資料庫畫像

『壹』 資料庫兩高企業數據怎麼獲取

資料庫兩高企業數據獲取方法如下所述：

1.外部資料庫導入

外部資料庫是一個重要的數據來源。尤其電商平台對這種數據來源渠道非常常用。用於 HDFS 和外部資料庫中導入導出數據的工具比較常用的是 Sqoop。

2.日誌文件

日誌文件也是一個非常常用的數據來源。而用於自動化遷尺慧如移日誌文件到 HDFS 上的工具是 Flume。

3.前端埋點

前端埋點是指在前端系統中將用戶的一些動作行為部分或者全部上傳到後台以供分析使用的陵啟。用戶在前端的碧者某些操作是不會被記錄到傳統日誌中，更不會被保存到後台資料庫中的。但這些動作行為往往又代表著用戶的心理狀態，對於分析用戶行為與刻畫用戶畫像而言還是非常有參考價值的。為了得到這些數據，就有了前端埋點的操作。

4.爬蟲

爬蟲獲取數據的方式通常只會出現在某些特定性質的企業里。

『貳』 嫌疑犯的肖像是怎麼畫出來的

在看懸疑推理類電視劇的時候，我們總是能看到一些警官在沒有見過嫌疑犯的情況下，通過受害者和目擊證人的描述，就可以畫出嫌疑犯的肖像，很是神奇。那麼他們是怎麼畫出來的呢？

其實在眾多刑偵警察中有一個職業——嫌疑人畫像師，他陵咐們專門為犯人畫像，屬於公安隊伍中比較稀有和獨特的角色。相比於其他畫師，他們要對目擊證人所提供的信息進行採集、篩衡滲選，通過一系列判斷而進行盲畫。這就要結合美學、犯罪心理學、現場勘查學和解剖學等眾多學科的綜合知識，才能畫出准確的肖像畫。
在一些電視劇中，有些警察在完全沒有嫌疑犯外貌特徵的情況下，還可以畫出肖像，這是怎麼回事呢？剛剛也說了，一個人的樣貌一定程度上由年齡和身材所決定，而在對犯罪現場的調查中，可以調查出嫌疑人的大致身高和大致年齡，這也為畫像提供了一定基礎，雖然這樣的肖像畫可能准確度不會太高，但是也會為辦案提供一定的幫助。

嫌疑犯的肖像就是這樣畫出的，你們覺得神奇嗎？歡迎留言討論~

『叄』 圖資料庫的應用場景

圖資料庫技術的應用場景比較多，包括但不限於以下幾種場景：
1. 欺詐檢測
無論面對詐騙集團、勾結團伙還是高知罪犯，圖資料庫技術可以實時揭露各種重要詐騙模式。所以越來越多的公司使用圖數據技術來解決各種關聯數據問題，包括欺詐檢測。
2. 實時推薦引擎
圖技術能夠根據用戶購買、交互和評論有效跟蹤這些關系，以提供對客戶需求和產品趨勢最有意義的深刻見解。Ebay等購物網站就在使用圖技術給用戶推薦產品。
3.知識圖譜
將圖技術用於知識圖譜能夠精確搜索查詢，消除搜索查詢的歧義，並且能夠適應不斷增長的數據資產規模。

『肆』 專訪數庫科技CEO劉彥 | 數據科技時代已來

現代管理學之父德魯克說過，每個企業都是 社會 的「器官」，用來解決 社會 問題。

如果說企業是器官，那麼連接器官的「血管」就是「 產業鏈網路 」。如同血管連接了全身一樣，產業鏈網路則將我們的 社會 實體緊密相連。通過這條網路，經濟「血液」得以流動，時時傳輸著利益與風險。

可以想見，如果在數據層面打造這樣的產業鏈網路，實體經濟中的每個個體均可在數據關系層面互連互通，從而形成模擬實體經濟運轉規律的數據網路體系。進一步地，在這樣的基礎上建模，則必將在各行各業創造巨大的應用空間。

