大数据时代下互联网金融发展的机遇与风险应对

互联网金融在大数据时代的背景下获得了很多机遇,同时也面临着一些挑战,这在一定程度上让互联网金融得到了显著发展。本文主要从互联网金融在大数据时代背景下的发展方向入手进行分析,并论述其遇到的机遇和风险,针对风险提出相关对策。     

季节性因素对供需计划预测与误差的影响——以某连锁咖啡店为例

文章借对货物供需计划的年度Excel数据进行深入研究,并通过建立回归模型,预测未来数值流,加以季节层次的变量因素的考察,研究了预测值与实际值之间由于季节因子的存在和其强弱性的影响所带来的误差大小范围,以数形结合的方式更加说明了季节变动下预测值的规律和区间范围的波动。     

大数据时代互联网金融的风险与防控策略

当前,互联网金融的飞速成长在金融市场中占有重要地位。互联网金融的出现改变了社会的经济运行方式和人们的生活方式。由于网络安全、信用报告系统和监管困难的影响,互联网金融的风险也不小。开发和完善大数据技术可以提供相关的支持,能够防备互联网金融风险,本文主要讨论大数据时代互联网金融风险和防控策略。     

收货量、发货量都是冠军,双11凸显广东消费与制造双强 从大数据看双11:内循环是怎么流通的

在拆包裹的快乐中,2020年“双11”画上句号。从“定金人”、“尾款人”变成“收货人”,这届消费者参与“双11”的要义在于,以个人需求支撑消费的持续复苏力,以消费给经济增长带来确定的动力,为构建双循环新发展格局倾尽全力。伴随着直播卖货等新消费场景的主流化,以及本年度“双11”节奏的调整,今年的购物狂欢节可谓高潮迭起,电商、快递公司数据纷纷刷新纪录。     

农村商业银行借名贷款审计及风险防控

借名贷款影响农商银行信贷资产质量,具有隐闭性、欺骗性、潜伏性,审计难以发现。根据借名贷款特征建立审计模型,分析疑点数据,能有效提高借名贷款审计效果。     

关于美国《算法正义和互联网平台透明度法案》的借鉴与启示

近年来,随着互联网平台不断发展,沉淀的个人数据规模不断扩大,在数据运用过程中,"大数据杀熟"等算法歧视行为屡次发生,严重侵犯了公民的合法权益,不利于平台经济的健康发展,甚至影响社会公平与正义.2021年5月27日,美国参议院出台了《算法正义和互联网平台透明度法案》,禁止互联网平台通过算法歧视性地对个人信息进行处理,并提出一系列措施确保平台在算法使用过程中履行审核和透明度义务.当前,我国互联网平台发展走在世界前列,如何进一步规范互联网平台数据和算法等技术应用,以技术正义、向善应用促进行业整体健康有序发展,是我国数字经济高质量发展重要保障,也是完善社会主义市场经济体制建设的重要支撑.本文对《算法正义和互联网平台透明度法案》出台的相关背景进行了研究,对法案中值得关注的主要内容进行归纳总结,并梳理了各国互联网平台监管相关制度,结合我国实际,提出加强法规制度顶层设计、加大监管治理力度、创新数字化监管方式等治理路径探索方向.     

大数据背景下苏州城市活力与空间优化路径研究

在大数据背景下研究苏州城市高质量建设,强调以人为核心,分析苏州城市历史价值、多元文化与空间活力等因素的关系,重点放在获取苏州中心城区姑苏区空间活力动态多源大数据,运用空间热点分析方法,对其空间活力集聚特征和影响因素进行分析,并找出制约苏州中心城区空间活力的关键因素,探索苏州城市活力空间优化具体对策。     

京津冀协同背景下产业转移问题研究——基于要素资源禀赋视角

立足于相关文献研究,通过对京津冀三地劳动力要素差异、自然条件差异、交通运输水平差异和技术创新水平差异进行研究,从而确定京津冀三地协同发展的产业选择方向。北京相比于天津和河北而言,在教育资源和尖端科技方面具有比较优势;天津在工业制造和港口航运方面具有比较优势;河北省在自然条件方面具有比较优势。三地应该结合自身的比较优势,发展各自的优势产业,通过合理的产业分工来实现真正的协同发展。调整产业结构,科学选择主导产业,优化区域分工和产业布局,合理配置资源是加快产业转移的重要举措。