数据库画像

‘壹’ 数据库两高企业数据怎么获取

数据库两高企业数据获取方法如下所述：

1.外部数据库导入

外部数据库是一个重要的数据来源。尤其电商平台对这种数据来源渠道非常常用。用于 HDFS 和外部数据库中导入导出数据的工具比较常用的是 Sqoop。

2.日志文件

日志文件也是一个非常常用的数据来源。而用于自动化迁尺慧如移日志文件到 HDFS 上的工具是 Flume。

3.前端埋点

前端埋点是指在前端系统中将用户的一些动作行为部分或者全部上传到后台以供分析使用的陵启。用户在前端的碧者某些操作是不会被记录到传统日志中，更不会被保存到后台数据库中的。但这些动作行为往往又代表着用户的心理状态，对于分析用户行为与刻画用户画像而言还是非常有参考价值的。为了得到这些数据，就有了前端埋点的操作。

4.爬虫

爬虫获取数据的方式通常只会出现在某些特定性质的企业里。

‘贰’ 嫌疑犯的肖像是怎么画出来的

在看悬疑推理类电视剧的时候，我们总是能看到一些警官在没有见过嫌疑犯的情况下，通过受害者和目击证人的描述，就可以画出嫌疑犯的肖像，很是神奇。那么他们是怎么画出来的呢？

其实在众多刑侦警察中有一个职业——嫌疑人画像师，他陵咐们专门为犯人画像，属于公安队伍中比较稀有和独特的角色。相比于其他画师，他们要对目击证人所提供的信息进行采集、筛衡渗选，通过一系列判断而进行盲画。这就要结合美学、犯罪心理学、现场勘查学和解剖学等众多学科的综合知识，才能画出准确的肖像画。
在一些电视剧中，有些警察在完全没有嫌疑犯外貌特征的情况下，还可以画出肖像，这是怎么回事呢？刚刚也说了，一个人的样貌一定程度上由年龄和身材所决定，而在对犯罪现场的调查中，可以调查出嫌疑人的大致身高和大致年龄，这也为画像提供了一定基础，虽然这样的肖像画可能准确度不会太高，但是也会为办案提供一定的帮助。

嫌疑犯的肖像就是这样画出的，你们觉得神奇吗？欢迎留言讨论~

‘叁’ 图数据库的应用场景

图数据库技术的应用场景比较多，包括但不限于以下几种场景：
1. 欺诈检测
无论面对诈骗集团、勾结团伙还是高知罪犯，图数据库技术可以实时揭露各种重要诈骗模式。所以越来越多的公司使用图数据技术来解决各种关联数据问题，包括欺诈检测。
2. 实时推荐引擎
图技术能够根据用户购买、交互和评论有效跟踪这些关系，以提供对客户需求和产品趋势最有意义的深刻见解。Ebay等购物网站就在使用图技术给用户推荐产品。
3.知识图谱
将图技术用于知识图谱能够精确搜索查询，消除搜索查询的歧义，并且能够适应不断增长的数据资产规模。

‘肆’ 专访数库科技CEO刘彦 | 数据科技时代已来

现代管理学之父德鲁克说过，每个企业都是 社会 的“器官”，用来解决 社会 问题。

如果说企业是器官，那么连接器官的“血管”就是“ 产业链网络 ”。如同血管连接了全身一样，产业链网络则将我们的 社会 实体紧密相连。通过这条网络，经济“血液”得以流动，时时传输着利益与风险。

可以想见，如果在数据层面打造这样的产业链网络，实体经济中的每个个体均可在数据关系层面互连互通，从而形成模拟实体经济运转规律的数据网络体系。进一步地，在这样的基础上建模，则必将在各行各业创造巨大的应用空间。

但建造又谈何容易，仅仅把上市公司的数据披露做标准化处理、梳理上下游关系，就已经是一个复杂而耗时的浩荡工程。将超过4000万家非上市企业链接到这张产业网上，同时将已标准化处理的供应链、企业图谱、实时新闻资讯、宏观、行业、航运、海关、产销等另类数据根据产业节点组装，形成上下游产业逻辑关系，则更是几乎不可能完成的任务。

然而，有一家企业熬过了这样漫长而艰苦的历程，它首创了SAM产业链图谱，覆盖了从上市公司到非上市公司几乎所有的数据信息及实时资讯，并按照产业节点及上下游逻辑关系组装，形成了完整的产业链数据体系。在经历了10年的砥砺琢磨与积累后，数库 科技 终于在金融 科技 及产业数字化浪潮中迎来了“开花结果”的时刻。

