支付宝数据建模介绍

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支付宝产品架构简介(ppt 16页)PPT学习课件

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2- 支付宝（个人版）
• 支付宝个人
– 个人会员，买家 – 购物，理财，缴费
2- 支付宝个人版（续）
2- 支付宝（商户版）
• 支付宝个人
– 个人会员，买家 – 购物，理财，缴费
2- 支付宝商户版（续）
2- 支付宝商户版（续2）
产品业务架构
营销平台红包积分社区
促销频道
营销渠道
银行卡支付信用卡支付
支什付么•宝是（支商付支户宝付版（）从宝产个品的人角度来看）
内外资金结算、– 各资种行金业流解决方案
各种实用支付宝– 的信场景息&流信息的聚合平台
事2- 实支上付，宝各商种户行版业（解续决•）方生案物可链能的本顶身端就是三方提供，并维护的。
事实上，各种行业解决方案可能本身就是三方提供，并维护的。
2- 支付宝商户版（续2）
在各种行业版方案中，支付宝将更多的是嵌入到内部。 2- 支付宝商户版（续） 2- 支付宝（个人版）各种实用支付宝的场景&信息的聚合平台各种实用支付宝的场景&信息的聚合平台各种实用支付宝的场景&信息的聚合平台各种实用支付宝的场景&信息的聚合平台事实上，各种行业解决方案可能本身就是三方提供，并维护的。 1- 什么是支付宝（从产品的角度来看） 2- 支付宝（商户版） 2- 支付宝（个人版）

通过数据挖掘算法优化支付宝反欺诈系统

通过数据挖掘算法优化支付宝反欺诈系统最近，支付宝反欺诈系统正式升级了。

据官方介绍，新系统采用了大量的数据挖掘算法，能够更加细致地分析用户的行为，防范欺诈风险。

这项新技术到底是如何实现的呢？支付宝反欺诈系统，是为了防范用户在支付宝平台上的欺诈行为而设计的。

它可以检测并拦截那些存在欺诈风险的操作，从而保护用户的资金安全。

但是，由于诈骗者们不断地更新他们的手段，有些欺诈行为可能会滑过系统的监测。

这时候，就需要更先进、更敏锐的技术来防范。

新的反欺诈系统采用了LSTM神经网络、GBDT模型等数据挖掘算法。

其中，LSTM神经网络可以实现序列化数据的建模。

在反欺诈系统中，这意味着它可以同时分析用户前后的多个操作并进行归纳，从而将欺诈行为精准地区分出来。

而GBDT模型则可以应用于特征选择和特征组合中。

它可以自动选择最具区分度的特征，排除那些过于单一或难以解释的特征，并将各个特征进行优化组合。

除此之外，反欺诈系统还引入了图像识别技术。

例如，当用户在注册账号或进行交易过程中上传照片时，系统可以通过深度学习算法分析照片的信息，从而判断出该用户是否真实存在。

此外，系统还会优先考虑有实名认证的用户，以及在社交圈中有信誉保证的用户。

经过升级后，新的支付宝反欺诈系统对于那些极具针对性的欺诈行为有了更好的防范效果。

例如，以往有些欺诈者会利用一些“空壳”公司或存在漏洞的支付环节，并通过多层转账来掩盖其轨迹。

而新的系统可以通过LSTM神经网络对于各个支付环节进行链式分析，从而准确地找出欺诈行为并快速拦截。

那么，反欺诈系统到底会有哪些应用场景呢？首先，它可以应用于支付宝的金融交易平台，帮助用户检查其处于风险状态的交易并进行预警。

其次，反欺诈系统还可以应用于各大电商平台，帮助商家识别那些可能使用虚假账户或重复购货的欺诈行为。

最后，反欺诈系统还可以应用于保险公司，帮助其检查理赔申请中的风险操作。

不过，尽管反欺诈系统采用了如此先进的科技，其核心思路还是建立在数据敏感度和算法判别力的基础上。

五力模型的支付宝行业分析(ppt 17页)

4、五力分析
Ⅰ、现有竞争者
现有竞争者威胁提升
2005年国内C2C市场份额饼状图（按成交额） ——引用于《易观国际》 2010年4月15日
Ⅱ、替代商品
项目实体销售
B2C
C2C
优势劣势
产品质量可靠
容易获得信任
实体接触服务有保证租金库存成本较高产品相对局限
产品质量比较有保证
比较容易获得信任
力是呈下降趋势的。
支付宝出现对C2C行业竞争五力模型分析
— —企划：怡宝小组
产品相对局限性
自身参与到物流、客服等环节，成本高
产品价格高
灵活资源多，产品多成本低，产品价格低
产品质量参差不齐
卖家门槛太低，不能完全保证诚信
Ⅲ、潜在进入者
Ⅳ、购买者议价
• 支付宝当时只用于淘宝，购买网上店铺位的卖家转换成本提
购买者的议价能力降低高。
• 降低交易风险（与货到付款相比），增加实现客户价值
• 网购信用的保证，为客户吸引更多的顾客
Ⅴ、供应商议价
5、总结
上面我们已经分别对供应商的议价能力、客户的议价能力、替代产品或服务的威胁、新进入者的威胁、行业现有的竞争状况这五力分别进行了预测，除了行业现有的竞争状态这一力呈现提高的趋势，其他四力都呈现降低的趋势，所以我们认为将来C2C电子交易平台行业的五
支付宝出现对C2C行业竞争五力模型分析
— —企划：怡宝小组
怡宝小组成员
AGENDA
1、背景
2、行业介绍
淘宝所处的行业为C2C网络零售平台行业。这个行业是通过互联网或其他电子渠道，提供虚拟的交易环境，让买卖双方完成买卖过程的行业。ຫໍສະໝຸດ 2、行业介绍盈利模式

