近年来，数据管理工作已经成为很多行业工作的重点，中国银保监会于2018年5月21日正式发布了《银行业金融机构数据治理指引》，提出了中国银行业数据治理管理的规范体系；中国证券业协会制定了《证券公司数据治理操作指引

近年来，数据管理工作已经成为很多行业工作的重点，中国银保监会于2018年5月21日正式发布了《银行业金融机构数据治理指引》，提出了中国银行业数据治理管理的规范体系;中国证券业协会制定了《证券公司数据治理操作指引

日常的业务场景中，常存在多级数据的级联选择，例如：多级数据、行业数据、地区数据等等，这种场景在JVS中如何配置呢？

12月10日，2022沙丘大会·信创专场如期召开，本期专场由沙丘社区与中国信通院数据库应用创新实验室联合主办，GBASE南大通用技术总监冯文忠受邀出席并分享《国产数据库金融行业应用情况》主题演讲。数据库作为金融信息系统的关键环节，是支持金融业数字化转型的核心基础软件。GBASE南大通用作为中国第一批数据库厂商，完整见证了我国数据库行业由不可用走向好用、发展走向成熟全过程。金融行业作为南大通用长期布

更为通俗的说法，数据挖掘可以描述为：按行业既定业务目标，对大量的行业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。

数据治理工程师的工作如下：1.负责流程行业数据治理项目的实施工作，利用数据治理工具完成数据采集、清洗、存储、结构化、主题数据设计、模型构建等，推动数据治理项目的顺利开展。

赋能物流产业数字化转型方面，数据宝以高速大数据为基础打造行业数据底盘，基于多源省部数据融合、场景应用，形成了对物流行业上下游产业链的数据应用服务体系，对产业链上的客户包括网络货运平台、货主企业、传统三方物流公司

在15日举行的“金融行业数据库技术实践”专场，建信金融科技基础技术中心、龙趺MPPDB产品负责人陈晓新发表了《20000节点数仓集群在大型商业银行的落地实践》主旨演讲，分享了建信金

在数据安全监管合规持续升级的大背景下，持续加强数据安全管理和个人信息保护已成为基础工作内容，《烟草行业数据安全管理办法（试行）》、《关于组织开展行业数据安全专项检查的通知》、《关于加强烟草行业数据安全和共享共作的意见

行业数据

DGPC框架能够与企业现有的IT管理和控制框架（如COBIT），以及ISO/IEC27001/27002和支付卡行业数据安全标准（PCIDSS）等协同工作。

一、数据分析师数据分析师应该是当下大家听到过最多的大数据岗位，这个工作指的是不同行业中，从事行业数据搜集、整

一、获取现成的数据集现成的数据集大概有两种：比赛数据集和行业数据集。比赛数据集目前数据分析大赛认可度比较高的比赛一个是国际上的kaggle，一个是国内的天池。

1.展示数据首先，这里仅仅只有一个工作表，数据一共有订单号，订单行，销售时间（下单时间），交货时间（签收时间），货品交货状态（晚交货或按时交货），货品，用户的反馈情况（质量合格，返修或拒货），销售区域（华北，华南，马来西亚），数量以及销售金额等10列数据。粗略的看一下数据，我们就可以发现，在订单号和数量这两列存在部分行为空值，在销售金额这一列数据的单位不统一并且存在逗号，并且订单行这一列数据对我们

物流行业数据分析数据来源：某企业销售的6种商品所对应的送货及用户反馈数据。本文从人—货—场对物流数据进行对应的分析：人：人指的是消费者。随着消费等级的升级，消费者的认知有明显的升级。

1、数据来源：某企业销售的6中商品所对应的送货及用户反馈数据解决问题：配送服务是否存在问题是否存在有潜力的销售区域商品是否存在质量问题结论货品4-西北，货品2-马来西亚，这两条线路存在较大问题，急需提升时效货品2在华东地区还有较大的市场空间，适合加大投入；同时货品2在西北配送时效长，用户拒收率高，从成本角度考虑，应该减少投入货品1、2、4质量存在问题，建议扩大抽检范围，增大质检力度2、分析过程如下

任务1：数据预处理表格数据资源如下百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1tB7Pt-Mpk-WBSLSSAewo6A提取码：rx3kimportosimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#为了确保中文能正常显示，设置plt绘制图像的字体为黑体plt.rcParams['font.sans-se