如今，各大头部券商、银行，甚至是摩根大通、穆迪这样的国际知名机构，都成为了数库 科技 的服务对象。同时，数库 科技 的相关产品还在政府、媒体等各大领域逐一渗透。

那么，是什么样的信念，支撑着数库 科技 做成了这样的产业链全生态网络？它的未来又将走向何方？

信息论告诉我们，IT的本质是“信息传播的技术”，它前所未有地延伸了我们各类感官所触及到的广度和深度，极大地缩短了信息传播时间。过去几十年，IT产业获得了空前发展，诞生了谷歌、亚马逊、IBM等全球大公司。

属于IT的时代还在前进着，但一些变化却促成它发生了演进，逐渐衍化出“ DT ”的概念。 所谓DT（数据 科技 ），就是让机器更进一步，承担思考、决策工作。

信息传播越来越快、越来越高效的当下，信息量早已呈指数级增长，直到发生“信息大爆炸”。试想一下，当你所从事的领域，1秒的信息增量比以往1年的还要多，当这些信息不止以数字，而是以音频、文本、图像等全维度呈现时，你或许很快就会迷失在信息的海洋里，变得力不从心。

举个例子，一个负责给客户提供实时资讯的业务人员，若是仅凭人力，该如何做到海量信息精准推送？如果还是参照IT时代“机器负责传播，人脑负责处理”的思维运作，那么这意味着，以前可以由一个人胜任的信息处理和分析工作，现在可能用10个人都不够。

好在总有人提前洞见了问题所在，及时转变了思维。正如数库 科技 CEO刘彦所形容的， “在球场上，你不能跟着球跑，而只有提前站在落地点的人，才有可能接到球” ，数库 科技 就是这样的“接球手”。

在企业数据服务领域，从“IT”到“DT”的演进早已开启。以往的几十年，我们都在努力让“流程自动化”。各类ERP、CRM等业务处理软件，归根到底，都是用流程表单、数字表格等形式规范并表达运营流程，让企业参照固定的范式运转，并同步产生运营数据。

而在同期的海外市场，企业早已越过了“ 流程自动化 ”，而进化到“ 决策自动化 ”。

例如彭博已经能利用自然语言处理、大数据处理等先进技术，分析人流、社交媒体信息表现的“情绪”，并利用这种情绪数据帮助投资者在市场中获得先机。再例如，美国银行已经能从几百万贸易信息中，提取有效信息，并精准推送给用户。这些原本由人脑做的分析和决策工作，现已用机器代劳。

洞察了国外金融机构的发展趋势，数库 科技 早在10年前就下了赌注。 “我们多年投入，赌的就是这样一个从‘IT’到‘DT’，从‘流程自动化’到‘决策自动化’的演变” ，刘彦说道。

“一方面，数据是决策的依据，在DT时代，随着各类决策场景的数字化，数据本身的获取成本及质量将直接对决策能力形成制约。再好的决策引擎，没有高质量且成本可控的数据“燃料”，也将难以为继”，

“另一方面，数据行业门槛高、投入大且见效慢，拼的都是基本功。因此，当我们决定将全部的人工智能技术投入数据‘冶炼’的时候，我们就知道迎接我们的将是一段崎岖的旅程，但一旦成功，带给我们的也将是优质的商业模式及突出的商业场景拓展能力。毕竟，决策无处不在，而决策自动化所必须的数据也将无处不在。”等待的过程注定是艰苦的。数库 科技 的前10年，都在投入研发、磨砺技术，只为日后薄发之时。在无数次翻阅报表、统计数据，无数次从散乱的文本中抓取信息、迭代更新，无数次对着底稿分发-汇总-再分发-再汇总后，数库 科技 终于在迭代了数个版本后，打造了强大的“产业链网络”。

刘彦向我们现场展示了其产品成果。例如，当我们随便点开一家公司时，其系统不仅能展现此公司多年经营状况，还能将其整条产业链，乃至所有相关联的 社会 实体经营信息、实时新闻一网打尽。

2018年，当中美贸易战打响，一系列金融开放政策密集出台的时候，数库 科技 终于等来了属于它的时代。

这时起，大量海外机构涌入，参与国内金融竞争。开放环境下，国内机构迫切需要向“决策自动化”的海外金融公司学习，提高运营效率。一时间，机构对数据分析的能力要求急剧提升，银行、券商等纷纷开启了金融 科技 改革。

而数库 科技 早就厉兵秣马、严阵以待。当某头部券商率先在市场寻求技术合作时，数库 科技 作为唯一一家可以提供成熟产品的 科技 企业，自然备受青睐。在2019年，数库 科技 终于迎来了首次业务规模井喷的时刻，1年内业务量增长了5倍！在尚未过去的2020年，数库的业务量又将实现5倍以上的增长，应用场景进一步多元化，印证了各类决策场景对高质量数据服务的强需求。

