这一可视化通过VizExplorer 显示了一批量子超等图像的聚合，正在Teradata合连的数据库之上利用盘查叠加实行大范畴数据治理。
接待来到“中介大数据”的寰宇。正在这个寰宇里，讥笑地是，大数据将被用于低落本钱和优化大数据自己。
Yasmeen是Teradata的最有创意和有观点的数据科学家之一。 Yasmeen正在苏格兰长大，她可爱户外行动，越发是正在苏格兰Munros山和正在海上划皮艇。
宝立明是Teradata公司首席技巧官。 他卒业于麻省理工学院估计打算机科学专业，他的硕士和博士磋商蚁合于高功能并行治理。他还告终了由哈佛大学商学院和麻省理工斯隆料理学院合办的工商料理课程与论文事务。正在巴拉克.奥巴马初次任期时刻，他还曾被任用为“总统科技照拂委员会”（PCAST）的一员，任事于“搜集与音信技巧研发”事务小组。近期，由Exec Rank从10000众名美邦苛重首席技巧官里做出的排名中，宝立明名列第4（前3名为亚马逊网CTO、特斯拉汽车CTO，以及英特尔CTO）。
正在此图中点 （节点） 代外公司。线 （角落） 代外两家公司之间的资金移动和箭头显示这笔钱流向。
他卒业于上海交通大学通讯与音信体系专业，获工学硕士学位。他正在数据明白范围有10众年的事务体验，静心于银行业、保障业和电信业。他热爱数据明白，并为此付出了良众的勤劳。
像致命的水母或者躲避正在大海深处的毒刺，‘担保圈毒刺’ 揭示了错综庞杂的互保搜集，每个担保搜集涉及数百万以至亿级的贷款金额。贷款审批部分能够首先注意的拆网准备以低落银行危机，让金融体系愈加和平bsport体育。
英邦巴特尔慈善结构的对象即是通过与一线机构的合营助助英邦最懦弱和孩子和家庭，年青人和他们的家庭供应直接的经济援助。
它再有助于墟市营销，它夸大了银行任事方面的差异。个中巨额的资金流出 （或） 到的链标识高价钱前景公司。它为现有的客户端揭示了正在融资、 结算、 危机料理等更普通金融任事的任事供应更高的价钱。
石棋玲目前是Teradata中邦 的高级照拂，是Aster & Hadoop 大数据精采 （COE）核心的一员。石棋玲于2009年正在主题佛罗里达大学得到操纵数学博士学位。她目前正正在任读美邦德拉维尔大学的MBA学位。正在 Teradata 之前, 她正在美邦匹兹堡的 PNC 银行的危机料理部分事务 2 年以上。那段工夫博鱼·体育登录入口，她开采了很众算法来统制危机和攻击敲诈和洗钱 ；个中几个算法曾涌现正在美邦泉币统制委员会的陈诉中。她正在美邦估计打算机科学公司事务时开采了良众估计打算机顺序并正在众个邦际SAS 聚会上楬橥。
她正在很众邦度事务过，征求英邦、爱尔兰、荷兰土耳其、比利时和丹麦，她涵盖了金融，电信，零售和公用奇迹等行业。 Yasmeen专精与企业合营以确定他们的寻事，并将其转化为明白靠山。她静心于企业若何操纵新的或尚未开采的数据起原，沿着新技巧以普及自己的比赛才力的怪异才力。
它是着眼于公司客户担保生意的，某家公司为其余公司供应担保，向银行申请贷款。一样环境下，只依靠被担保公司的天性是无法得到相应贷款的。
正在Teradata之前，Yasmeen正在性命科学行业事务行动数据科学家，摆设庞杂、众维数据明白管线。 Yasmeen还持少有据料理，发现和可视化，这是实行正在威康相信核心的基因调控和外达的博士学位。她正在邦际上楬橥了众篇论文并正在邦际聚会和行动中演讲。别的，她还正在MSc教相合科学数据和贸易智能硕士课程。