大数据个人信用体系模型及案例综述

大数据个人信用体系模型及案例综述随着互联网和信息技术的快速发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛。

大数据在个人信用体系建设方面发挥了重要作用。

本文将对大数据个人信用体系模型及相关案例进行综述，以探讨其应用和影响。

1. 传统个人信用体系模型在传统的个人信用体系模型中，主要依靠金融机构和征信机构收集和整理个人信用信息。

这种模型主要依赖于人工审查和数据分析，存在信息不对称和风险隐患较大的问题。

2. 大数据个人信用体系模型大数据个人信用体系模型通过整合和分析大量的个人数据，如消费记录、社交网络数据、移动支付数据等，构建个人信用评估模型。

这种模型能够更全面、准确地评估个人信用状况，并为个人提供信用服务。

大数据个人信用体系模型的基本流程包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和建模、评估和预测等环节。

通过对大量的个人数据进行分析和建模，可以发现个人信用状况的规律和特点，为金融机构和征信机构提供可靠的信用评估指标。

1. 支付宝芝麻信用支付宝芝麻信用是中国最大的信用评估商业平台之一，通过整合支付宝海量的用户数据，构建了全面的个人信用评估体系。

该体系主要根据用户的消费记录、还款记录、社交网络关系等多维度数据进行信用评估。

芝麻信用提供了信用分、信用保证金、信用报告等服务，成为了许多人的信用参考。

2. Sesame CreditSesame Credit是阿里巴巴旗下的个人信用评估平台，主要通过分析用户在淘宝、饿了么等阿里巴巴旗下平台上的消费行为，评估个人的信用状况。

Sesame Credit提供了借款、租房、信用卡申请等信用服务，帮助用户更便捷地获取信用。

3. 大众点评信用体系大众点评信用体系是基于用户在大众点评平台上的消费行为数据构建起来的信用评估体系。

该体系主要通过分析用户的点评、评分和消费金额等数据，评估用户的信用状况。

大众点评信用体系为用户提供了免押金租房、信用消费等服务。

以上案例只是大数据个人信用体系的一部分，大数据在个人信用体系建设方面的应用正在不断扩展和完善。

《支付宝架构与技术》课件

支付宝智能客服系统利用自然语言处理和人工智能技术，提供高效、便捷的客户服务。通过分析用户问题，智能客服能够快速给出准确答案，减轻人工客服压力。
利用深度学习技术，训练模型识别用户问题。
引入知识图谱，构建客服知识库，提高答案的准确性和完整性。
结合NLP技术，实现自动回复和智能推荐，提升用户体验。
将人工智能技术应用于风险控制、智能投顾等领域，提升金融服务的智能化水平。
区块链技术的探索
研究区块链技术的去中心化、可追溯等特点，为未来的金融生态提供更多可能性。
05
案例分析
案例一：双十一交易系统架构
高并发、高性能
双十一交易系统面临巨大的并发压力，需要确保系统在高并发请求下仍能保持高性能。支付宝通过分布式架构、缓存策略、数据库优化等技术手段，确保了交易系统的稳定性和高效性。
案例三：支付宝风控系统
安全、风险控制
扩展内容：
利用大数据分析技术，实时分析用户行为和交易数据，发现异常行为。
支付宝风控系统是保障平台安全和防范风险的关键。通过对用户行为、交易信息等多维度分析，实时监测和识别潜在风险，采取相应措施保障用户资金安全。
建立完善的风控规则体系，基于规则引擎实施自动化监控和拦截。
在竞争激烈的市场环境中，如何持续提供优质的用户体验和产品创新是支付宝面临的重要挑战。
未来发展方向
01能、大数据等技术提升用户体验，如智能客服、
个性化推荐等。
区块链技术的应用
探索区块链技术在支付清算、权益证明等方面的应用，提高
交易的透明度和安全性。
无现金社会的推进
与第三方安全机构合作，引入外部数据和情报，提高风控系统的准确性和全面性。
06

