1-6+1848-2018，不曾停止的淘金时代——巨量数据下的风控.pdf

标题中的“1-6+1848-2018，不曾停止的淘金时代——巨量数据下的风控”暗示了本次讨论的主题是关于数据分析和风险控制在信息技术快速发展背景下的演变，特别是从早期的数据挖掘到当前的大数据风控。描述中的内容没有提供额外的信息，但与标题一致，强调了数据在风控领域的关键作用。 标签为空，所以无法提供额外的分类信息。 从部分内容来看，我们可以深入探讨以下几个知识点： 1. **大数据时代**：21世纪的数据增长速度惊人，从2005年的130EB到预计2020年的40900EB（40个ZB），这表明我们正处于一个数据爆炸的时代。这种增长不仅改变了信息处理的方式，也对风险管理提出了新的挑战，因为海量数据中蕴含着潜在的价值，但也可能带来处理和分析的困难。 2. **极光公司**：极光是一家提供开发者服务和数据服务的公司，其服务包括高效的SDK、广告投放策略定制、客户解析、行业趋势洞察以及企业决策支持。这些服务利用大数据技术帮助开发者和企业提升效率，优化用户体验，并进行精准营销。 3. **数据的应用**：以一个具体的示例展示了如何通过分析用户的设备活动（如IMEI信息）来理解用户行为模式。在这个例子中，一个设备上既有游戏应用，也有教育和金融应用，这可以帮助风险评估人员了解用户可能的兴趣和风险等级，比如对于金融产品的需求和还款能力。 4. **机器学习与特征工程**：传统的特征工程需要人工设计特征，而现代的方法，如深度学习和表示学习，更倾向于自动学习特征。这种转变意味着模型可以从原始数据中自我学习，减少了人工干预，提高了效率和准确性。 5. **大数据悖论**：虽然我们拥有大量的数据，但并非所有数据都是有用的，而且复杂的模型并不总是比简单的模型更好。如何在众多变量中找到真正影响预测的特征，以及如何平衡模型的解释性和复杂性，是大数据风控面临的重要问题。 6. **数据驱动的决策**：随着数据量的增加，数据已成为改变世界的驱动力。无论是企业决策还是风险管理，都需要依赖于数据来做出更为精确和及时的判断。 这个资料主要涵盖了大数据环境下的风控实践，包括数据的快速增长、数据服务提供商的角色、数据在用户行为分析中的应用、机器学习在特征提取中的进步，以及大数据悖论和数据驱动决策的重要性。这些知识点揭示了大数据如何影响和重塑风险管理，以及在当前信息化社会中如何利用数据来创造价值和应对挑战。