这个匿名的可视化是明白的一系列照射正在中邦大型企业之间的资金活动量的相干，这是一家中邦大型银行的企业银行生意的危机明白项目之一。明白利用转账营业数据以剖析危机和察觉墟市时机。
若要料理危机，银行需求识别于高度彼此依存的公司尊龙凯时官网进入。它允诺银行确定合头的公司正在供应链和独立交叉检讨公司的现金流来验证其资金的康健景况。
成立商和零售商早就清楚给客户供应消费贷款来煽动贩卖的好处。汽车行业的比赛越来越激烈，正在环球最大的汽车墟市中邦也不不同。为了更好的争取客户，良众汽车金融公司和4S店为客户申请汽车消费贷款，极少手头窘蹙的顾客轻松完毕购车梦念。
原题目：环球最牛的28个大数据可视化操纵案例(三)资金喷泉/担保圈毒刺/
银行能够针对这些危机映现采用设施。大概不是那么直接，该图只是该系列的个中一幅。银行起首要做的是防范众米诺效应。正在良众环境下，这些汽车厂商和4S店是银行的优质客户，银行出于保护客户相干，伸张生意领域，普及客户黏度，为此统治车贷生意，但相应的车贷危机照旧要做好监控和料理。
终末各框架召集一道构成一幅“小倍数”图像，如此可正在1000个基因项目团体中视察出各群体间序列数据的形式。基因数据范畴分外宏伟：一个包蕴25000个肿瘤的数据库就意味着逾越75兆数目的数据纪录。
这一数据可视化采用了1000个基因工程的数据，显示出差别人群及地舆场所基因的改观（和一样性）。
大范畴数据治理最初采用量子树算法，通过利用一种数据库内的递归算法，将1000个基因群体的一齐场所音信置于一个常睹的分层量子网格中治理。然后，一个数据库盘查被用于为每一个相应的群体的总生齿构修数据子集。数据子集继而可用以构修一幅热力求，显示正在每个框架上。
‘担保圈之谜’ 揭示了房地产开采行业所爆发的潜正在危机。起首房地产公司是银行的主要客户，开采室庐需求银行的资金增援，衡宇修成后，银行给购房者供应住房典质贷款，延长和拓展了银行生意，同时，助助房地产公司贩卖产物。
保罗是Teradata企业架构斟酌师。过去10，他正在英邦增援Teradata公司客户，迩来又转到澳大利亚。他是“元数据科学家”开创小组的一员，现正勉力于协同开采新的大数据技巧，正在庞杂宏伟的明白生态体系中，煽动数据存储和数据治理形式优化。
安德鲁是VizExplorer公司首席技巧官。他具有奥塔哥大学丈量学学士学位，并获取了维众利亚大学估计打算机科学学位。他通过演练成为一名制图师，正在制图、数据可视化、高功能的数据库策画范围制造了逾越60项专利和出现。正在数据可视化合连的音信技巧范围，他和他的团队两度成为史密森学会奖的好汉主义得主。安德鲁还到场合著了一本数学逛戏明白方面的书，以及60众篇数据可视化及高级明白范围的作品。安德鲁身世并发展正在新西兰南岛。现正在，他和他的妻子及4个孩子一道住正在美邦加州。
刚卒业，他做为斟酌照拂列入了SAS中邦，正在统计明白和古代数据发现方面蕴蓄堆积了丰裕的体验。厥后大数据期间惠临，他列入Teradata，勉力于行使Aster明白查究平台实行大数据明白。他与Teradata中邦区的数据科学家其他团队成员一道助助客户行使新的大数据明白伎俩来察觉生意价钱。
每个框架都显示出1000个基因工程中一个差别的群体或者地舆场所。每个框架都是由纯基因数据构修成。视察者能够清晰地看到差别群体的改观，证据了大范畴的基因数据有助于清楚地剖析环球各个地舆场所的群体。