支付宝系统架构分析

支付宝系统架构概况目录：1系统架构 (2)2典型处理默认 (3)3资金处理平台 (3)4财务会计 (4)5支付清算 (5)6核算中心 (6)7交易 (7)8柔性事务 (8)8.1柔性事务说明举例 (9)9消息系统 (10) (10)10柔性事务TCC协调模式 (10)11柔性事务TCC服务 (12)12消息模式 (13)12.1消息模式（1） (13)12.2消息模式（2） (14)13数据分析 (15)14数据缓存 (16)15技术生产线 (17)16中间件 (17)16.1支付宝的开源分布式消息中间件–Metamorphosis(MetaQ) (17)16.2 Meta适合的应用 (18)1系统架构2典型处理默认3资金处理平台4财务会计5支付清算6核算中心7交易8柔性事务8.1柔性事务说明举例9消息系统10柔性事务TCC协调模式11柔性事务TCC服务12消息模式12.1消息模式（1）12.2消息模式（2）15技术生产线16中间件16.1支付宝的开源分布式消息中间件–Metamorphosis(MetaQ)Metamorphosis (MetaQ) 是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件，类似于LinkedIn的Kafka，具有消息存储顺序写、吞吐量大和支持本地和XA事务等特性，适用于大吞吐量、顺序消息、广播和日志数据传输等场景，在淘宝和支付宝有着广泛的应用，现已开源。

Metamorphosis是淘宝开源的一个Java消息中间件。

关于消息中间件，你应该听说过JMS规范，以及一些开源实现，如ActiveMQ和HornetQ等。

Metamorphosis 也是其中之一。

Metamorphosis 的起源是我从对linkedin的开源MQ–现在转移到apache的kafka 的学习开始的，这是一个设计很独特的MQ系统，它采用pull机制，而不是一般MQ的push模型，它大量利用了zookeeper做服务发现和offset存储，它的设计理念我非常欣赏并赞同，强烈建议你阅读一下它的设计文档，总体上说metamorphosis的设计跟它是完全一致的。

电商平台数据建模与分析

电商平台数据建模与分析随着互联网的不断发展，电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分，而电商平台的数据建模和分析，对于平台运营以及企业的决策制定有着重要的意义。

在这篇文章中，我们将讨论电商平台数据建模与分析的实际应用。

一、电商平台数据的基本构成首先，我们需要了解电商平台数据的基本构成。

电商平台的数据主要可以分为两个部分：一是用户数据，包括用户的个人信息、购买记录、浏览记录、搜索记录等；二是商品数据，包括商品的种类、价格、销量、评价等。

二、数据建模数据建模是指根据电商平台的数据，构建适用于分析和决策制定的数据模型。

常见的数据建模方法包括ER模型（实体-关系模型）、维度建模和数据立方体等。

在建模过程中，必须考虑到平台的业务特点，如商品的分类、评价体系、运营策略等，才能建立真实可靠的数据模型。

三、数据分析在建立好数据模型后，我们需要对数据进行深入分析，以便为企业的决策制定提供支持。

数据分析可以从多个角度进行：首先是用户分析，通过分析用户行为和喜好，可以为平台的推广和运营提供重要依据；其次是商品分析，通过对商品的销量、评价等指标进行分析，可以为平台的采购和促销提供参考；最后是运营分析，可以通过对平台的流量、转化率等指标进行分析，优化运营策略，提高企业的营收。

四、数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图形等形式呈现出来，使数据分析结果更加直观化。

在数据可视化方面，常用的工具包括Tableau、Power BI、Excel等，可以根据需要选择不同的工具进行数据可视化。

电商平台数据建模与分析在电商行业中具有重要的应用价值。

它能够为电商企业提供决策制定的基础和支撑，帮助企业优化运营，提高业绩。

我们相信，在未来，随着科技的不断发展，电商平台数据建模和分析会更加深入和精细，为电商企业带来更多的价值。

支付宝数据建模介绍

❖ 减少应用对DW的压力以业务应用驱动为向导建模，通过ST、DM层提供数据避免直接操作基础事实表降低数据获取时间
❖ 快速适应需求变更适应维度变化明细基础数据层稳定，适应前端应用层业务需求变更所有前端应用层模型之间不存在依赖，需求变更对DW整个模型影响范围小能适应短周期内上线下线需求
24
22
DW模型架构第五层介绍-ST层
23
DW五层模型架构特点
❖ 细化DW建模对DW中各个主题业务建模进行了细分，每个层次具有不同的功能。保留了最细粒度数据满足了不同维度，不同事实的信息
❖ 满足数据重新生成不同层次的数据支持数据重新生成无需备份恢复解决了由不同故障带来的数据质量问题消除了重新初始化数据的烦恼
IBM FSDM九大数据概念
当事人
协议介质
地理位置资源项
产品介质
分类
帐户
渠道
条件
事件
业务方向
主要变化：
1. 将产品中的介质以及分类中的帐户和渠道独立出来作为单独的数据概念
2.条件和分类不作为单独的数据概念，分散在各个数据概念中。
3.业务方向中的部分在事件数据概念中体现
支付宝九大数据概念
17
DW模型架构第三层介绍-DW层
功能 ❖ 为DM,ST层提供细粒度数据,细化成DWB和DWS ❖ DWB是根据DWD明细数据进行清洗转换，如维度转代理
键、身份证清洗、会员注册来源清洗、字段合并、空值处理、脏数据处理、IP清洗转换、账户余额清洗、资金来源清洗等 ❖ DWS是根据DWB层数据按各个维度ID进行粗粒度汇总聚合，如按交易来源，交易类型进行汇总建模方式及原则 ❖ 聚合、汇总增加派生事实 ❖ 关联其它主题的事实表，DW层可能会跨主题域 ❖ DWB保持低粒度汇总加工数据，DWS保持高粒度汇总数据 ❖ 数据模型可能采用反范式设计，合并信息等