但建造又談何容易，僅僅把上市公司的數據披露做標准化處理、梳理上下游關系，就已經是一個復雜而耗時的浩盪工程。將超過4000萬家非上市企業鏈接到這張產業網上，同時將已標准化處理的供應鏈、企業圖譜、實時新聞資訊、宏觀、行業、航運、海關、產銷等另類數據根據產業節點組裝，形成上下游產業邏輯關系，則更是幾乎不可能完成的任務。

然而，有一家企業熬過了這樣漫長而艱苦的歷程，它首創了SAM產業鏈圖譜，覆蓋了從上市公司到非上市公司幾乎所有的數據信息及實時資訊，並按照產業節點及上下游邏輯關系組裝，形成了完整的產業鏈數據體系。在經歷了10年的砥礪琢磨與積累後，數庫 科技 終於在金融 科技 及產業數字化浪潮中迎來了「開花結果」的時刻。

如今，各大頭部券商、銀行，甚至是摩根大通、穆迪這樣的國際知名機構，都成為了數庫 科技 的服務對象。同時，數庫 科技 的相關產品還在政府、媒體等各大領域逐一滲透。

那麼，是什麼樣的信念，支撐著數庫 科技 做成了這樣的產業鏈全生態網路？它的未來又將走向何方？

資訊理論告訴我們，IT的本質是「信息傳播的技術」，它前所未有地延伸了我們各類感官所觸及到的廣度和深度，極大地縮短了信息傳播時間。過去幾十年，IT產業獲得了空前發展，誕生了谷歌、亞馬遜、IBM等全球大公司。

屬於IT的時代還在前進著，但一些變化卻促成它發生了演進，逐漸衍化出「 DT 」的概念。 所謂DT（數據 科技 ），就是讓機器更進一步，承擔思考、決策工作。

信息傳播越來越快、越來越高效的當下，信息量早已呈指數級增長，直到發生「信息大爆炸」。試想一下，當你所從事的領域，1秒的信息增量比以往1年的還要多，當這些信息不止以數字，而是以音頻、文本、圖像等全維度呈現時，你或許很快就會迷失在信息的海洋里，變得力不從心。

舉個例子，一個負責給客戶提供實時資訊的業務人員，若是僅憑人力，該如何做到海量信息精準推送？如果還是參照IT時代「機器負責傳播，人腦負責處理」的思維運作，那麼這意味著，以前可以由一個人勝任的信息處理和分析工作，現在可能用10個人都不夠。

好在總有人提前洞見了問題所在，及時轉變了思維。正如數庫 科技 CEO劉彥所形容的， 「在球場上，你不能跟著球跑，而只有提前站在落地點的人，才有可能接到球」 ，數庫 科技 就是這樣的「接球手」。

在企業數據服務領域，從「IT」到「DT」的演進早已開啟。以往的幾十年，我們都在努力讓「流程自動化」。各類ERP、CRM等業務處理軟體，歸根到底，都是用流程表單、數字表格等形式規范並表達運營流程，讓企業參照固定的範式運轉，並同步產生運營數據。

而在同期的海外市場，企業早已越過了「 流程自動化 」，而進化到「 決策自動化 」。

例如彭博已經能利用自然語言處理、大數據處理等先進技術，分析人流、社交媒體信息表現的「情緒」，並利用這種情緒數據幫助投資者在市場中獲得先機。再例如，美國銀行已經能從幾百萬貿易信息中，提取有效信息，並精準推送給用戶。這些原本由人腦做的分析和決策工作，現已用機器代勞。

洞察了國外金融機構的發展趨勢，數庫 科技 早在10年前就下了賭注。 「我們多年投入，賭的就是這樣一個從『IT』到『DT』，從『流程自動化』到『決策自動化』的演變」 ，劉彥說道。

「一方面，數據是決策的依據，在DT時代，隨著各類決策場景的數字化，數據本身的獲取成本及質量將直接對決策能力形成制約。再好的決策引擎，沒有高質量且成本可控的數據「燃料」，也將難以為繼」，