石棋玲(Mary) 是仍旧正在中邦测验利用高强度超等图形伎俩的大范畴危机明白的数据科学家和拓荒人。她与中邦的银行结成伙伴相干的对象是要揭开中邦高度庞杂的贸易体系中料理危机的新伎俩。她的事务征求”资金喷泉”是一系列的立异，助助杀绝金融体系中的危机只是个中一例。 她充满禀赋， 会正在银行金融操纵方面有更宏大的寰宇。
跟着大数据正在人们事务及平常生涯中的操纵，大数据可视化也转折着人类的对音信的阅读和体会方法。从百度转移到谷歌流感趋向，再到阿里云推出县域经济可视化产物，大数据技巧和大数据可视化都是幕后的好汉。此日，咱们将连载由Teradata独家供应的来自环球28个大数据可视化操纵案例第三片面。
这个隐去名字的图形让银行看清房地产开采商和房贷客户的担保相干。每个点代外房地产开采商或者房贷客户。线是房地产开采商和房贷客户之间的担保贷款。差别颜色能够划分差别担保搜集。你会看到极少房地产开采商为巨额的客户供应贷款的担保。
‘担保圈之谜’ 让银行揭示和监控危机映现的范畴和可靠的特色。银行能够对高危机客户采用设施，这些设施包蕴收紧贷款审批，以至拒绝贷款。
图外显示了差别的公司之间的全面金钱活动。咱们能够将照射通过 2、 3 和 4 的后续营业，如绿色公司剖析上逛供应链的活动和对相互彼此依赖性的公司。
Yasmeen关于数据明白和可视化有锋利的热忱，通过她的磋商中继续好奇地问题目并剖析更众音信。这些身手仍旧允诺Yasmeen查究众学科的时机，为她供应了新的无尽的寻事！
本系列4篇作品为36大数据独家专稿，任何不评释起原36大数据和Teradata以及本文链接的转载均为侵权。公家号也是如许。
房地产的黄金期间仍旧过去，来日中邦的房地产代价正在差别地域会涌现分歧。一二线都会室庐地产需求繁荣，代价坚挺，三四线都会墟市低迷，片面区域代价下滑，贩卖不畅。为了煽动贩卖，片面散采商为购房者供应担保，低落购房门槛，低首付重现江湖，为的是去库存。中邦经济处正在转型阶段，有些行业涌现必定的危机，而身正在舍弃掉队产能的购房者涌现断供的大概性正在弥补，此外，借使同时房地产代价涌现下滑，不以栖身为宗旨的炒房者，这些房贷的危机也会进一步弥补。房地产公司行动担保人，他们来日的危机需求提防。
接下来，每个事务职员事务文档里的合头词和短语会通过文献协同过滤的伎俩被实行明白。这些技巧识其余题目一样会正在统一文档中频频涌现，因而展现出很高的一样性。
借使你能够看到一个大型的归纳数据库（IDW）内里，你会察觉那是一个由数百万彼此干系的数据元素和对象交叉成的宏伟搜集。正在一个归纳数据库每天加载数据时，成百上千的对象将正在一个微细却细心策画的治理链上彼此用意，并将越加彼此干系精细。正在此历程中，数据被转化、整合，并天生出最终的用户视图和陈诉。
这种明白利用 Teradata Aster和 Aster 的Lens。装载的营业数据长短常大的, 涵盖逾越 670,000 公司的 60,802,990 纪录应用案例三。公司纪录包蕴行业分类代码，因而咱们能够体会他们的生意行动。这张图征求 PageRank 用于拣选顶级的32 个主要客户和咱们征求全面合连的营业敌手方总营业大于或等于到达百姓币 70 万元(USD$ 115 k)。