内容根据谢振东董事长在DQMIS大湾区交通行业数据要素增值论坛中的演讲内容整理而成。摘要数字时代，公共交通行业也正面临着数字化升级转型大趋势，而数字化转型的核心正是数据要素市场化。

广州赛宝认证中心技术发展部主任高智伟先生在DQMIS大湾区交通行业数据要素增值论坛中带来“数据管理赋能交通行业数字化转型”的主题演讲，分享数据管理面临的问题挑战、解读数据管理模型以及案例分析。

一、大数据+AI引擎+数据模型的威力在某个大型项目中，利用大数据技术收集项目相关的用户、事件信息，归集其他相关行业部门的主题数据、行业数据，再结合政府大数据平台、社会服务商的第三方数据，打造数据底座；在底座上

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportmissingnoasmsnoos.chdir(r"D:/jupyter_notebook/eg/eg3-零售行业数据分析

目标是在2025年前为中国培养100万人工智能工程师，200万各行业数据科学讲师，帮助30万中国企业走向智能化。

数据作为新型生产要素，是智慧民航建设的基础和关键，提升行业数据共享、质量和安全水平，推动行业数据“管起来、用起来、活起来”，发挥数据业务价值，是推动行业智慧化转型升级的根本之策。

其实，电力行业数据治理一定要抓住三个关键步骤：自动采集各类数据资产信息对电力企业来说，要想管理好数据，首先需要获取到企业的全部数据信息，实现业务元数据、技术元数据、模型元数据的全面采集和存储，在摸清数据现状的情况下才能有效开展数据资产管理相关建设

一、明确分析目的1.岗位数量不同城市数据分析岗位需求不同细分行业数据分析岗位需求不同工作年限

在会上，酷克数据首席解决方案架构师牛云飞发表了题为《从分析视角的变化看银行业数据平台架构演进》的主题演讲。他提出，随着数字化转型的持续推进，越来越多的银行正在从流程驱动型向

随着国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，数字经济多次写入各地政府工作报告，上升到国家战略高度。另一方面，随着《数据安全法》、《网络安全法》、《个人信息保护法》，包括一些行业条例的推出，如央行的《个人征信管理办法》要求18个月“断直联”的要求等，数据应用进入合规化的阶段。数据是数字经济发展的关键要素，安全流通与合规监管是绕不开的话题。值此背景下，PCview隐私计算研究院专访了融安数科创始人兼

2018《数据管理能力成熟度评估模型》、GB/T36344-2018《信息技术数据质量评价指标》、GB/T34960.5-2018《信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》指导下，结合本文所研究的重点行业数据治理工具的应用情况

当前，数据成为新的生产要素，数字科技成为新的发展引擎，数字经济浪潮已势不可挡。金融行业各大机构纷纷加大金融科技投入力度，全面提升数字化运营能力，进一步加速了自身数据生态的演进，打造“客户+科技”、“流量经营”、“场景+生态”和“数字化平台”等数字化经营模式，已成为金融行业的发展战略趋势。在这一背景下，金融行业的发展迫切需要打造统一的数据赋能型云平台，集成数据整合、数据开发、建模分析、质量管控、可视

工程机械流通行业的商业智能BI经营分析框架大体可以从四大方向出发来进行整体规划，厂商目标、业务经营目标、战略目标和行业数据这四部分内容。

【计算机专业毕设之基于python爬虫的互联网行业数据可视化fenxw-哔哩哔哩】https://b23.tv/8mgk0lFhttps://b23.tv/8mgk0lF

本文概要本文以证券期货行业数据模型（SecuritiesDataObjectModel，简称SDOM）为指导依据，介绍如何通过网易模型设计中心（EasyDesign）进行行业模型的规范性建设。

数据标注作为非结构化数据管理的重要一环，可以更敏捷地促进非结构化数据的高价值发挥、各行业数据发展

本篇我们将继续来分析22年Q3季度中，运动户外行业的高增长概念。在运动户外行业中，我们发现了3个高增长品类，分别是：泳镜、运动休闲鞋、运动包。一、游泳用品高增长概念——泳镜在功能上区分，泳镜可以分为竞速泳镜、平光泳镜、近视泳镜、老花泳镜等。好的泳镜还具有高性能防雾、抗紫外线处理、密封功能，并且对眼睛起到保护、预防伤害的作用。不过从总的品类上看，泳镜主要有休闲泳镜和竞赛泳镜两类。一般游泳爱好者，以选