数据 科技 的时代终究来临了。在这里等候了多时的数库 科技 ，是 如何让机器帮助人们“思考”与“决策”的呢？

IT时代的数据处理工具，虽然能提供统一标准、统一口径的数据，但归根到底却没有解决 数据快速量产问题 。

当海量信息涌入时，由于匮乏先进的算法技术，传统数据商只能靠人力堆砌，处理信息问题。因此，随着信息量呈指数级增加时，传统数据商的成本也在直线上升。效率，始终是制约传统数据商发展的心头大患。同样是数据供应商，数库 科技 的玩法却截然不同。

（图：数库 科技 数据生产引擎系统DAS)

以SAM产业链为例，我们可窥见数库独特的高 科技 玩法。SAM全称Segment Analysis Mapping，中文释义为“数库产业链数据体系”。其将中国大陆，香港及美国市场全部上市公司业务分布及产品集披露进行标准化，确保上市公司在业务及产品纬度实现高度可比。其中包括A股、港股、美股、新三板、发债企业等累计2.5W+家上市公司；全量工商注册非上市公司累计4000W+家，实现了全领域的企业覆盖。

SAM产业链的每一条产品线与国际标准GICS直接对接，将GICS四层产品分布直接扩充至11层。拥有超过5000+个标准化产品节点，70000+个上下游产业关系，这也是目前国内唯一一个针对全部公司自下而上的产业链架构！目前全球仅彭博，Factset和数库拥有完整产业链数据体系，而其中数库专注于中国市场并提供更丰富的产业节点，拥有极强的市场竞争力！

（图：SAM产业链示例）

“SAM产业链就如同通用数据底座，应用到特定场景时，能如拼乐高积木一般与其他数据接口迅速拼装与搭建”，刘彦如是概括道。

刘彦进一步向我们展示了SAM的应用方法，在这张产业链网络上，你可以找出任意两家企业的关系，而不用担心存在“数据孤岛”的问题。

举例来说，某手机公司和某工业品公司，看似毫不相关，但或许它们上游的某个原材料是相同的，又或许它们的股东之间有着千丝万缕的联系，于是风险、利益便可以通过这张产业链网络传递。正如“蝴蝶效应”一般，某个手机公司的小小动态，也可能引起某个工业品公司发生震动。

（图：手机产业链示例）

如此细密的产业链网络，是如何编织而成的呢？

由数库 科技 自研算法驱动的两大核心技术——数据生产引擎和自然语言处理，一个负责数据快速量产，一个负责数据抓取，两者为其产品提供了强有力的支持。

首先，数库率先基于机器学习技术实现了数据自动化量产，将数据提取、清洗、标准化、质检等流程无缝衔接，形成高度自动化处理能力。数据生产引擎不断从文档中解析并生产高质量精准图谱型数据，这些图谱型数据形成金融知识库，与前端自然语言处理引擎结合，在实时资讯处理层面不断提升解析精准度。而自然语言处理引擎在实时资讯文本中不断抓取到的新概念或新想法又能持续反哺至金融及产业知识库中，反向赋能数据生产引擎并提升其数据生产精准度，从而实现金融及产业知识库的持续自我进化。

（图：后端数据生产与前端资讯采集实现相互反哺及自我进化）

如此循环，数据库便能在无人干预的情况下，让金融及产业知识库如“滚雪球”般越做越大，而其算法也在不断自我迭代中愈加精准。最终，这些富有“意义”的数据，被系统以产业角度编排，更新进入产业链网络。

如是，数库 科技 基于“产业+企业”的全景画像 便形成了。可以想见，其应用场景将十分广阔。

除了为券商做舆情分析、风险控制，数库 科技 的产品已经扩展到银行、政府、媒体等各类群体中。对银行而言，其产业链网络能揭示潜在的风险传递过程，助其做风险控制；对新闻社、企业来讲，这意味着消息精准推送、产业链精准营销；对政府而言，意味着产业监控、产业政策评估、智慧招商；对于量化投资机构，则意味着更高质量的新闻舆情因子数据，全面提升Alpha收益……

（图：数库 科技 某政府机构“产业大脑”解决方案）

（图：数库 科技 某大型央企产业监控平台方案）

（图： JPMorgan基于数库 科技 新闻数据撰写的量化研究报告，报告获取请访问：https://www.chinascope.com/doc.html）

扎实的数据处理功底及可快速组装的数据及算法模块，构筑了数库的技术护城河，而不断积累进化的金融及产业知识库，则构成了数库的业务护城河。

回头来看，数库当初选择数据‘冶炼’这条道路的执着是正确的。随着金融机构、政府及企业数字化转型步伐加速，深厚的数据功底及核心能力将协助数库加速拓展落地新应用场景，并持续优化成本结构，打造具备长期竞争力的商业模式。