五力模型简析余额宝课件

市场竞争的发展趋势
市场竞争加剧
随着互联网金融市场的不断发展，余额宝等产品将面临更加激烈的市场竞争，需要不断提升自身服务水平和用户体验。
VS
差异化竞争策略
为了在市场竞争中脱颖而出，余额宝等互联网金融产品需要制定差异化竞争策略，提供更加个性化、专业化的服务。
THANKS
感谢观看
03
CATALOGUE
余额宝的优势分析
高收益与低风险
余额宝作为货币基金，其收益率相对较高，且风险较低。通过投资余额宝，用户可以获得稳定的收益，同时避免了股票等高风险投资带来的损失。
余额宝的投资门槛低，一元起投，吸引了大量的小额投资者。
操作便捷
余额宝与支付宝等支付工具深度整合，用户可以随时随地进行转入和转出操作，无需手动赎回或卖出。
五力模型的重要性
五力模型有助于企业了解其所处行业的竞争态势，从而制定有效的竞争策略。
通过分析五种力量，企业可以评估自身的竞争地位，发现潜在的商业机会和威胁，并制定相应的战略来应对。
五力模型的应用范围
五力模型广泛应用于各个行业和领域，包括金融、制造业、零售业、信息技术等。
它可以帮助企业识别行业中的关键因素，制定有针对性的竞争策略，提高企业的市场地位和盈利能力。
监管机构可能会出台相关政策，对余额宝等互联网金融产品进行更加严格的监管，包括资本充足率、风险控制等方面。
技术创新的发展趋势
技术创新推动
随着科技的不断发展，余额宝等互联网金融产品将不断进行技术创新，提高用户体验和金融服务水平。
移动支付普及
随着移动支付的普及，余额宝等互联网金融产品将更加注重移动端的发展，提供更加便捷、安全的移动支付服务。

支付宝交易数据收集与分析研究

支付宝交易数据收集与分析研究随着移动支付的普及，支付宝成为了人们日常生活中最常用的支付工具之一。

每日流转的海量交易数据，为支付宝的发展提供了重要的支撑。

在这些交易数据中，蕴含着丰富的商业信息和消费行为的规律，这些信息和规律的掌握，对于商家和消费者都是有益的。

因此，支付宝交易数据的收集和分析，成为了商家和研究者们关注的热点话题。

一、支付宝交易数据的来源和意义支付宝交易数据的来源，主要是用户在支付宝上完成的各种交易，包括付款、收款、转账、退款等操作。

这些交易数据在支付宝平台上得到有效记录，以便用户随时查询。

支付宝交易数据的意义，主要在于三个方面：一是帮助商家了解消费者的消费行为和偏好，从而更好地进行商品定位和市场推广；二是监控交易的安全性和风险性，及时发现和遏制违规操作和交易欺诈行为；三是为政府部门提供参考和依据，进行宏观经济分析和决策。

二、支付宝交易数据的收集和分析方法支付宝交易数据的收集和分析，需要运用大数据技术和人工智能算法，进行数据挖掘、数据分析和模型构建。

以下是一些常用的方法：1.数据挖掘：通过对支付宝交易数据的结构化处理和非结构化分析，挖掘出交易的相关因素和规律，比如时间、地点、金额、商品类型等，以此为基础制定营销策略、预测未来趋势等。

