傳統數據控是什麼意思?
大數據風控與傳統風控有什麼不同？
傳統的風控系統比較簡單， 一套簡單的IT系統結合線上線下徵信，徵信數據來源侷限，原理簡單，風險較大。
相對於大數據風控系統來說，由於大數據徵信評分原因，IT系統相對完善，數據來源來源徵信機構及互聯網各種平臺相關數據。
大體有四部分功能：1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大數據的整合模塊。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
鑑於大數據風控系統大大降低了風險，目前信dai行業，特別是小微金融機構大數據風控應用趨於普遍。神州融首推出了大數據風控平臺、融360等也相繼推出了自己的風控系統。
傳統數據文件處理方式的特點是什麼
一、人工管理階段:特點
數據的管理者：人
數據面向的對象：某一應用程序
數據的共享程度：無共享,冗餘度極大
數據的獨立性：不獨立，完全依賴於程序
數據的結構化：無結構
數據控制能力：應用程序自己控制
二、文件系統階段:特點
數據的管理者：文件系統
數據面向的對象：某一應用程序
數據的共享程度：共享性差,冗餘度大
數據的獨立性：獨立性差
數據的結構化：記錄內有結構，整體無結構
數據控制能力：應用程序自己控制
三、數據庫系統階段:特點
數據的管理者：數據庫管理系統
數據面向的對象：整個應用系統
數據的共享程度：共享性高，冗餘度小
數據的獨立性：具有高度的物理獨立性和邏輯獨立性
數據的結構化：整體結構化，用數據模型描述
數據控制能力：由數據庫管理系統提供數據安全性、完整性、併發控制和恢復能力
相比傳統風控，大數據風控究竟有何優勢
以往傳統的風控需要N個工作日，而且經常是線下調查+調取央行個人徵信記錄的方式，耗時耗力。大數據風控基於線上大量的數據資源和強大的數據挖掘及分析能力，與傳統風控相比，具有數據覆蓋維度更廣，處理速度更快的優勢。
數據反傳 什麼意思
Spring 中的技術,有別於一般的設計實現方式.
控制反轉（IoC = Inversion of Control）
IoC，用白話來講，就是由容器控制程序之間的關係，而非傳統實現中，由程序代碼直接操控。這也
就是所謂“控制反轉”的概念所在：控制權由應用代碼中轉到了外部容器，控制權的轉移，是所謂反轉。
串口通訊參數中無數據流控是什麼意思呢？
串口通訊無數據流控制只要3根線就可以了，兩根數據線和共地線。加流控制的話需要加上其它的握手信號線。
請問什麼是高頻數據
高頻金融數據即指日內的金融時間序列, 是以小時、分鐘或秒為採集頻率的、按時間先後順序排列的金融類數據。相比以日、月、年為頻度的低頻數據，金融高頻數據中提供了除交易價格外，包括與交易相連的詢價和報價、交易數量、交易之間的時間間隔、相似資產的現價等方面的具有高度持續性的交易信息。應當說，基於金融高頻數據進行的數量分析，是關於“以不同時間間隔觀察到的、具有不規則強度、既有離散變量又有連續變量的”複雜多變量問題。而在分析連續性影響證券價格變化的金融市場信息，尤其是股指期貨等金融衍生品市場交易動態時，基於低頻數據的離散模型就必然造成信息的丟失，據此之上建立的策略模型和趨勢分析就會缺乏準確性，影響投資判斷。此外，在進行金融衍生品套利分析中，如何把握其高波動性、短線交易的特性，依託高頻數據建立擬合度更高的現貨組合、準確計算套利成本，並監控由於保證金不足造成的流動性風險、把握合適的開倉/平倉時機等方面，高頻數據均表現出傳統的低頻數據完全不能替代的作用。可以說，高頻金融數據在現代投資分析中，尤其是金融衍生品市場中的應用，已經遠遠超出金融市場計量學的理論研究層面，而成為了投資決策體系中不可或缺的“制勝法寶”。
什麼是大數據徵信
大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。
首先，大數據徵信模型可以使信用評價更精準。
大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析，以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變量，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面準確，是模型評估性能大大提高。
其次，大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據。
大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。
最後，大數據徵信帶來了更為時效性的評判標準。
傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。