「另一方面，數據行業門檻高、投入大且見效慢，拼的都是基本功。因此，當我們決定將全部的人工智慧技術投入數據『冶煉』的時候，我們就知道迎接我們的將是一段崎嶇的旅程，但一旦成功，帶給我們的也將是優質的商業模式及突出的商業場景拓展能力。畢竟，決策無處不在，而決策自動化所必須的數據也將無處不在。」等待的過程註定是艱苦的。數庫 科技 的前10年，都在投入研發、磨礪技術，只為日後薄發之時。在無數次翻閱報表、統計數據，無數次從散亂的文本中抓取信息、迭代更新，無數次對著底稿分發-匯總-再分發-再匯總後，數庫 科技 終於在迭代了數個版本後，打造了強大的「產業鏈網路」。

劉彥向我們現場展示了其產品成果。例如，當我們隨便點開一家公司時，其系統不僅能展現此公司多年經營狀況，還能將其整條產業鏈，乃至所有相關聯的 社會 實體經營信息、實時新聞一網打盡。

2018年，當中美貿易戰打響，一系列金融開放政策密集出台的時候，數庫 科技 終於等來了屬於它的時代。

這時起，大量海外機構湧入，參與國內金融競爭。開放環境下，國內機構迫切需要向「決策自動化」的海外金融公司學習，提高運營效率。一時間，機構對數據分析的能力要求急劇提升，銀行、券商等紛紛開啟了金融 科技 改革。

而數庫 科技 早就厲兵秣馬、嚴陣以待。當某頭部券商率先在市場尋求技術合作時，數庫 科技 作為唯一一家可以提供成熟產品的 科技 企業，自然備受青睞。在2019年，數庫 科技 終於迎來了首次業務規模井噴的時刻，1年內業務量增長了5倍！在尚未過去的2020年，數庫的業務量又將實現5倍以上的增長，應用場景進一步多元化，印證了各類決策場景對高質量數據服務的強需求。

數據 科技 的時代終究來臨了。在這里等候了多時的數庫 科技 ，是 如何讓機器幫助人們「思考」與「決策」的呢？

IT時代的數據處理工具，雖然能提供統一標准、統一口徑的數據，但歸根到底卻沒有解決 數據快速量產問題 。

當海量信息湧入時，由於匱乏先進的演算法技術，傳統數據商只能靠人力堆砌，處理信息問題。因此，隨著信息量呈指數級增加時，傳統數據商的成本也在直線上升。效率，始終是制約傳統數據商發展的心頭大患。同樣是數據供應商，數庫 科技 的玩法卻截然不同。

（圖：數庫 科技 數據生產引擎系統DAS)

以SAM產業鏈為例，我們可窺見數庫獨特的高 科技 玩法。SAM全稱Segment Analysis Mapping，中文釋義為「數庫產業鏈數據體系」。其將中國大陸，香港及美國市場全部上市公司業務分布及產品集披露進行標准化，確保上市公司在業務及產品緯度實現高度可比。其中包括A股、港股、美股、新三板、發債企業等累計2.5W+家上市公司；全量工商注冊非上市公司累計4000W+家，實現了全領域的企業覆蓋。

SAM產業鏈的每一條產品線與國際標准GICS直接對接，將GICS四層產品分布直接擴充至11層。擁有超過5000+個標准化產品節點，70000+個上下游產業關系，這也是目前國內唯一一個針對全部公司自下而上的產業鏈架構！目前全球僅彭博，Factset和數庫擁有完整產業鏈數據體系，而其中數庫專注於中國市場並提供更豐富的產業節點，擁有極強的市場競爭力！

（圖：SAM產業鏈示例）

「SAM產業鏈就如同通用數據底座，應用到特定場景時，能如拼樂高積木一般與其他數據介面迅速拼裝與搭建」，劉彥如是概括道。

劉彥進一步向我們展示了SAM的應用方法，在這張產業鏈網路上，你可以找出任意兩家企業的關系，而不用擔心存在「數據孤島」的問題。

舉例來說，某手機公司和某工業品公司，看似毫不相關，但或許它們上游的某個原材料是相同的，又或許它們的股東之間有著千絲萬縷的聯系，於是風險、利益便可以通過這張產業鏈網路傳遞。正如「蝴蝶效應」一般，某個手機公司的小小動態，也可能引起某個工業品公司發生震動。