2.数据分析：对支付宝交易数据进行统计和比较分析，分析出每种交易的平均金额、支付渠道、交易时间、交易地点等，进一步发掘交易数据中的商业信息和规律。

3.模型构建：通过机器学习和深度学习技术，建立交易行为预测模型和风险评估模型，辅助商家进行市场营销和风险管理。

三、支付宝交易数据的应用场景和案例分析支付宝交易数据的实际应用场景，非常广泛。

下面介绍几个典型的案例：1.超市商品定位：通过挖掘支付宝交易数据的商品类型和购买时间等信息，分析消费者的消费偏好和行为，进而为超市确定商品的定位和促销策略。

2.电商推广：通过分析支付宝交易数据，推荐相关的产品或服务给用户，提高购买率和用户黏性。

《支付宝架构与技术》课件

何通过开源共建模式促进技术生态和创新。
Agile开发模式
探究支付宝如何采用敏捷开发模式提高产品交付效率和质量。
五、支付宝的未来方向
网络安全的挑战与应对
剖析网络安全领域的挑战，并了解支付宝如何应对和保持用户数据的安全。
移动支付与数字货币
探讨移动支付和加密数字货币的未来发展趋势与支付宝的角色。
人工智能与生物识别技术的融合
展望支付宝如何结合人工智能和生物识别技术提供更安全和便捷的支付体验。
六、总结与展望
1
支付宝的成就与未来
总结支付宝的成就，同时展望支付宝在移动支付领域的未来。
2
技术人员的思考与建设
鼓励技术人员思考支付宝的技术发展和如何持续提升自身能力与建设。
了解支付宝系统架构的发展历程以及面临的挑战和解决方案。
二、支付宝系统架构
1
组件化的设计理念
2
了解支付宝如何通过组件化设计实现更高的
代码复用和可维护性。
3
面向业务的分层构
探索支付宝如何通过分层架构提供稳定和可扩展的服务。
分布式架构实现方案
掌握支付宝在大规模用户和交易场景下使用的分布式架构方案。
三、支付宝的技术支持
安全体系的建设
深入了解支付宝如何保护用户隐私和防范网络安全威胁。
大数据技术的应用
探索支付宝如何利用大数据技术处理海量交易数据并提供个性化服务。
AI技术在支付宝中的应用
了解支付宝如何应用人工智能技术提升用户体验和风控能力。
四、支付宝的开发模式
生态合作模式
探索支付宝的生态合作模式和其在移动支付领域的重要角色。
《支付宝架构与技术》 PPT课件
探索支付宝背后的架构和技术，了解支付宝在移动支付领域的地位和其系统架构的演进过程。

支付宝产品架构简介(ppt 16页)

营销渠道
银行卡支付信用卡支付
网汇易线下支付
卡通资金流入
即时到帐
会员及资金账户体系开放平台
核心系统担保交易
卖家信贷大额支付
/提现批量代扣
会员共享
境外收单企业增值服务
基础服务
C2C B2C 机票、旅游网游、点卡基金、直销公共事业缴费应用场景
数据分析&挖掘
信用体系
安全体系
后台管理系统
信贷类
支付宝认证数字证书支付宝社区
其他
交易
账务
会员
安全
营销
后台支撑
数据分析
The End
1、只要有坚强的意志力，就自然而然地会有能耐、机灵和知识。2、你们应该培养对自己，对自己的力量的信心，百这种信心是靠克服障碍，培养意志和锻炼意志而获得的。 3、坚强的信念能赢得强者的心，并使他们变得更坚强。4、天行健，君子以自强不息。5、有百折不挠的信念的所支持的人的意志，比那些似乎是无敌的物质力量有更强大的威力。6、永远没有人力可以击退一个坚决强毅的希望。7、意大利有一句谚语：对一个歌手的要求，首先是嗓子、嗓子和嗓子……我现在按照这一公式拙劣地摹仿为：对一个要成为不负于高尔基所声称的那种“人”的要求，首先是意志、意志和意志。8、执着追求并从中得到最大快乐的人，才是成功者。9、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 10、发现者，尤其是一个初出茅庐的年轻发现者，需要勇气才能无视他人的冷漠和怀疑，才能坚持自己发现的意志，并把研究继续下去。11、我的本质不是我的意志的结果，相反，我的意志是我的本质的结果，因为我先有存在，后有意志，存在可以没有意志，但是没有存在就没有意志。12、公共的利益，人类的福利，可以使可憎的工作变为可贵，只有开明人士才能知道克服困难所需要的热忱。13、立志用功如种树然，方其根芽，犹未有干；及其有干，尚未有枝；枝而后叶，叶而后花。14、意志的出现不是对愿望的否定，而是把愿望合并和提升到一个更高的意识水平上。15、无论是美女的歌声，还是鬓狗的狂吠，无论是鳄鱼的眼泪，还是恶狼的嚎叫，都不会使我动摇。16、即使遇到了不幸的灾难，已经开始了的事情决不放弃。17、最可怕的敌人，就是没有坚强的信念。18、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。19、意志若是屈从，不论程度如何，它都帮助了暴力。20、有了坚定的意志，就等于给双脚添了一对翅膀。21、意志坚强，就会战胜恶运。22、只有刚强的人，才有神圣的意志，凡是战斗的人，才能取得胜利。23、卓越的人的一大优点是：在不利和艰难的遭遇里百折不挠。24、疼痛的强度，同自然赋于人类的意志和刚度成正比。25、能够岿然不动，坚持正见，度过难关的人是不多的。26、钢是在烈火和急剧冷却里锻炼出来的，所以才能坚硬和什么也不怕。我们的一代也是这样的在斗争中和可怕的考验中锻炼出来的，学习了不在生活面前屈服。27、只要持续地努力，不懈地奋斗，就没有征服不了的东西。28、立志不坚，终不济事。29、功崇惟志，业广惟勤。30、一个崇高的目标，只要不渝地追求，就会居为壮举；在它纯洁的目光里，一切美德必将胜利。31、书不记，熟读可记；义不精，细思可精；惟有志不立，直是无着力处。32、您得相信，有志者事竟成。古人告诫说：“天国是努力进入的”。只有当勉为其难地一步步向它走去的时候，才必须勉为其难地一步步走下去，才必须勉为其难地去达到它。33、告诉你使我达到目标的奥秘吧，我唯一的力量就是我的坚持精神。34、成大事不在于力量的大小，而在于能坚持多久。35、一个人所能做的就是做出好榜样，要有勇气在风言风语的社会中坚定地高举伦理的信念。36、即使在把眼睛盯着大地的时候，那超群的目光仍然保持着凝视太阳的能力。37、你既然期望辉煌伟大的一生，那么就应该从今天起，以毫不动摇的决心和坚定不移的信念，凭自己的智慧和毅力，去创造你和人类的快乐。38、一个有决心的人，将会找到他的道路。39、在希望与失望的决斗中，如果你用勇气与坚决的双手紧握着，胜利必属于希望。40、富贵不能淫，贫贱不能移，威武不能屈。41、生活的道路一旦选定，就要勇敢地走到底，决不回头。42、生命里最重要的事情是要有个远大的目标，并借助才能与坚持来完成它。43、事业常成于坚忍，毁于急躁。我在沙漠中曾亲眼看见，匆忙的旅人落在从容的后边；疾驰的骏马落在后头，缓步的骆驼继续向前。44、有志者事竟成。45、穷且益坚，不坠青云之志。46、意志目标不在自然中存在，而在生命中蕴藏。47、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。 48、思想的形成，首先是意志的形成。49、谁有历经千辛万苦的意志，谁就能达到任何目的。50、不作什么决定的意志不是现实的意志；无性格的人从来不做出决定。我终生的等待，换不来你刹那的凝眸。最美的不是下雨天，是曾与你躲过雨的屋檐。征服畏惧、建立自信的最快最确实的方法，就是去做你害怕的事，直到你获得成功的经验。真正的爱，应该超越生命的长度、心灵的宽度、灵魂的深度。生活真象这杯浓酒，不经三番五次的提炼呵，就不会这样可口！人格的完善是本，财富的确立是末能力可以慢慢锻炼，经验可以慢慢积累，热情不可以没有。不管什么东西，总是觉得，别人的比自己的好！只有经历过地狱般的折磨，才有征服天堂的力量。只有流过血的手指才能弹出世间的绝唱。对时间的价值没有没有深切认识的人，决不会坚韧勤勉。第一个青春是上帝给的；第二个的青春是靠自己努力的。不要因为寂寞而恋爱，孤独是为了幸福而等待。每天清晨，当我睁开眼睛，我告诉自己：我今天快乐或是不快乐，并非由我所遭遇的事情造成的，而应该取决于我自己。我可以自己选择事情的发展方向。昨日已逝，

