金融行业解决方案

在科技融入金融业务的数字化转型中,应用云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等最新科技到银行、保险、证券等金融业务发展中,金融业务流程正在被重塑,从而实现产业升级。通过金融专区、全栈专属云安全合规部署和全栈的创新技术能力,助力金融客户实现业务的敏捷创新、智能化升级等数字化转型目标

 
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    大数据金融的特征 更多内容
  • 设备导入License后,特征库无法升级

    设备导入License后,特征库无法升级 问题描述 设备导入License后,需要将AV和IPS特征库升级到最新版本,进入“系统 > 升级中心”,单击“立即升级”执行特征库升级,提示“升级 服务器 域名解析失败,请检查配置或网络”,特征库升级失败。 可能原因 设备不能连接公网,无法连接到升级中心。

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  • 随机森林分类特征重要性

    - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度,默认为5 max_bins - 特征分裂时最大分箱个数,默认为32 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含实例数目,默认为1 min_info_gain

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  • 应用场景

    交易型应用 并发、大数据量、以联机事务处理为主交易型应用,如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等,服务能力支持高扩展、弹性扩缩,应用可按需选择不同部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力,通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求,适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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  • 模型训练服务简介

    支持多种部署模式 公有云部署:数据允许出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署:数据不出局,面向用户为有合营云T。 华为云Stack 部署:数据不出局,面向用户为无合营云T。 GDE部署:数据不出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴。 父主题: 用户指南

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  • DevOps的3大核心基础架构

    环境配置:指那些针对当前应用基本上固定环境配置。 环境数据:指那些需要在部署同时根据情况调整数据,如:配置文件,开发、测试、生产环境地址等。 Automation自动化系统 自动化在DevOps中作用不言而喻,这部分主线一般由各种类型Build系统来实现,如:Jenkins、Team

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  • 适用于金融行业的合规实践

    stopped-ecs-date-diff 关机状态E CS 未进行任意操作时间检查 ecs 启用此规则可根据您组织标准检查华为云ecs实例停止时间是否超过允许天数,确保 弹性云服务器 (ECS)未闲置。 关机状态ECS未进行任意操作时间超过了允许天数,视为“不合规” 包年/包月资源一

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  • 多云多活的客户群体有哪些?具有什么样的客户特征?

    多云多活客户群体有哪些?具有什么样客户特征? 首先多活容灾方案是水平方案,不会去选择用户。只是当前方案还不适合大规模推广,如果客户有诉求,可直接在华为云官方网站咨询或者找华为云一线销售咨询。 父主题: 多活容灾方案相关问题

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  • 查看算子

    是算子类别,比如数据特征类,该类包含数据特征子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标,即可展开显示子类和算子。 双击数据特征类,展开其子类数据分析、特征工程、数据处理,双击数据分析类,展开其数据分析算子。 单击算子类对象前图标,即可收回其子类和算子。

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  • 决策树分类特征重要性

    prediction_col - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度 max_bins - 分割特征最大分箱个数 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含实例数目 min_info_gain

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  • 梯度提升树分类特征重要性

    prediction_col - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度 max_bins - 特征分裂时最大分箱个数 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含实例数目,默认为1 min_info_gain

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  • 梯度提升树回归特征重要性

    model_input_features_col - 特征向量列名 prediction_col - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度,默认为5 max_bins - 特征分裂时最大分箱个数,默认为32 min_instances_per_node

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  • 什么是AstroCanvas

    什么是AstroCanvas Astro屏应用(Astro Canvas,简称AstroCanvas)是Astro低代码平台提供可视化页面构建服务,提供了丰富可视化组件、灵活数据接入和多种方式页面构建能力,支持多屏适配,帮助开发者快速构建和发布专业水准实时可视化应用。通过Astro

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  • 学件简介

    主要实现对KPI数据分布特征进行分析,自动选择特征及参数。并提供四类,80+特征自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI标签、数据分布特征等进行异常检测算法自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户交互,包括数据管理、数据可视化展示、专家经验注入等。

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  • 预览大屏

    登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角,选择区域。 单击左下角企业项目选择企业项目。 在控制台右侧“我项目列”选择或搜索对应项目,单击进入项目。 在项目页面,单击数据分析下“屏”进入屏管理页面。 在屏管理单击右侧操作列下“预览”,进入屏预览页面,也可在创建、编辑页面预览。

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  • 复制大屏

    单击管理控制台左上角,选择区域。 单击左下角企业项目选择企业项目。 在控制台右侧“我项目列”选择或搜索对应项目,单击进入项目。 在项目页面,单击数据分析下“屏”进入屏管理页面。 单击屏操作列“更多>复制”,弹出复制窗口,重命名后单击“确定”,复制成功。此时屏转态为未发布,如果要发布请参见发布大屏章节。

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  • 管理大屏

    单击已经发布“编辑/预览”,进入“编辑/预览”页面单击右上角,下线屏。 删除屏 登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角,选择区域。 单击左下角企业项目选择企业项目。 在控制台右侧“我项目列”选择或搜索对应项目,单击进入项目。 在项目页面,单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。

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  • 大屏概述

    屏概述 概述 本文介绍DataArts Insight屏功能,数据常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待等场景。 适用场景 数据常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待,是DataArts Insight分析场景重要组成部分,致力于满足企业高可视化要求的数据展示场景。

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  • 大版本升级

    DRS仅支持从低版本迁移到高版本。 升级时规格变更过程,会有2次主备切换和2次闪断,规格变更之后请检查DRS任务。 版本升级后,如果需要保证迁移前后实例IP地址不变,可以修改高版本IP地址为原来连接地址(原实例IP地址需要先释放出来)。具体操作请参见修改实例内网地址。 父主题:

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  • 新建大屏

    查找项目 单击左侧“数据管理 > 数据集”,进入数据集管理页面,单击对应数据集操作列表下“新建屏”进入创建屏页面。 步骤2:添加组件 进入屏后,需要为屏添加相关组件,配置组件字段和样式。更多组件操作参考屏组件章节。 屏组件作为数据主要组成部分,数据屏提供多种类型

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  • 大Key诊断

    选择“Key诊断”,勾选对应类型,查看对应类型Key信息。 图1 Key诊断 您可以查看Key信息。参数请查看表1。 表1 Key参数 参数 描述 类型 Key类型。 string hash zset set exhash list stream Key名

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  • 时序预测

    据计算曲线特点,判断KPI大类别(毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等)。这些类别,对应到后面的特征选择、算法推荐,会有不同策略,有效提升模型构建效率。 单击“特征画像”左侧图标,运行代码。 运行完成后,5个KPI指标以页签方式,展示各自原始数据及其密度

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