大數據申合
⑴ 網貸大數據上的申請記錄 會保留幾年
1、網貸大數據系統是怎樣風控的？
網貸借款人的貸款行為，通常都會被網貸大數據系統詳細記載，並作為眾多家網貸機構的審核依據，網貸借款人的逾期記錄、多頭借貸記錄等不良記錄，都會引起網貸大數據系統的風控預警，讓網貸機構能夠迅速地獲知此類信息，並作出較為保險的決定，如不給違約風險較高的借款人提供貸款。如果你對個人網貸大數據的狀況不知曉，可以查詢一下。
2、網貸大數據灰了黑了還能恢復嗎？
個人網貸大數據如果有不良信用記錄，那麼就可能會被計入網貸大數據的灰名單或者黑名單。不過，這種狀況並非一定會一直存在下去，如果在今後借貸過程中注意對信用的養護，杜絕違約行為的發生，那麼網貸大數據系統會逐漸改善借款人的綜合信用評分，待到網黑指數逐漸恢復，個人網貸大數據就能從「灰了」、「黑了」的狀況中走出，只不過恢復時間可能會比較長，特別是違約情況嚴重的用戶，估計要半年至一年時間，才能看到網貸大數據恢復正常。
3、網貸逾期記錄多久清一次？
網貸逾期記錄會被網貸機構看作是非常重要的風險信息，盡管，有許多人稱逾期記錄會隨著借款人還清欠款而被清除，但實際情況中，逾期記錄會繼續存在下去，其實，網貸大數據自建立以來，用戶過去的逾期記錄依然還是在被保存的狀態之中。只不過，它的影響力往往不是長期性的，大約在借款人還清逾期欠款半年之後，網貸逾期記錄造成的影響會淡化許多。
互聯網金融時代，雖然貸款很方便，一定要理性消費，理性借貸，理性借貸。注意按時還款，維護良好的信用記錄。如果對自己的網貸數據有擔心的朋友可以在微信里的首頁搜索：米米數據。自行查詢網貸數據報告，該數據平台對接了2000多家網貸資料庫，數據查詢的較為准確。無論是網貸申請記錄，網貸數據報告，網黑指數分，命中風險提示，逾期信息，起訴或者仲裁案件等數據都能夠一一顯示出來。
相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像米米數據、芝麻信用分、騰訊信用分、百行徵信等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。
⑵ 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
⑶ 網貸大數據申請過多花了，沒有通過，需要多久恢復！
1、把逾期網貸還上了大數據會好嗎？
雖然網貸大數據建立才不久，但是該系統里的信息還是挺廣博的。據了解，在這個網貸大數據系統里，人們可以查到系統建立之前的網貸使用信息（包括網貸逾期信息），因為連接該系統的網貸機構，除了傳輸新的借貸信息之外，還會往其中傳輸歷史數據。而且，這些信息被記載之後，不會隨意被消除，比如說，借款人將逾期網貸還了，歷史逾期記錄依然還在。
這就表示，借款人在網貸逾期之後即便將欠款還上了，網貸大數據也不會立即變好。不過，逾期的借款人別心灰意冷，逾期對網貸大數據帶來的負面影響和時間呈遞減關系。用戶還清逾期欠款的第六個月，應該就能感覺到借貸過程中不那麼受制約了。
2、網貸大數據逾期記錄在哪裡查詢？
借網貸多了，容易造成債務管理上的困難。如果不及時記錄網貸使用狀況，或者不對網貸利率、還款日期這些東西了解清楚，就可能造成逾期，所以我們應該定期去查詢網貸大數據，從而直擊個人信用里存有的風險。
互聯網金融時代，雖然貸款很方便，一定要理性消費，理性借貸，理性借貸。注意按時還款，維護良好的信用記錄。如果對自己的網貸數據有擔心的朋友可以在平台。自行查詢網貸數據報告，該數據平台對接了2000多家網貸資料庫，數據查詢的較為准確。無論是網貸申請記錄，網貸數據報告，網黑指數分，命中風險提示，逾期信息，起訴或者仲裁案件等數據都能夠一一顯示出來。
相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像信查全、芝麻信用分、騰訊信用分、百行徵信等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。
