风控行业背景：当前，经济下行导致中小企业经营成本不断增加吗，产品销售价格因结构原因和市场原因相对走低，企业利润空间被进一步压缩，许多中小企业陷入经营困境，导致企业经营风险加大、连锁性风险陡增、潜在信用风险上升、企业主的道德风险聚升。以下是小编为你整理的怎么样学数据库
一些重点领域的银行等金融机构信贷风险进入了一个暴露期，一些地区的金融机构已经出现不良贷款回升苗头，不良贷款高危行业中，钢铁与建材等行业信用风险快速上升。
制造业领域新增的不良资产已占到整体不良资产的七成以上，与此同时经济下行也使得个人信贷中的逾期率陡增，不良贷款率上升，如何防控信贷风险，已成为商业银行等金融机构扼待解决的课题。
风控行业发展趋势：随着近年来国 内 大数据互联网 金融的蓬勃发展, 顶尖的数据机构开始从事各种信用 维度的数据收集、 分类、 查询服务, 这为在线征信与量化风险提供了 技术、 数据基础。多维度数据分析、数学建模、机器学习算法、云计算。
技术特点：物理学的布朗运动理论：分子运动无规则性、永不停歇性、温度越性。市场是随机波动的，随机波动是市场最根本的特性。变量过去的历史和变量从过去到现在的演变方式则与未来的预测不相关。
也就是说一种现价已经包含了所有信息，包括所有过去的价格记录。同时，价格与粒子运动一样，具有“温度”越高，运动越明显的特性。
贷款到期，借款人还款。其中借款人可以提前还款，若到期未能还款，则有展期申请、强制结清、押品结清、押品处置、违约金法系处理。借款人还清贷款，即可拿回抵押物品。
大数据能做什么
淘宝店
假如我们开了一个淘宝的的话，我们就可以从淘宝里面的数据魔方这个运用里面获取大量的数据，这些数据我们需要好好分析，利用好了，我们就可以创造价值。
微信公众号
利用微信公众号，我们也能够获得很多的大数据，我们投放广告，每天有每天的数据统计，每月有每月的数据统计，这些都是大数据时代下的小数据，我们要好好利用。
百度推广
我们利用百度推广来进行广告投放，这也是获取大数据的一种方式，利用百度推广来获取我们需要的各种大数据，不过，这需要我们先进行前期的投入。
智汇推
智汇推是腾讯旗下的一款商业的广告产品，我们也能够通过我们自己的广告模式来获取我们需要的*化的数据，和其他的推广方式一样，这里也有每天的数据分析，我们同样可以获得大数据。
头条号
还有就是现在比较火的头条了，我们利用头条来进行我们自己公司的广告推广，从而获得我们需要的一些数据，进行统计，进行分析，得出结论，进而进行合理的投放，获得利益。
微博
微博也是一种获得大数据的推广方式之一，我们可以通过微博来进行企业的活动推广，进而从每日、每月的数据中获得我们需要的信息，让我们的推广模式进行改变，为企业节约成本，为企业带来收益。
大数据的性能技巧
●来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的(MoM)中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。
●如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。
●如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能*的。
●优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境(ESB /应用服务器)中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。
●类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML(XSD)用于验证。
●即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。
●尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。
●大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。
●如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。
●数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以*能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。
●来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。
●和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。
●数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。
●一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。
●多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等)。
●谨慎选择一个能够*限度的满足需求的解决方案。