近年来，随着业务快速发展，金融机构积累了大量的数据，其中包含大量的客户信息等敏感数据，数据信息一旦泄露，不仅会给客户造成直接经济损失，也会给金融业的声誉带来负面影响，甚至会导致金融机构承担相关的法律责任，支付巨额罚款。大数据时代，数据资产逐渐成为金融机构的核心竞争力，对助力金融机构的数字化转型发挥着显著作用。金融行业的数据安全问题如何应对？国家以及行业监管部门均颁布了各项法律法规及行业标准来规范金

计量科学大数据分级分类智峰,田锋,赵若凡中国计量科学研究院国家计量科学数据中心，北京100029摘要：基于我国数据共享开放的发展趋势以及科研数据安全管理的相关政策，对我国计量行业数据分级分类的现存方案进行研究

与其他关键信息基础设施行业不同，医疗卫生系统更关系到人们的生命安全。医疗行业的特殊性质也使得它们成为攻击者关注的重点，黑产团队将成千上万病人病例、药方、学术报告等重要医疗卫生资料通过恶意计算机病毒加密成一个不可查看文件，并以此勒索医院，交赎金还原文件，以此获得丰厚的回报。常见的攻击方式有勒索病毒、APT攻击、漏洞利用等。今天小编根据近期典型的针对医疗卫生行业的勒索攻击案例，为大家介绍几种对医疗行业

随着电气化、智能化、网联化和数字化的突破性发展，汽车产业供应链进一步重新构筑，更多科技型企业、汽车供应商以不同形式加入到整车领域，促使中国汽车产业发展进入崭新阶段，在疫情挑战下逐步实现恢复和增长。在数字化时代的大趋势下，数据安全成为全球企业面临的共同难题，对汽车行业而言，数据安全也同样提升到了重要的地位。汽车数据是车联网运行的关键，其中包含的大量重要数据将涉及到个人、车辆、企业以及国家的安全。尤其

在金融领域，人大金仓进行了大量的测试与实践，针对金融行业数据库自主可控过程中遇到的典型问题，总结出了一套行之有效的解决方案。本篇将对上述问题及方案进行介绍。

01前言近年来，在金融科技的推动下，互联网金融业务蓬勃发展，金融行业数据处理呈现出新的特征，如数据量大、并发量高、处理性能高、类型繁多等。这就对海量数据的存储、并发访问及实时分析能力提出了新的要求。

数据库作为各行业数据的存储、管理和分析的软件，是承载数据要素、影响数字经济发展的底座。对于数据库从业者而言，对数据库的要求就是对自身能力的要求。

“电信和互联网行业数据安全人才强基计划”（以下简称：“强基计划”）旨在贯彻落实《数据安全法》提出的支持开展数据安全相关教育和培训、培养数据安全专业人才等的要求，加快壮大电信和互联网行业数据安全人才队伍，

今天，8个医疗数据安全场景化方案先睹为快—01医疗行业数据分类分级场景医疗行业开展数据分类分级建设是一

全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMediaResearch(艾媒咨询)权威发布《2018-2019中国金融科技专题研究报告》。

AI+金融主要依托于传统机器学习技术和数据标签的训练，在深度学习技术进一步的突破下，智能风投、股票预测等也有很大潜力，未来，AI+金融落地应用场景将更加成熟，整体市场也将出现增速的提高，这就需要大量行业数据以及算力来优化

作者：Ben，多本数据科学畅销书作家，先后在亚信、德勤、百度等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作。

今天小亿就来和大家分享，教育行业数据治理

在新时代国家信息化发展“数字中国”大战略背景下，2021届大赛主题为“敢为所AI，无惧未来”，围绕人工智能核心技术助力实体经济建设的宗旨，依托马上消费强大的科技实力与丰富的行业数据，吸引高校人才共同发现

可视化看板：基于电子竞技行业数据大数据可视化分析看板设计语言选择的是Echarts,还结合以下技术配合：div+css布局flex布局Less原生js+jquery使用rem适配适配方案：设计稿是1920pxflexible.js

案例｜美创科技助力中银保险打造“保险行业数据安全监管”标杆在“数字中国”发展战略引领下，保险行业数字化转型进程加速进行，数据正在发挥重要的倍增作用，为业务创新发展提供核心支撑。