互聯網金融時代，雖然貸款很方便，一定要理性消費，理性借貸，理性借貸。注意按時還款，維護良好的信用記錄。如果對自己的網貸數據有擔心的朋友可以在微信里的首頁搜索：米米數據。自行查詢網貸數據報告，該數據平台對接了2000多家網貸資料庫，數據查詢的較為准確。無論是網貸申請記錄，網貸數據報告，網黑指數分，命中風險提示，逾期信息，起訴或者仲裁案件等數據都能夠一一顯示出來。
⑷ 大數據申請平台數量和頻率太高怎麼辦
所謂的大數據平台不是獨立存在的，比如百度是依賴搜索引擎獲得大數據並開展業務的，阿里是通過電子商務交易獲得大數據並開展業務的，騰訊是通過社交獲得大數據並開始業務的，所以說大數據平台不是獨立存在的，重點是如何搜集和沉澱數據，如何分析數據並挖掘數據的價值。
我可能還不夠資格回答這個問題，沒有經歷過一個公司大數據平台從無到有到復雜的過程。不過說說看法吧，也算是梳理一下想法找找噴。
這是個需求驅動的過程。
曾經聽過spotify的分享，印象很深的是，他們分享說，他們的hadoop集群第一次故障是因為，機器放在靠窗的地方，太陽曬了當機了（笑）。從簡單的沒有機房放在自家窗前的集群到一直到現在復雜的數據平台，這是一個不斷演進的過程。
對小公司來說，大概自己找一兩台機器架個集群算算，也算是大數據平台了。在初創階段，數據量會很小，不需要多大的規模。這時候組件選擇也很隨意，Hadoop一套，任務調度用腳本或者輕量的框架比如luigi之類的，數據分析可能hive還不如導入RMDB快。監控和部署也許都沒時間整理，用腳本或者輕量的監控，大約是沒有ganglia、nagios，puppet什麼的。這個階段也許算是技術積累，用傳統手段還是真大數據平台都是兩可的事情，但是為了今後的擴展性，這時候上Hadoop也許是不錯的選擇。
當進入高速發展期，也許擴容會跟不上計劃，不少公司可能會遷移平台到雲上，比如AWS阿里雲什麼的。小規模高速發展的平台，這種方式應該是經濟實惠的，省了運維和管理的成本，擴容比較省心。要解決的是選擇平台本身提供的服務，計算成本，打通數據出入的通道。整個數據平台本身如果走這條路，可能就已經基本成型了。走這條路的比較有名的應該是netflix。
也有一個階段，你發現雲服務的費用太高，雖然省了你很多事，但是花錢嗖嗖的。幾個老闆一合計，再玩下去下個月工資發布出來了。然後無奈之下公司開始往私有集群遷移。這時候你大概需要一群靠譜的運維，幫你監管機器，之前兩三台機器登錄上去看看狀態換個磁碟什麼的也許就不可能了，你面對的是成百上千台主機，有些關鍵服務必須保證穩定，有些是數據節點，磁碟三天兩頭損耗，網路可能被壓得不堪重負。你需要一個靠譜的人設計網路布局，設計運維規范，架設監控，值班團隊走起7*24小時隨時准備出台。然後上面再有平台組真的大數據平台走起。
然後是選型，如果有技術實力，可以直接用社區的一整套，自己管起來，監控部署什麼的自己走起。這個階段部署監控和用戶管理什麼的都不可能像兩三個節點那樣人肉搞了，配置管理，部署管理都需要專門的平台和組件；定期Review用戶的作業和使用情況，決定是否擴容，清理數據等等。否則等機器和業務進一步增加，團隊可能會死的很慘，疲於奔命，每天事故不斷，進入惡性循環。
當然有金錢實力的大戶可以找Cloudera，Hortonworks，國內可以找華為星環，會省不少事，適合非互聯網土豪。當然互聯網公司也有用這些東西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的組件幫你做一些事情。
比如你的數據接入，之前可能找個定時腳本或者爬log發包找個伺服器接收寫入HDFS，現在可能不行了，這些大概沒有高性能，沒有異常保障，你需要更強壯的解決方案，比如Flume之類的。
你的業務不斷壯大，老闆需要看的報表越來越多，需要訓練的數據也需要清洗，你就需要任務調度，比如oozie或者azkaban之類的，這些系統幫你管理關鍵任務的調度和監控。
