FICO内部顾问 成都云图控股股份有限公司 成都云图控股股份有限公司,云图控股,新都化工,云图 职责描述: 1、负责SAP FICO模块的实施工作,确保新公司顺利上线; 2、负责SAP FICO模块维护,确保已上线公司的运维工作; 3、负责SAP FICO模块的月结年结工作。
4、负责SAP FIC。
FICO信用分是由美国个人消费信用评估公司开发出的一种个人信用评级法，已经得到社会广泛接受。 FICO信用分是最常用的一种普通信用分。由于美国三大信用局都使用FICO信用分，每一份信用报告上都附有FICO信用分，以致FICO信用分成为信用分的代名词。20世纪50年代一位工程师Bill Fair和一位数学家Earl Isaac发明了一个信用分的统计模型，80年代开始在美国流行。如今它是美国 FairIsaac& Company的专有产品，FICO信用分由此得名。FICO信用分模型利用高达100万的大样本的数据，首先确定刻画消费者的信用、品德，以及支付能力的指标，再把各个指标分成若干个档次以及各个档次的得分，然后计算每个指标的加权，最后得到消费者的总得分。FICO信用分的打分范围是300～850。
金融科技FICO是当今世界金融领域备受瞩目的话题之一。作为金融服务业的创新力量之一，金融科技的兴起正深刻影响着传统金融领域的运作方式和发展模式。FICO（Fair Isaac Corporation）是一个全球性的金融技术公司，致力于提供基于数据分析的决策解决方案，帮助金融机构和企业做出更加精准和可靠的决策。
随着数字化时代的到来，金融科技正在以前所未有的速度和规模改变着金融行业的格局。传统的金融机构和服务方式正在面临前所未有的挑战和机遇。FICO作为金融科技领域的领军企业之一，不断在技术创新和数据分析方面探索突破，为金融领域的发展提供了重要支持和引领。
FICO的数据分析技术在金融决策中扮演着至关重要的角色。通过对海量数据的分析和挖掘，FICO能够帮助金融机构更好地了解客户需求和行为模式，提升风险评估和信贷决策的准确性和效率。同时，FICO的技术还能够帮助企业优化经营管理、提升市场竞争力，实现可持续发展和增长。
风险管理是金融领域中的一项关键工作，对于金融机构的稳健经营和发展至关重要。金融科技FICO通过自身独特的数据分析技术和风险评估模型，为金融机构提供了全面、快速和精准的风险管理解决方案。从信用评分到欺诈检测，从资产负债表管理到资产配置优化，FICO为金融机构提供了全方位的风险管理服务，助力其有效应对市场波动和风险挑战。
在金融科技领域的不断发展推动下，金融科技FICO作为行业的领军者，将继续积极推动技术创新和业务发展，不断扩大其在全球金融市场中的影响力和竞争优势。未来，随着人工智能、大数据、区块链等前沿技术的不断渗透和应用，FICO将不断深化其在金融科技领域的应用场景和技术优势，为客户提供更加全面、高效和智能的金融服务和解决方案。
FICO大数据在当今数字化时代扮演着越来越重要的角色。随着互联网的普及和移动设备的普及，大量的数据被不断产生和积累。而借助FICO的大数据分析技术，企业和组织可以更好地利用这些海量数据，从中发掘商机，优化决策，提升效率，降低风险。
FICO大数据指的是利用FICO的数据分析工具和技术来处理和分析海量数据的过程。FICO是一家专注于数据分析和预测建模的公司，其大数据分析技术被广泛应用于金融、保险、零售等行业。
在金融领域，银行和金融机构可以利用FICO大数据分析技术来评估客户的信用风险，制定个性化的信贷方案，预测市场趋势，防范欺诈行为。在保险行业，保险公司可以利用FICO大数据分析技术来精准定价保险产品，管理理赔风险，提升客户满意度。
除了金融和保险行业，零售业也可以从FICO大数据分析技术中受益。通过对客户购物行为、偏好和需求的分析，零售商可以制定更精准的营销策略，提升客户体验，增加销售额。
与传统的数据分析方法相比，FICO大数据具有以下几个优势：
FICO大数据作为当今数字化时代的利器，为企业和组织提供了更多的机会和挑战。利用FICO大数据分析技术，企业可以更好地了解客户需求，优化业务流程，提升竞争力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，FICO大数据的作用将变得越发重要。期待看到更多行业能够充分利用FICO大数据技术，实现业务增长和创新发展。