（圖：手機產業鏈示例）

如此細密的產業鏈網路，是如何編織而成的呢？

由數庫 科技 自研演算法驅動的兩大核心技術——數據生產引擎和自然語言處理，一個負責數據快速量產，一個負責數據抓取，兩者為其產品提供了強有力的支持。

首先，數庫率先基於機器學習技術實現了數據自動化量產，將數據提取、清洗、標准化、質檢等流程無縫銜接，形成高度自動化處理能力。數據生產引擎不斷從文檔中解析並生產高質量精準圖譜型數據，這些圖譜型數據形成金融知識庫，與前端自然語言處理引擎結合，在實時資訊處理層面不斷提升解析精準度。而自然語言處理引擎在實時資訊文本中不斷抓取到的新概念或新想法又能持續反哺至金融及產業知識庫中，反向賦能數據生產引擎並提升其數據生產精準度，從而實現金融及產業知識庫的持續自我進化。

（圖：後端數據生產與前端資訊採集實現相互反哺及自我進化）

如此循環，資料庫便能在無人干預的情況下，讓金融及產業知識庫如「滾雪球」般越做越大，而其演算法也在不斷自我迭代中愈加精準。最終，這些富有「意義」的數據，被系統以產業角度編排，更新進入產業鏈網路。

如是，數庫 科技 基於「產業+企業」的全景畫像 便形成了。可以想見，其應用場景將十分廣闊。

除了為券商做輿情分析、風險控制，數庫 科技 的產品已經擴展到銀行、政府、媒體等各類群體中。對銀行而言，其產業鏈網路能揭示潛在的風險傳遞過程，助其做風險控制；對新聞社、企業來講，這意味著消息精準推送、產業鏈精準營銷；對政府而言，意味著產業監控、產業政策評估、智慧招商；對於量化投資機構，則意味著更高質量的新聞輿情因子數據，全面提升Alpha收益……

（圖：數庫 科技 某政府機構「產業大腦」解決方案）

（圖：數庫 科技 某大型央企產業監控平台方案）

（圖： JPMorgan基於數庫 科技 新聞數據撰寫的量化研究報告，報告獲取請訪問：https://www.chinascope.com/doc.html）

扎實的數據處理功底及可快速組裝的數據及演算法模塊，構築了數庫的技術護城河，而不斷積累進化的金融及產業知識庫，則構成了數庫的業務護城河。

回頭來看，數庫當初選擇數據『冶煉』這條道路的執著是正確的。隨著金融機構、政府及企業數字化轉型步伐加速，深厚的數據功底及核心能力將協助數庫加速拓展落地新應用場景，並持續優化成本結構，打造具備長期競爭力的商業模式。

數庫相信，以控制為出發點的IT時代，正在走向激活生產力為目的的DT數據時代。 數據與算力的結合，將會成為新時代的第一生產力。

而今，數據 科技 的時代終於在金融、政務、企業服務等領域迎來爆發。為此等待了10年的數庫 科技 ，也終於等到了屬於它的時代。前一個十年，數庫 科技 磨出了產業鏈數據生態網路這把「利劍」，後一個十年，數庫 科技 將披荊斬棘，開辟它的高增長之路！

