比较好的投资理财公司有哪些?【信和大金融吧】_百度贴吧
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时下，投资理财的热度只增不减，也驱使网贷成为一个热门词汇。对于普通投资者而言，众多网贷平台凭借着高达10%以上的年化收益率以及较低的门槛，具有很强的吸引力，当然也杜绝不了个别问题平台的发生。这时，选好投资理财公司就很重要啦!　　2015年上半年国内P2P成交额突破万亿，国内收益好的网贷理财公司还是有不少的?其实简单的来说，一个好的平台不过具备两点：安全和合理。那么，比较好的投资理财公司有哪些?　　说到好的投资理财公司，最重要的参考因素就是风险和收益，　　截止2015年9月，网贷之家发布的网贷评级排名，通过发展指数、成交额、人气 、杠杆、分散度、流动性、透明度等7个维度的评估，遴选出综合实力排名前十名的平台，可供参考：　　陆金所、人人贷、宜人贷、拍拍贷、开鑫贷、投哪网、积木盒子、微贷网、有利网、易贷网。　　当然投资人需要结合自己的投资习惯，综合参考平台的发展战略、企业文化、创始人的风格等诸多因素，对平台做出判断，并实时检测平台动向。像信和大金融这样的稳步运营发展的平台，也是值得投资的，实力雄厚风控也做的好，深受广大投资人的亲睐。　　以上就是信和大金融小编为大家整理的网络投资理财前十的企业，想具体了解的当然还是可以上网贷之家看最详细评估数据。
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风控做的好才是真的好
个人觉得德成贷 不错，有银行存管，都是抵押，信息透明度高，可能相比大平台有差距，但至少很稳健。
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国内十大P2P贷款平台_网络贷款平台排名
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还有开鑫贷，国家认可的，国家队，纯收益8.1－9%，无政策风险，国家扶持，10W起步，从安全来讲，应排第二位
另外爱投资也可以，运营模式与有利网类似，但它的客户是企业及资金1W以上，抵押贷款担保公司模式。
回答者：m***0 |
第四名：拍拍贷
上线时间：2007
点评：作为所有网贷平台中知名度最高，成立时间最早，交易量最大，媒体报道最多，用户体验最好，创新能力最强，口碑最佳的平台，拍拍贷堪称网贷行业的苹果！虽然很多人以小小的逾期率为由企图阻止拍拍贷前进的步伐，但他们注定无法成功！在拍拍贷不仅投资简单，借钱更简单，有强大的风控坐镇，借钱只需一个电话！最近拍拍贷持续加速，逐渐步入征服宇宙的节奏！
第五名：小企业e家
上线时间：2013
点评：最终boss级别的招商银行低调杀入P2P网贷，让其他所有平台都出了一身冷汗，利息更是以1%的优势力压各大银行理财产品和余额宝，上线一个月疯狂吸金1.2亿，更恐怖的是还没怎么刻意宣传！如有一天四大银行也联手进军网贷界，那新一轮的大洗牌又将强势袭来！小企业e家独得先机，能否打破目前网贷行业保守落后的现状，创造全新的格局？让我们拭目以待吧！
第六名：人人贷
上线时间：2010
点评：网贷后起之秀人人贷，在网络方面的宣传能力令人印象深刻，无论您在搜索引擎里面搜索哪个平台的名字，都会出现人人贷的网址，人人贷12%年化以上的高息标出现必被秒，理财计划需排队预约，火爆程度令人难以想象，超低的逾期率，完善的垫付制度，让您完全无需担心安全问题，到期的资金和利息一分都不会少！
第七名：有利网
上线时间：2013
点评：帝都平台从来都是安全的象征，华尔街团队背景的有利网在宣传营销方面绝对有独门秘笈，和大部分成立了多年的老平台相比，有利在时间方面的劣势完全通过利息弥补了，整个网站给人一种高端大气上档次的感觉，更贴心的是，有利网的借款周期越来越长，给人一种安全多一点，安全久一点的感觉。
第八名：合拍在线
上线时间：2012
点评：合拍在线是一个奇葩的平台，我几乎从没见过这个平台做宣传，也很少听其他朋友提起过，更不了解它是谁创立的，背景是什么，在哪个地方，利息是多少。。。但它的交易量却如同作弊般的长期霸占全网贷的前三名，堪称低息平台中的鹏城贷啊！合拍在线基本无视一切第三方，高高在上，超凡脱俗，毕竟交易量摆在那里，让那些天天到处乱拉人乱发广告的渣渣平台望尘莫及。
第九名：808信贷
上线时间：2011
点评：老牌平台808一直以网站精美大气，客服专业热情著称，提现速度更是飞一般，大部分标种都是17%左右的利息，虽然不时会出现18%或19%的高息标，但都是被秒抢的节奏，能在网贷重灾区江苏淮安独树一帜，屹立不倒，可见实力非同一般，不禁令人感叹道：在淮安踩雷后蓦然回首，808却在灯火阑珊处！
第十名：翼龙贷
上线时间：2007年
点评：话说我到现在为止还没搞清楚翼龙贷到底是北京的还是温州的，当我第一次听说翼龙董事长王思聪的名字时，第一反应是万达董事长王健林的儿子居然都来玩网贷了？后来看了照片才明白是搞乌龙了。。。地球人都知道，翼龙贷与ccav的关系非同一般，特别是在最近ccav连续报道出问题平台的视频中，如同插播广告般的疯狂插播翼龙贷和某第三方的名字，令人印象深刻！翼龙贷虽然已经稳定运营了5年多的时间，但居高不下的年利率一直是个巨大的隐患，希望翼龙能再接再厉，早日把利率调整到正常水平，才能让大家投的更安心！