PPT：支付宝背后的大数据技术——DataLab、Higo

注：本PPT来源于2013年11月第三届Oracle技术嘉年华，由支付宝DW/BI 高级架构师周卫林贡献。

我们预计目前支付宝的大数据技术已经上升到了一个新的台阶，但是我们仍然想把这个PPT分享出来，让大家了解一下，一个风靡全球的支付系统背后到底使用了什么样的大数据技术，以及支付宝大数据技术的实践，给新入场的朋友们作为参考。

正文如下：支付宝之所以备受大家的喜爱，更重要的是支付宝的安全机制和使用便捷性。

但是，业界并不仅仅有支付宝一家支付产品，如今微信也已经推出了微支付。

周卫林表示，支付宝的安全性机制要比微信高，比如大家在一个会场开会，通过后台的数据分析，基于这个位置的交易被认为是熟人之间的交易，不需要特别的验证，背后有强大的技术支撑。

比如，在小区中，基于小区的地理位置信息，人与人之间的交易认为是家人之间的交易。

目前，支付宝平台每年的数据的增长量超过以往所有年份数据累加之和还要多。

不同的业务阶段，导致不同的数据诉求，业务模式在最开始的时候负责度比较高，随着业务的增长对于创新的要求比较高。

数据诉求分析当前业务阶段的特点：1、“能一眼看得见的山头不多了”，面临创新压力；2、“生孩子容易，养孩子难”，如何做好精细化运营。

当前数据诉求的特点：1、主要用户不再是管理层(需求固定)，而是一线同学(需求不固定)；2、实现手段，不能仅是报表(T+1天)，数据需要对接生产系统(T+1秒)。

当前的主要矛盾：无法快速响应日常需求1、数据分析师/ETL工程师满足不了日益旺盛的数据需求，成为资源瓶颈；2、精细化运营带来数据粒度下降，业务发展带来数据指数增长，传统方案无法应对；3、缺乏数据化运营的业务支撑平台。