『伍』 犯罪學中「心理畫像」的概念shi

犯罪心理畫像，就是在偵查階段根據已掌握的情況對未知名的犯罪嫌疑人進行相關的行為、動機、心理過程以及人員心理特點等分析進而通過文字形成對犯罪嫌疑人的人物形象及活動徵象的描述。它通過對作案人遺留的反映其特定犯罪心理的裂卜各種表象或信息的分析，來刻畫作案人犯罪心理進而服務於偵查工作。 犯罪心理畫像其實是一個動態的偵查過程。它應該貫穿於全部偵查過程中，不能與其他偵查措施相分離，並且隨著案件的終結才能最後結束。 犯罪心理畫像的基本理論包括犯罪心理畫像技術指標體系與個案偵查中犯罪心理畫像的一般步驟、方法和要求兩個方面，加強個案偵查中犯罪心理畫像實踐是發展和完善犯罪心理畫像基本理論的關鍵。 犯罪心理畫像是四種技術的聯合體。即刑事偵查、法醫鑒定法、心理評估和文化人類學的應用。其一般程序是把犯罪現場和法醫鑒定的信息，以及關於犯罪行為和被害人的有限的細節信息送到心理畫像專家那裡，再由他們反饋出關於犯罪人的報告。 犯罪心理畫像最初起源於美國聯邦調查局(FBI)，20世紀70年代他們成立了行為科學部，最後終於創立了一種被稱為犯罪現場分析(crime scene analysis)的犯罪心理畫像技術。目前而言，犯罪心理畫像有三種主要的方法，一是美國FBI的犯罪現場分析的方法，他們注重的是現場的各種特徵，他們將現場的特徵和受害人的詳細報告輸入到特徵資料庫中進行畫像，這個資料庫是1979年FBI行為科學部在對36名系列殺人犯和強奸犯訪談的基礎上，建立並發展起來的；二是英國Canter建立的調查心理學的方法，他注重的是犯罪現場的行為特徵所反映的心理學意義，他認為犯肆運穗罪行為必然反映犯罪人的日常生活行為，因而他提出了犯罪的一貫性假設，並且把這個假設運用到犯罪心理畫像的兩個領域：人際關系的一致性和空間的一致性；三是診斷評估的方法，它基於臨床的實踐經驗。 犯罪心理畫像主要適用於系列案件，如系列殺人，系列搶劫，系列盜竊，系列的傷害案件等。它也適用於具有典型特徵的普通案件。 據國外相關的研究，犯罪心理畫像也有多種稱謂：犯罪人畫像（offender profiling）悄歷、心理的畫像（psychological profiling）、犯罪人格畫像（criminal personality profile）、行為畫像（behavior profilng）、犯罪現場畫像（crime senne profiling）和犯罪偵查分析（criminal investigative analysis）等。 希望對你有所幫助~

『陸』 運營商大數據可以為企業精準營銷

以客戶為中心，依託強大的資料庫資源，通過對數據的分析整合，對客戶進行精確的分析定位，做到合適的時間、合適的地點、合適的價格、通過合適的營銷渠道，向准確的顧客提供需要的產品，實現企業效益的最大化。精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。
1，以用戶為導向。真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。
2，一對一個性化營銷。很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。
3，深度洞察用戶。深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求，例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。
4，營銷的科學性。實踐證明，數據指導下的精準營銷相對與傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

『柒』 求一款人物肖像繪畫軟體

這個吧很不錯的

肖像繪畫軟體VitoSketchArtistV2.6.1forallPPC,肖像繪畫軟體VitoSketchArtist是VITOTechnology出品的一款功能強大禪李禪的人物肖像繪畫軟體。這款肖像繪畫軟體內置了上千種面部器官、發型及眼鏡，所有圖片資源均來自警方對真人的實際采樣。對於警方或安全部門賀塵偵探案情和抓獲嫌疑犯，這是一款擾絕十分便捷和專業的軟體，此外在日常生活中它也能給我們帶來無窮的樂趣，任意發揮你的想像力描繪一張有趣生動的臉，或者在無聊而冗長的會議中和同事一起分享老闆那張「滑稽的臉」。

http://ud44.com/tuijian/xiaoxianghuihuaruanjian_7696.html

『捌』 數據分析師日常都分析哪些數據

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結雹旅果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化孝基趨源慎凳勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『玖』 資源畫像是什麼意思

是指系統運行過程中所有資源訪問的匯總和描述。
比灶頃如讀取的配置文件、訪問的網路埠、資料庫詳情乃至訪問請求的類別信息組成的一個系統的資源畫像。
資源畫像數據建模彎辯敬的方埋慎法是通過資源畫像數據的收集和建摩。