子可以是连续的,分类的或两者的混合。 通常,分类变量y可以采用不同的值。在最简单的情况下,y是二进制的,意味着它可以假设值为1或0.机器学习中使用的经典示例是电子邮件分类:给定每个电子邮件的一组属性……


翻译 R做信用评分Part3
系列之前:[R做信用评分Part2](http://shujuren.org/article/618.html "R做信用评分Part2") 2.3子集数据1-基于单变量和双变量分析 var_list_1 <- IV$Summary[IV$Summary$IV > 2,] cdata_reduced_1 ……


翻译 R做信用评分Part2
系列之前:[R做信用评分Part1](http://shujuren.org/article/610.html "R做信用评分Part1") 2.2.9 个人身份与性别 A9<-gbpct(cdata$personal_status_9) op9<-par(mfrow=c(1,2)) plot(cdata……


翻译 Fintech机器学习,所有你必须知道的
金融世界处理统计数据和定量数字,使其成为机器学习(ML)的完美领域。 这种工程科学已经应用于医疗,旅游,媒体和零售等不同领域。 与此同时,金融服务也从部署“思维”计算机系统中受益。 因此,金融机构实现了快速,可靠和准确的解决方案,以应对与数据分析,处理和解释相关的无限范围的任务。 金钱世界需要快速而有时立即采取行动。……


翻译 在FinTech 世界中使用机器学习的15家公司
>机器学习是一种人工智能,为计算机提供了无需明确编程即可学习的能力。 机器学习侧重于计算机程序的开发,这些程序可以在对待新数据的情况下教导自己的发展和变化。 新兴的金融科技公司正在使用机器学习来实时调整变化。 这里介绍使用机器学习的公司: Affirm:Affirm是一家技术和数据驱动的金融公司。他们挖掘了大量数据,……


翻译 如何在信用评分中使用机器学习
许多金融机构使用评分模型来降低信用评估的信用风险,以及授信和监管信贷。 基于经典统计理论的信用评分模型被广泛使用。 但是,当涉及到大量的数据输入时,这些模型的弹性较小; 因此,经典统计分析中的一些假设失败了。 这会影响预测和模型一般化的准确性。 在这篇文章中,我们将解释如何将机器学习用于信用评分,以从大量数据中获得更准……


翻译 机器学习是发展金融科技公司的最佳方式吗?
>金融是地球上没有人不需要的东西。这是生活的基本必需品,因为每个人都需要钱来吃饭,旅行和买东西。尽管技术变得更聪明,人们也变得更聪明。目前的金融市场已经由人和机器组成。人们越来越多地发现贷款违约,窃取他人账户资金,制造虚假的信用评级等等。 今天,机器学习在金融生态系统的许多阶段扮演着不可或缺的角色。 从审批贷款到管理资……


翻译 如何成为一名金融数据科学家?
>金融数据科学是一个非常有趣和有前途的领域。 为了实践它,你必须有金融和数据科学方面的知识。 所以,对于学习数据科学,已经有了令人满意的答案,问题是:[我该如何成为一名数据科学家?](https://www.quora.com/How-can-I-become-a-data-scientist-1 "我该如何成为一名……


原创 金融科技专题
>金融科技专题收录和汇集金融科技这个课题相关的内容,探讨什么是金融科技?金融科技的演变?金融科技和风险管理?金融科技的现状和趋势?金融科技的数据和模型?等问题。 1 [什么是金融科技(它是如何演变的)?](http://shujuren.org/article/607.html "什么是金融科技(它是如何演变的)?"……


翻译 金融科技风险管理
>关键词:金融科技 风险管理 FinTech是什么? FinTech-一个广义概念的多方面理解。 金融 + 技术 = 金融科技(FinTech)。 没有正确的定义,但每个人都赞同FinTech会有影响力。 随着新技术(机器学习,AI,OpenAPI)不断涌现,FinTech会不断发展。 改变业务范式可能会重新定义……


翻译 R做信用评分Part1
1.介绍 这是试图展示一些使用德国信用数据的机器学习(ML)的实例。虽然我们在本文中选择了信用评分问题作为案例研究,但同样的过程将适用于范围广泛的分类或回归问题响应建模,风险管理,流失管理,交叉销售/提升销售,使用模式,净现值,生命时间周期,预测性维护和基于状态的监控,保修,可靠性,故障预测,图像/视频处理,犯罪,医学……


翻译 管理信用风险:FinTech数据科学的有效方法
金融技术通常被称为金融科技,是技术创新领域增长最快的领域之一。金融科技指的是一套专注于在社会中提供金融服务的新方式的技术。金融行业的这场技术浪潮始于使用计算机记录金融交易,评估纳税,创建最佳投资组合等等。今天,客户将账户余额实时信息提取到追踪客户支出的应用程序,以及允许快速财务决策的工具等所有功能都是金融科技影响的例……