传统BI产品存在的几个问题：1、对大数据支持不够：亿级数据的Ad-hoc，玩不了;2、有学习成本：比较专业，分析师也需要培训才能较好使用;3、License贵：依据账号数收费，无法大面积开放;4、需要二次开发：无法直接给一线人员使用，一般要二次封装，而且基本无技术支持。

数据建模介绍范文

数据建模介绍范文数据建模是指将实际世界的现象、过程或系统通过抽象化方法转化为具体的数学模型或计算机模型的过程。

它是分析和描述现实世界中的问题的重要工具，能够帮助人们更好地理解问题、分析问题和解决问题。

数据建模的目的是为了在模型中映射和表示真实数据或信息，以便进行更深入、更准确的分析和研究。

通过数据建模，可以将复杂的现实世界问题简化为可计算的形式，从而进行定量分析和模拟。

数据建模的结果可以为决策提供支持，帮助人们做出更明智的决策。

数据建模的过程主要包括以下几个步骤：1.问题定义：确定需要建模的问题、目标和约束条件。

这一步骤是数据建模的基础，它决定了建模的方向和范围。

2.数据收集：收集与建模问题相关的数据，包括原始数据和次生数据。

原始数据是直接由现实世界观察、测量或收集得到的数据，次生成为通过对原始数据进行处理和加工得到的新数据。

数据收集可以通过调查问卷、实地观察、实验等方式进行。

3.数据前处理：对收集到的数据进行清洗、整理和转换，以便进行后续的分析和建模。

数据前处理包括数据清洗（去除异常值、重复值等）、数据整理（格式化、标准化等）和数据转换（数值化、离散化等）等步骤。

4.数据分析：对数据进行统计分析和数据挖掘，提取其中的有用信息和模式。

数据分析的目的是发现数据中的规律和趋势，揭示数据背后的意义和关系，为建模提供理论和方法支持。

5.模型选择：根据问题的特点和需求选择合适的数学模型或计算机模型。

常见的数据建模方法包括统计模型、回归模型、决策树、神经网络、遗传算法等。

6.模型构建：根据选择的模型，在计算机上进行模型的建立和编程实现。

模型构建的过程包括模型的参数估计、模型的验证和调整等步骤。

7.模型评价：对构建的模型进行评价和验证，评估模型的准确性和可靠性。

模型评价的方法包括交叉验证、误差分析、拟合度检验等。

8.模型应用：将建立好的模型应用到实际问题中，进行预测、优化、决策等工作。

模型应用的结果可以为决策提供依据和参考，指导实际工作的进行。

支付宝整体架构设计全解

松
散耦合
业业务业务处务处理处理理
资金处理
IDC-A1 IDC-B1
IDC-C1
IDC-Ai
跨层IDC间松耦合
IDC-Bj
同层IDC间无耦合
IDC-Ck
银行
银行
架构原则汇总
技术架构原则无单点，N+1设计可监控无状态短事务与柔性事务并发控制异步处理可复制可缓存可回滚、禁用可测试应用与数据独立可水平拆分计算可并行分级与降级支持多数据中心部署
易
账扣
信用支付
企管业理账
户
微支付
个
消
管人积红转费
理账分包账信
户
贷
收银台
收费
基础核心登录服务
安全服务
资金处理平台
客户信息平台
核
支
账
核
付
务
算
清
会
中
会商会会员户员员信信等信
心管控
算
计
心
息息级用
内
部
系
统
（
商
业
结算
智能
风控
）
二代系统建设局部效果示意
淘宝代发代扣
查询对账差错处理
营销
通知
收费
消费记录
产品账
额度
个性化
权限
风控
服务
数据分析
资损控制
无
应
支
N+1
单点设
可监控
可测试
无状态
并发控制
异步处理

电商平台的数据建模与应用解析

电商平台的数据建模与应用解析随着电子商务的快速发展，各大电商平台成为了人们日常购物的首选方式。

在这个数字化时代，电商平台所拥有的数据已经成为了一种非常重要的资源。

而这些数据需要经过数据建模和应用解析，才能发挥出最大的价值。

本文将针对电商平台的数据建模和应用解析进行探讨。

一、电商平台的数据建模1.1 数据获取电商平台的数据主要来源于用户的购买、收藏、评论、搜索、成交等操作。

这些数据对于电商平台的发展至关重要，因此电商平台会依靠自身收集，而不是向第三方数据提供商购买数据。

同时，电商平台也会依靠一些开放平台，如淘宝、京东的开放平台提供的数据，对于数据的前期处理与规范化处理等任务也需要时间和精力进行处理。

1.2 数据清洗数据清洗是电商平台进行数据建模的重要环节。

用户在购买商品、留言评论等操作过程中，可能由于网络异常、系统错误或其他原因造成数据的不完整、不准确、甚至存在重复数据。

这些数据在建模过程中会对结果造成影响。

因此，电商平台需要将数据进行去重、去噪、标准化等操作，以保证数据的准确性和完整性，从而保证数据模型的稳定性与正确性。

1.3 数据模型设计数据模型设计是对电商平台的数据进行建模的最后一步，一个完整的数据模型应该能够包括电商平台中的所有数据，包括商品信息、用户信息、交易信息、物流信息等。

