大数据征信与传统征信的区别？
你好，我是李苏耀，有幸回答你的问题。首先你要明确，大数据和征信报告，有本质的差别。征信报告，也称为信用档案。他是由人民银行建立的信用信息体系。客观中立的记录了公民的历史信贷信息，历史还款信息及相关数据。大数据报告一般都是由民间数据机构采集的，主要采集了在网络小贷，P2P，线下小贷等机构申请贷款客户的数据。
什么是大数据?要简单通俗点的解释？
什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。
形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。
想做数据分析是学python还是学大数据？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。首先，数据分析是大数据技术体系当中的一个重要组成部分，所以未来要想在数据分析领域走得更远，应该对大数据整体的技术体系有一个全面的了解，涉及到数据采集、数据存储、数据呈现、数据安全和数据应用等。数据分析当前有两种常见的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，当前统计学方式有一套比较完整的技术体系，相关内容的学习也会更容易一些，而机器学习方式对于初学者的要求相对高一些，往往需要初学者具有一定的编程基础和数学基础。
Python语言在数据分析领域的应用比较广泛，采用机器学习的方式进行数据分析，往往也需要采用Python语言来完成算法实现和落地应用，所以学习数据分析从Python语言开始学起也是比较常见的选择。由于Python语言本身的语法结构比较简单，而且Python语言自身的库也比较丰富，所以即使没有编程基础的人也可以顺利入门Python语言。
初学者学习完Python语言的基本语法之后，可以进一步学习机器学习知识，可以从一些经典的算法开始学起，比如决策树、k-mean、朴素贝叶斯等等，然后基于Python语言来完成这些算法的实现、训练、验证和应用步骤。当然，这个过程最好能够结合一些实际的应用场景，这会积累不少实践操作经验。在入门机器学习知识之后，可以进一步学习一下大数据平台知识，整个大数据技术体系往往都以大数据平台为基础，所以掌握大数据平台对于数据分析人员的工作开展还是比较重要的。
对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark开始学起，相关的学习案例也比较多。最后，学习数据分析知识一定要重视行业知识的积累，大数据分析往往与行业场景关系密切，掌握行业知识对于数据分析的过程也有非常直接的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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