数据是大数据风控的核心，大数据要求的不但是数据多，更要求维度丰富;而风控则是对市场、信用以及操作层面的风险控制。以下是小编为你整理的大数据处理学习
在大数据风控这个行业里混，需要了解用户，了解场景，而这些往往都可以通过数据间接反映出来。
比如，用户在某一时期内在多家机构申请过贷款，那说明该用户目前借钱意愿强烈，即使历史征信良好，也要用策略拦住他的申请，因为他很可能出现拆东墙补西墙的可能。
因此，用数据说话是一种方法论。不同数据对于风险的作用不同，获取难度也不同，这就决定了并非对每个用户都能获取到其各个维度的信息。
同时，有很多特征只有很少的用户才会有，也因此造就了数据的稀疏性。
如何将稀疏数据用在各种机器学习模型中，则正是要考察模型人员对于风险及产品理解的时候了。
要做好大数据风控，除了数据，模型就是最重要的了。模型有很多，如一般的线性回归，Logistic回归以及深度学习等，在实际的业务场景中，有的可能单一模型就能达到很好的效果，有的则需要几个模型的结合，而具体使用哪个模型用哪些特征，则是要考察模型人员对业务和算法的理解了。
再说一下大数据风控的直观感受。传统风控更像是冷兵器时代的战争，虽有协作但更多的是各作战单位凭借个人能力的大混战;而大数据风控则像是现代战争中的立体作战，各个作战单位(数据)在统一的指挥中枢(算法)里高度协同作战。大数据风控能将相似的人更精准的分群，会让你看到形形色色更加的人，会让你从纷繁的单一的数据中看到其背后的万千世界。
总之，做数据做模型前一定要理解人，做完数据模型后还要能够解释人。
初识数据分析
这个阶段是你学习数据分析的*个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。*星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。
跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。
很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～
大数据的经典案例
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。
沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了*的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
快餐业的视频分析(Laney没有说出这家公司的名字)。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
ranger(安全管理工具)
Apache ranger是一个hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的hadoop生态圈的所有数据权限。
knox(hadoop安全网关)
Apache knox是一个访问hadoop集群的restapi网关，它为所有rest访问提供了一个简单的访问接口点，能完成3A认证(Authentication，Authorization，Auditing)和SSO(单点登录)等
falcon(数据生命周期管理工具)
Apache Falcon 是一个面向Hadoop的、新的数据处理和管理平台，设计用于数据移动、数据管道协调、生命周期管理和数据发现。它使终端用户可以快速地将他们的数据及其相关的处理和管理任务“上载(onboard)”到Hadoop集群。
Ambari(安装部署配置管理工具)
Apache Ambari 的作用来说，就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群，是为了让 Hadoop 以及相关的大数据软件更容易使用的一个web工具。
