如何用基坑监测数据分析析监测交易欺诈

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数据挖掘技术在互联网交易平台反欺诈侦察(Fraud Detection)中的应用
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引言:当前,随着大数据影响力的广泛深入,全世界已经进入了大数据时代,互联网和智能手机产生的数据“大爆炸”催生了提取和解读海量数据的新工作岗位——“大数据分析师/工程师”。今天,随编者一起来熟悉一下未来大数据的用途与走向。据英特尔中国大数据首席技术官苗凯翔博士介绍:到2020年,全球包含PC、平板电脑、智能手机等联网设备将超过300亿台,全球不同设备产生的数据量将会突破40ZB。中国的整个数据量将超过8ZB,也就是说,数据增长率将是2012年的23倍。如此海量、持续、细粒度、多样化的数据,让各个行业都看到了数据的巨大潜在价值,这将大力推动大数据技术和应用的发展。在政府行业的“平安城市”项目中,很多摄像头在收集视频数据,通过这些视频数据的管理和分析,可有效预防犯罪、保障社会公共安全。此外,互联网舆情分析、地震预测、气象分析、人口信息综合分析等,也都是政府民生相关的大数据应用领域。在金融行业,对海量结构化交易数据进行实时入库处理,并提供并发查询,进行金融欺诈分析监测以预防金融犯罪;还可以通过数据分析挖掘以进行精准的金融营销,通过对金融分析发现更多的投资组合、避免投资风险等。在医疗行业,为医生提供辅助诊断、医疗方案推荐、药物疗效分析、病因分析、专家治疗经验共享等基于大数据的智能化诊疗服务。电信行业通过对上亿电话通联详单数据的快速查询和分析,并可以通过对电信用户数据的分析,提供基于LBS(基于位置的服务)的数据分析服务,进行电信产品和服务的精准营销、精准广告投放和促销等。零售行业通过对用户的交易数据进行关联性分析挖掘以决定商品在货架上的摆放位置,在方便用户购物的同时、提高用户的购买量。交通领域通过对道路的交通状况进行分析预测,实现智能化道路交通管理和分流,对违章进行自动检测和处理,完成套牌车辆检测、区域分析以及其他异常行为的检测、分析和预警。其他还有像铁路、航空等交通行业的客票和货运处理、物流管理等,都将成为典型的大数据应用领域。大数据广泛的应用前景代表了IT行业的未来。毫无疑问,大数据的重要价值正日益凸显,其相关岗位将成为21世纪的一个“金饭碗”,那么,我们不久的将来,将会面临什么呢,尤其是IT专业技术人员或是正在学校里学习IT专业的学生?在日前某公开场合,中国移动副总裁李正茂表示,“大数据方面的人才培养至关重要,数据分析需要丰富的数据知识和创新能力。我们准备在苏州建立云计算和大数据的研发和运营中心,计划要招募人,目前我们发现很难招到一流的人才。”有需求的地方就有市场,在大数据时代下,大数据人才的重要性更显而易见,更多的数据被用于分析,数据资产的界定和安全问题也越来越突出,数据所有权及使用授权机制也亟待完善。
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如何判断一笔交易是否属于欺诈 数据挖掘算
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&&如​何​判​断​一​笔​交​易​是​否​属​于​欺​诈​ ​数​据​挖​掘​算
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