FICO公司，全称为Fair Isaac Corporation（费埃哲公司），创立于1956年，是一家从事数据分析和解决方案提供的公司，总部位于美国明尼苏达州圣路易斯公园。
作为全球领先的数据分析公司之一，FICO公司的产品和服务涵盖了金融、保险、零售、政府等多个行业领域，为客户提供风险管理、反欺诈、营销优化、客户互动等方面的解决方案。
FICO公司在中国的招聘活动备受关注，每年都会有大量岗位空缺，并提供丰富的职业发展机会。如果你渴望在数据分析领域发展，或者对金融科技行业充满热情，不妨考虑申请FICO公司的职位。
FICO公司的职位涵盖了数据科学家、软件工程师、业务分析师、产品经理等多个领域，适合不同背景和专业的人才。公司注重员工的发展和培训，提供良好的工作环境和发展机会。
如果你具备数据分析、编程、市场营销等方面的专业知识和技能，并且有良好的团队合作能力和沟通能力，不妨考虑申请FICO公司的职位。
作为一家知名的数据分析公司，FICO公司提供竞争力的薪资福利和福利待遇，包括健康保险、带薪假期、职业发展等方面的支持。公司注重员工的生活质量和工作满意度，努力营造积极向上的工作氛围。
在FICO公司工作，你将有机会接触到最新的数据分析技术和行业动态，不断提升自己的专业素养和能力，实现个人价值和职业发展的目标。
如果你对FICO公司的职位感兴趣，并且符合要求，可以通过公司官网或招聘平台提交申请材料。在申请过程中，建议认真阅读岗位要求和公司信息，做好充分的准备和自我介绍。
同时，注重简历的完整性和专业性，突出个人的优势和经历，展示自己的能力和潜力。在面试过程中，保持自信和沟通顺畅，展现出良好的团队合作精神和职业素养。
FICO公司作为一家全球知名的数据分析公司，为求职者提供了丰富的职业发展机会和专业成长空间。如果你对数据分析和金融科技领域感兴趣，不妨考虑申请FICO公司的职位，开启专业生涯的新篇章。
fico模块是sap核心组件之一，不管是前途还是钱途都是不错的。 学习fico模块首先需要了解它的意义与优势，Fico是SAP中的财务控制模块，由两个模块组成，即fi（finance）模块，co（controlling）模块；fi即外部会计，关注的是按照一定的会计准则，组织账务，并出具满足财税等外部实体及人员要求的法定财务报表通常比较标准；而co模块包括利润及成本中心，产品成本、项目会计、获利分析等功能，不仅可以控制成本，还可以控制公司目标，另外提供信息以帮助高级管理人员作出决策或制定规划。51sap 作为一名SAPfico顾问首先需要熟悉SAP原理、SAP操作、SAP数据导入，同时需要对某一业务较为了解，通常刚开始顾问是做analysis，然后有某一方面的业务经营，就比如财务背景，那么我们就可以选择做一名专业的fico顾问。顾问要有耐心，有给别人培训的能力，有一颗强大的内心去承受压力，因为SAPfico顾问都是项目模式，一个项目接着一个项目的做，高峰期压力会变大，有些顾问虽然专业，但依然需要有一颗强大的内心去承受来自工作中的压力。 循序渐进的了解SAP、SAP公司、SAP公司产品、SAP公司服务，逐渐掌握SAP系统定制方法和步骤，熟练地使用SAP系统的各个模块的功能，快速掌握SAP项目的管理方法和实施方法，以及SAP的客户的使用SAP系统的特殊经营。51sap 按照常理来说fico是SAP中的最核心组件，但是这并不是否定其他模块的学习可以放松，无论学习什么，首先需要做到的是认真对待，对于刚学到的东西要加以巩固、理解，再进行自我练习加以融入贯通，这样学到的东西才会永远是自己的。因为想要走入SAP行业并不是一件容易的事，在SAP行业中有属于自己的一套知识体系和理论，所以在模块选择上一定遵从自己的内心，从自身的兴趣和优势出发，就例如你拥有财务背景经验，那么通过财务模块的学习，便可以成为一名合格的fico实施顾问！
SAP是ERP（企业资源管理）系统的一个品牌，也是市场占有率最高的品牌，FICO顾问是指财务和成本方面的顾问，SAP中FICO顾问意思就是熟悉财务和成本且了解如何在SAP系统中将其灵活配置以实现业务要求的流程。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