不過，雖然大數據徵信能夠降低信息不對稱，更全面地瞭解授信對象，並增加反欺詐能力，同時更精準的進行風險定價，但目前還不能完全取代傳統徵信。大數據風控可以從數據維度和分析角度提升傳統風控水平，是一個必要的補充，可以讓傳統風控更加科學嚴謹，但目前由於覆蓋率、匹配率等問題，不能完全取代傳統風控。
參考文章www.36dsj.com/archives/55566
數據流的區別特徵
與傳統的關係數據模式區別B.Babcock等[90]認為數據流模式在以下幾個方面不同於傳統的關係數據模式：1. 數據聯機到達；2. 處理系統無法控制所處理的數據的到達順序；3. 數據可能是無限多的；4. 由於數據量的龐大，數據流中的元素被處理後將被拋棄或存檔（archive）。以後再想獲取這些數據將會很困難，除非將數據存儲在內存中，但由於內存大小通常遠遠小於數據流數據的數量，因此實際上通常只能在數據第一次到達時獲取數據。三個特點我們認為，當前所研究的數據流計算之所以不同於傳統的計算模式，關鍵在於這些數據流數據本身具有如下三個特點：數據的到達—快速這意味著短時間內可能會有大量的輸入數據需要處理。這對處理器和輸入輸出設備來說都是一個較大的負擔，因此對數據流的處理應儘可能簡單。數據的範圍—廣域這是指數據屬性（維）的取值範圍非常大，可能取的值非常多，如地域、手機號碼、人、網絡節點等。這才是導致數據流無法在內存或硬盤中存儲的主要原因。如果維度小，即使到來的數據量很大，也可以在較小的存儲器中保存這些數據。例如，對於無線通信網來說，同樣的100萬條通話記錄，如果只有1000個用戶，那麼使用1000個存儲單位就可以保存足夠多和足夠精確的數據來回答“某一用戶的累計通話時間有多長”的問題；而如果共有100000個用戶，要保存這些信息，就需要100000個存儲單位。數據流數據的屬性大多與地理信息、IP地址、手機號碼等有關，而且往往與時間聯繫在一起。這時，數據的維度遠遠超過了內存和硬盤容量，這意味著系統無法完整保存這些信息，通常只能在數據到達的時候存取數據一次。數據到達的時間—持續數據的持續到達意味著數據量可能是無限的。而且，對數據進行處理的結果不會是最終的結果，因為數據還會不斷地到達。因此，對數據流的查詢的結果往往不是一次性而是持續的，即隨著底層數據的到達而不斷返回最新的結果。以上數據流的特點決定了數據流處理的特點一次存取，持續處理，有限存儲， 近似結果，快速響應。近似結果是在前三個條件限制下產生的必然結果。由於只能存取數據一次，而且只有相對較小的有限空間存儲數據，因此產生精確的計算結果通常是不可能的。而將對結果的要求從過去的“精確”改為“近似”後，實現數據流查詢的快速響應也就成為了可能。
大數據風控可以取代傳統風控系統嗎？
可以肯定回答，絕對不會被替代。
現在審核中，大數據只能算作是傳統風控的一個參考點或者說是輔助作用。而且數據資源也是在傳統風控的審核過的業務基礎上採集的。
單純藉助大數據風控，而忽略傳統風控系統，顯然是不靠譜也是不可能的。
最好是可以以大數據風控為輔助手段，選擇具有風險引擎和規則引擎的"雙引擎風控"系統，不僅有自主學習能力，POC跑分也遠遠高於傳統的規則單引擎。
什麼是大數據?該如何理解它?
1、我理解的大數據就是：數據量大(Volume)、數據種類多樣(Variety)、 要求實時性強(Velocity) 。對它關注也是因為它蘊藏的商業價值大(Value)。也是大數據的4V特性。符合這些特性的，叫大數據。
2、對它關注一個原因就它的大價值，比方ebay,建立的大數據分析平臺可以準確分析用戶的購物行為。通過對顧客的行為進行跟蹤、對搜索關鍵字廣告的投入產出進行衡量，優化後eBay 產品銷售的廣告費降低了99%，頂級賣家佔總銷售額的百分比卻上升至32%。就大數據價值這一塊，例子很多，詳情可以再自己查查。
再一個對它關注的原因就是因為這麼大量和複雜的數據確實不好管理，這樣就有了處理大數據的一些技術，比如Hadoop。Hadoop是個開源的，像百度做搜索，就用Hadoop管理數據。淘寶在2011年11月11日，搞得優惠活動，你想想在零點的時候，淘寶點擊有多高，每一筆買賣算一個數據請求，那怎麼保證網站的正常運轉啊？這些就是一些技術方面的關注了。
3、它的作用更多，拿球賽說，我們現在可以通過比賽錄像找出對手缺點了。有個大數據應用是視頻教練工具，用這個工具，球員可以比較和對比同一投球手的不同投球，或是幾天或幾周的投球情況的時間序列數據。
4、解決的問題。你問的大數據解決什麼問題，應該是處理大數據的技術解決什麼問題。通過我上面說的，你大概也能知道一點了，管理大規模的複雜數據需要用到大數據的技術，通過大數據的技術把這些大數據管理分析好了，可以使企業領導對各方面有更明確的認識，做出更好的決策。
總結下：大數據更多的體現數據的價值。各行業的數據都越來越多，在大數據情況下，如何保障業務的順暢，有效的管理分析數據，能讓領導層做出最有利的決策。這是關注大數據的原因。也是大數據技術要解決的問題。
這些都是我自己寫的我個人的理解，供你參考。再有不明白的可以百度，或者加追問咱們共同探討。嘿嘿。