數據分析人員的數據大概可能漸漸從RDBMS搬遷到集群了，因為傳統資料庫已經完全hold不住了，但他們不會寫代碼，所以你上馬了Hive。然後很多用戶用了Hive覺得太慢，你就又上馬交互分析系統，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的數據科學家需要寫ML代碼，他們跟你說你需要Mahout或者Spark MLLib，於是你也部署了這些。
至此可能數據平台已經是工程師的日常工作場所了，大多數業務都會遷移過來。這時候你可能面臨很多不同的問題。
比如各個業務線數據各種數據表多的一塌糊塗，不管是你還是寫數據的人大概都不知道數據從哪兒來，接下去到哪兒去。你就自己搞了一套元數據管理的系統。
你分析性能，發現你們的數據都是上百Column，各種復雜的Query，裸存的Text格式即便壓縮了也還是慢的要死，於是你主推用戶都使用列存，Parquet，ORC之類的。
又或者你發現你們的ETL很長，中間生成好多臨時數據，於是你下狠心把pipeline改寫成Spark了。
再接下來也許你會想到花時間去維護一個門戶，把這些零散的組件都整合到一起，提供統一的用戶體驗，比如一鍵就能把數據從資料庫chua一下拉到HDFS導入Hive，也能一鍵就chua一下再搞回去；點幾下就能設定一個定時任務，每天跑了給老闆自動推送報表；或者點一下就能起一個Storm的topology；或者界面上寫幾個Query就能查詢Hbase的數據。這時候你的數據平台算是成型了。
當然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的問題和挑戰，否則你就要失業了不是？
你發現社區不斷在解決你遇到過的問題，於是你們架構師每天分出很多時間去看社區的進展，有了什麼新工具，有什麼公司發布了什麼項目解決了什麼問題，興許你就能用上。
上了這些亂七八糟的東西，你以為就安生了？Hadoop平台的一個大特點就是坑多。尤其是新做的功能新起的項目。對於平台組的人，老闆如果知道這是天然坑多的平台，那他也許會很高興，因為跟進社區，幫忙修bug，一起互動其實是很提升公司影響力的實情。當然如果老闆不理解，你就自求多福吧，招幾個老司機，出了問題能馬上帶路才是正道。當然團隊的技術積累不能不跟上，因為數據平台還是亂世，三天不跟進你就不知道世界是什麼樣了。任何一個新技術，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是關鍵業務換技術，那需要小心再小心，技術主管也要有足夠的積累，能夠駕馭，知道收益和風險。
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⑸ 什麼是大數據 大數據是什麼意思
大數據是來一種規模大到在獲取、源存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
(5)大數據申合擴展閱讀
大數據的價值體現在以三方面：
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
⑹ 大數據合法么
網路公司鼓吹大數據其實是一項很危險的大面積的侵犯公民隱私的違法行為，試想一下，只要你使用手機或者電腦，後台運行的軟體就會自動上傳你的行為方式，比如和通話數據，聯系人信息，網路的內容和瀏覽網頁的足跡都會被記錄在案並且上傳甚至會自動分析你的聊天記錄分析你的喜好給你推送你關注的廣告，所謂大數據只不過是方便上級階層壓榨中級階層和下級階層的工具而已，不過我國刑法沒有侵犯個人隱私罪這個罪名，最多也就算民事侵權吧
⑺ 大數據合法嗎
大數據檢測出來的也只是一個參照，一個比例，可以根據這個來實施一些事情來證明或者反駁，合不合法還要根據結果，法律道德來判斷，並不僅僅因為大數據所說的是否守信來決定一個人或一個事