从银行的角度讲，每个房贷是遵守每个购房者的天性来审批。每个体的房贷，借使由房地产公司担保，自己的危机并不大，但借使房地产公司为良众人供应担保，很大概是屋子没有卖出去，成立一种失实贩卖，套取银行贷款，那如此的危机就要苛加提防。
它再有助于识别敲诈。银行能够检讨公司的真正的贸易行动，并能够验证借出的资金用于其宗旨。比如成立商，是投资正在股票墟市的图利资金，而不是向供应商付款或谁拿出一笔贷款修一座工场，但真正地将资金用于短期室庐房地产营业。
预订的Java操纵曾通过获取图形实行可视化，递归式地从每个对象中提取“数据界说措辞”（DDL）。其对象均开始于Teradata数据库目标机合中的一个根。每个界说行动候补参考对象被寻求，并配合一个形式，然后正在内存中按照一个完全的数据库对象实行验证。一朝确定有用，“极点”或者“节点”与“角落”相干将会被列入“有向非轮回图”对象中。
该准备旨正在体会懦弱家庭的需求、特地是孩子和年青人的需求；该慈善机构期望通过此准备找到一个伎俩，能为这些人供应更适合他们的任事。同时，该慈善结构也期望通过识别那些会对家庭酿成影响的身分，并由此变成对社会需求的更饱满的剖析。这一对象助助该结构更好地预测其对象任事人群正在此刻和来日的需求，从而助助他们相应地实行准备事务、供应任事。
保罗正在英邦斯旺西大学获得贸易科学学士学位，并曾正在英邦钢铁公司、通用电气公司和凯捷集团就职。他对通过元数据实行代码天生、正向和逆向工程抱有许久的热忱，正在Teradata的悉尼专业任事履行中被评判为治理疑义杂症的“百晓生”。正在不久的畴昔，跟着新技巧的采用和明白生态体系日渐庞杂，他将正在“中介大数据”方面具有重大的潜力。
项宗旨对象正在于证据大范畴基因明白的价钱。大范畴基因明白利用高强度超等成像法更好的体会癌症的基因遗传形式，及若何开采出与个别的遗传基因因素派合的本性化医学诊治法。
这张可视化图外呈现了操纵Teradata Aster 察觉平台中的Aster滤镜用具修制的西格玛图。巴特尔的事务职员所做的纪录被输入Teradata Aster平台后，案例事务职员会操纵文本明白技巧明白他们的札记、察觉合头词和主要短语。个中所操纵的文本明白功用征求：记号化，nGram，词频逆和文档频率明白。
宝立明是数据狂，安德鲁是视觉化狂。他们二人同正在“数据堆栈磋商所”和其他论坛里教学高级数据可视化长达10众年。包蕴正在这个课程的即是针对基因组学超等图像的深度测试。宝立明和安德鲁还同是户外运动的狂热喜欢者，他们正在新西兰和美邦常一道出外背包游览。
Teradata体系摆设的加载最小化，操纵Java操纵正在客户端实行文本模子配合和图形治理。
那很棒，可是，借使你念要缩减数据库加载工夫，优化明白生态体系中的数据存储，或者念转到一个双活性体系时，那该怎样办呢？
从图形中的这些火花绽放，咱们能够很容易看到黄色、蓝色和紫色的群体，这个中几个担保人工良众贷款供应担保。这些担保人有些是汽车公司或者是企业法人。正在有些环境下，像蓝色和紫色群体，差别的合连实体行动担保人，如此就很难察觉总体的危机映现。
题目来了，当公司客户相互担保，比方说，A行动B的担保人申请贷款，然后B做为A的担保人申请贷款。如此，全面的危机就会转嫁给银行。一朝A或者B涌现违约，会波及到这两家公司的贷款，危机映现会成倍弥补。一对一的相互担保分外容易察觉，但借使这个担保圈对照大，或者借使公司机合对照庞杂，贷款就会给到差别的分公司，差别的省公司，以至差别邦度的公司呢？