同时，数据模型应该完美地体现出电商平台的整个运营过程，并能够展示出数据之间的逻辑关系和联系。

二、电商平台的数据应用解析2.1 用户画像分析通过对用户数据的深度挖掘，电商平台可以形成每个用户的画像，帮助电商平台了解用户的兴趣点，购买偏好和消费趋势，从而优化商家推广策略，并根据不同用户的消费行为提供个性化的推荐服务和销售服务。

2.2 商品销售分析在电商平台产品的销售过程中，数据的分析与处理显得尤为重要。

通过对用户购买商品的信息、价格细节、促销活动情况的分析，电商平台可以对商品的销售状况进行深度分析，了解产品的增长和下降趋势，从而能够调整商品的定价、推广和营销策略，以提升产品的销售额。

支付宝中的深度学习引擎：xNN

支付宝中的深度学习引擎：xNN本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。

xNN通过模型和计算框架两个方面的优化，解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。

xNN的模型压缩工具 (xqueeze) 在业务模型上实现了近50倍的压缩比，使得在包预算极为有限的移动App中大规模部署深度学习算法成为可能。

xNN的计算性能经过算法和指令两个层面的深度优化，极大地降低了移动端DL的机型门槛。

最近，随着手机处理器性能的提升和模型轻量化技术的发展，移动端DL正在变得越来越可行，并得到了广泛的关注。

苹果和谷歌已经分别宣布了各自操作系统上的DL框架Core ML和Tensorflow Lite，这无疑将极大地促进移动端DL的发展。

但是，尤其对于支付宝这样的国民App来说，仍然存在一些严峻的挑战是无法通过直接套用厂商方案来解决的。

1. 机型跨度大：支付宝App拥有数亿受众群体，在其中落地的业务必须对尽可能多的用户、尽可能多的机型提供优质的体验。

对支付宝来说，参考Core ML只将功能开放给少数高端机型的做法是不合适的。

因而无论在运行速度和内存占用等性能指标、还是在兼容性上，支付宝的移动端DL都必须做到极致，才能最大幅度地降低使用门槛。

2. 包尺寸要求严：支付宝App集成了众多的业务功能，安装包资源非常紧张，一个新模型要集成进安装包往往意味着需要下线其他的功能。

而即便通过动态下发的形式进行部署，DL模型的大小也会强烈影响用户的体验。

随着移动端智能化程度的不断提升，直接在端上运行的DL应用必然会越来越多，这以当前单个模型大小就动辄数十、数百M的尺寸来看几乎是不可想象的。

同时，移动端DL引擎本身的SDK也需要尽可能地瘦身。

主要特性xNN为DL模型提供了从压缩到部署、再到运行时的统计监控这一全生命周期的解决方案。

xNN 环境由开发后台和部署前台两部分组成。

开发后台以xqueeze工具链为核心，支持多种训练框架。

业务可以使用xqueeze压缩、优化自己的DL模型，得到尺寸大幅减小、运行速度显著加快的模型版本。

蚂蚁贞仪大模型的相关概念

蚂蚁贞仪大模型的相关概念
蚂蚁贞仪大模型是由阿里巴巴集团旗下的蚂蚁金服公司开发的一种金融科技工具，其目标是构建一个全球性的、基于大规模数据和人工智能技术的智能信用评估体系。

以下是蚂蚁贞仪大模型相关的一些概念：
1. 大规模数据：蚂蚁贞仪大模型利用海量的个人和企业数据，包括各种交易数据、社交媒体数据、信用记录等，构建了一个庞大的数据湖，为信用评估提供了数据基础。

2. 人工智能技术：蚂蚁贞仪大模型运用了机器学习、数据挖掘、自然语言处理等人工智能技术，在海量数据中发现规律和模式，并通过算法不断优化信用评估模型。

3. 智能信用评估体系：蚂蚁贞仪大模型通过对个体和企业的信用行为进行评估，给出一个相对准确的信用评级，从而为金融机构、商业合作伙伴和个人用户提供信用决策参考。

4. 信用评级：蚂蚁贞仪大模型根据个体或企业的信用行为和信用历史，对其进行评级，一般分为多个等级，如优质客户、普通客户和高风险客户等。

5. 信用决策参考：蚂蚁贞仪大模型的评级结果可以作为金融机构、商业合作伙伴和个人用户在信贷、保险、租房、信用卡等领域的决策参考，帮助机构和个人更准确地评估风险和制定相应的策略。

总的来说，蚂蚁贞仪大模型基于大规模数据和人工智能技术，构建了一个智能信用评估体系，为金融机构、商业合作伙伴和个人用户提供信用决策参考。