数库相信，以控制为出发点的IT时代，正在走向激活生产力为目的的DT数据时代。 数据与算力的结合，将会成为新时代的第一生产力。

而今，数据 科技 的时代终于在金融、政务、企业服务等领域迎来爆发。为此等待了10年的数库 科技 ，也终于等到了属于它的时代。前一个十年，数库 科技 磨出了产业链数据生态网络这把“利剑”，后一个十年，数库 科技 将披荆斩棘，开辟它的高增长之路！

‘伍’ 犯罪学中“心理画像”的概念shi

犯罪心理画像，就是在侦查阶段根据已掌握的情况对未知名的犯罪嫌疑人进行相关的行为、动机、心理过程以及人员心理特点等分析进而通过文字形成对犯罪嫌疑人的人物形象及活动征象的描述。它通过对作案人遗留的反映其特定犯罪心理的裂卜各种表象或信息的分析，来刻画作案人犯罪心理进而服务于侦查工作。 犯罪心理画像其实是一个动态的侦查过程。它应该贯穿于全部侦查过程中，不能与其他侦查措施相分离，并且随着案件的终结才能最后结束。 犯罪心理画像的基本理论包括犯罪心理画像技术指标体系与个案侦查中犯罪心理画像的一般步骤、方法和要求两个方面，加强个案侦查中犯罪心理画像实践是发展和完善犯罪心理画像基本理论的关键。 犯罪心理画像是四种技术的联合体。即刑事侦查、法医鉴定法、心理评估和文化人类学的应用。其一般程序是把犯罪现场和法医鉴定的信息，以及关于犯罪行为和被害人的有限的细节信息送到心理画像专家那里，再由他们反馈出关于犯罪人的报告。 犯罪心理画像最初起源于美国联邦调查局(FBI)，20世纪70年代他们成立了行为科学部，最后终于创立了一种被称为犯罪现场分析(crime scene analysis)的犯罪心理画像技术。目前而言，犯罪心理画像有三种主要的方法，一是美国FBI的犯罪现场分析的方法，他们注重的是现场的各种特征，他们将现场的特征和受害人的详细报告输入到特征数据库中进行画像，这个数据库是1979年FBI行为科学部在对36名系列杀人犯和强奸犯访谈的基础上，建立并发展起来的；二是英国Canter建立的调查心理学的方法，他注重的是犯罪现场的行为特征所反映的心理学意义，他认为犯肆运穗罪行为必然反映犯罪人的日常生活行为，因而他提出了犯罪的一贯性假设，并且把这个假设运用到犯罪心理画像的两个领域：人际关系的一致性和空间的一致性；三是诊断评估的方法，它基于临床的实践经验。 犯罪心理画像主要适用于系列案件，如系列杀人，系列抢劫，系列盗窃，系列的伤害案件等。它也适用于具有典型特征的普通案件。 据国外相关的研究，犯罪心理画像也有多种称谓：犯罪人画像（offender profiling）悄历、心理的画像（psychological profiling）、犯罪人格画像（criminal personality profile）、行为画像（behavior profilng）、犯罪现场画像（crime senne profiling）和犯罪侦查分析（criminal investigative analysis）等。 希望对你有所帮助~

‘陆’ 运营商大数据可以为企业精准营销

以客户为中心，依托强大的数据库资源，通过对数据的分析整合，对客户进行精确的分析定位，做到合适的时间、合适的地点、合适的价格、通过合适的营销渠道，向准确的顾客提供需要的产品，实现企业效益的最大化。精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。
1，以用户为导向。真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。
2，一对一个性化营销。很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。
3，深度洞察用户。深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求，例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。
4，营销的科学性。实践证明，数据指导下的精准营销相对与传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

‘柒’ 求一款人物肖像绘画软件

这个吧很不错的

肖像绘画软件VitoSketchArtistV2.6.1forallPPC,肖像绘画软件VitoSketchArtist是VITOTechnology出品的一款功能强大禅李禅的人物肖像绘画软件。这款肖像绘画软件内置了上千种面部器官、发型及眼镜，所有图片资源均来自警方对真人的实际采样。对于警方或安全部门贺尘侦探案情和抓获嫌疑犯，这是一款扰绝十分便捷和专业的软件，此外在日常生活中它也能给我们带来无穷的乐趣，任意发挥你的想象力描绘一张有趣生动的脸，或者在无聊而冗长的会议中和同事一起分享老板那张“滑稽的脸”。

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

‘捌’ 数据分析师日常都分析哪些数据

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结雹旅果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化孝基趋源慎凳势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

‘玖’ 资源画像是什么意思

是指系统运行过程中所有资源访问的汇总和描述。
比灶顷如读取的配置文件、访问的网络端口、数据库详情乃至访问请求的类别信息组成的一个系统的资源画像。
资源画像数据建模弯辩敬的方埋慎法是通过资源画像数据的收集和建摩。