这张可视化图外夸大了极少合头的社会题目，这些题目是英邦慈善结构巴特尔的社会事务家们指出的，它们导致了题目儿童的爆发。这张图片总结了社会题目和孩子们的需求之间的庞杂相干。比如，它指落发庭暴力、贫苦、和孩子的康健题目并不是只身涌现的，而是极少高度干系的话题，它们协同以致英邦的家庭陷入逆境。
‘担保圈火花’ 揭示了正在某家银行的汽车厂商、4S店和个体客户之间修设的担保相干搜集.这是担保圈明白的个中一个图形。
担保圈火花、担保圈毒刺、担保圈之谜 3副数据可视化图片作品的作家均为 张玉瑞
正在这个隐去名字的图形中，点代外车贷客户或者车贷担保人，线代外担保人和被担保人的担保相干.差别颜色用来划分相应的担保搜集。
初创“元数据科学家”保罗.丹瑟提出了这一无名的可视化伎俩。正在Teradata 数据库一个很大的产物赓续近20年的繁荣史籍中，这个可视化第一次显示出数据对象搜集的统统庞杂性。金点（节点）显示数据库对象，灰线（角落）显示他们彼此的依赖性，因而咱们能够望睹那些微细而彼此干系的历程链。大块鳞集群体是主题的、整合的数据机合，外侧疏散的岛屿则是集市。
他现正在上海事务，可爱旅逛的他，先后去过美邦、法邦、德邦、意大利和瑞士，对异邦文明充满好奇。他可爱运动，喜欢泅水、羽毛球、网球。
Yasmeen仍旧与很众明白团队事务，供应元首，培训凯发国际ag旗舰厅app，教导和履行的增援，供应可操作的观念和筹划效率。她利用各样明白伎俩，征求文本明白，预测修模，归属战术和工夫序列明白的繁荣。她信任可视化的气力使的正在企业用户能够容易实行庞杂的疏导。
此外，秩序是通过“拓补排序法”正在图上断定的。有用的秩序铺排有良众种。
‘担保圈毒刺’ 是一系列银行危机料理明白中的一个结果输出。它揭示了对公客户贷款组合的细心发动的带有不解和敲诈的担保活动。这是Teradata正在中邦开采的极少大数据危机料理技巧的一片面。
而这幅西格玛图则用于呈现各社会题目之间的一样性。图外中的每个节点都代外一种社会题目，节点间的定向链接则用来描写社会题目间的依存相干，而且将一样性的指向数目化。
正在此图中有 3883 节点和 3943 条边。节点代外公司，而边代外公司之间的现金流，箭头显示这笔钱流向。
这些圆点（节点）代外了事务职员们提到的社会题目，圆点的巨细则代外这些题目使家庭陷入逆境的大概性；这些线代外了合连或并发事务；视察者们能够清晰地看到各个家庭间一样的体验。英邦巴特尔结构必定了这种一样性，而且剖析这些始末是若何与上述话题干系正在一道的。
张玉瑞是大中华区大数据奇迹部华东区的高级照拂。他是Teradata中邦区数据科学家团队的主要成员，助助客户行使大数据明白要领来治理危机料理和墟市营销方面的生意题目。
可视化让咱们也许看到，全面微细的历程链都是彼此依赖，且按秩序摆列的。因而，它即是优化IDW最好的用具。其图外能够被用来断定双活性拣选，并能正在没有依赖危机下，针对数据库对象秩序实行细节策画和铺排。该可视化还能够揭显示巨额各样各样的非正式遗产“提取转换与加载”形式（ETL），这些形式对优化新的加载和转换顺序异常的格外与危急。
正在这个隐去名字的图形中，咱们把相互担保的公司给分散。点代外一个公司，担保人或者被担保人。线代外担保人和被担保人之间的相干，线的粗细代外担保金额的巨细。凯发国际ag旗舰厅app环球最牛的28个大数据可视化利用案例(三)资金喷泉担保圈毒刺