回答者：元***事 |
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*以上数据会有些许误差，请以实际数据为准
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com/zhidao/pic/item/3ac79f3df8dcd100d81f95c47b8b.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="http。大数据对行业用户的重要性也日益突出，涵盖了数据采集。国内做大数据的公司依旧分为两类.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="http://g.hiphotos：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性、Informatica://f./zhidao/wh%3D600%2C800/sign=d554b82b099e6eefa189/5ab5c9ea15ce36d32d98eed533f33a87e850b1b3.baidu，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段./zhidao/wh%3D600%2C800/sign=e4d279eab10e7bec238f0be71f1efafdd5426deca7bcb0b46d46d.jpg" esrc="http://f.hiphotos./zhidao/wh%3D450%2C600/sign=12b31bc739c52dbac79f3df8dcd100d81f95c47b8b，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台://g。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，虽然我们已经进入大数据时代。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop、/zhidao/pic/item/5ab5c9ea15ce36d32d98eed533f33a87e850b1b3.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink">随着数据爆炸式的增长，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具://d./zhidao/wh%3D450%2C600/sign=cccb133e3c/5ab5c9ea15ce36d32d98eed533f33a87e850b1b3.jpg" />在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析： &假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。“大数据”近几年来可谓蓬勃发展.baidu，/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=564c593c3001213fcfae9/4e4a20ab0ec0f77b0e0cf3d6cad6f6.jpg" esrc="http://d.hiphotos，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点://a，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新./zhidao/pic/item/529822afdd5426deca7bcb0b46d46d
可以去了解一下，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，说的是什么领域，具体的，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性？数据挖掘、数据研发　　你好、数据应用方面都有佼佼者，有官&#2。像商业智能领域的话;网
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阿里云等；还有各种BI数据平台、百度国内三大巨头公司都有大数据业务，国内有BDP个人版腾讯、阿里，比如腾讯大数据平台，能提供数据解决方案的，也能提供比较好用的数据功能，有思迈特等传统BI，有BDP商业数据平台等轻型敏捷BI；数据可视化工具：国外有tableau等可视化软件
金融行业做的比较好的大数据公司有：索信达数据、长亮科技、宇信易诚等为代表的。
这两年，国内的海致BDP发展不错，产品也很不错。
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