数据分析
作为金融从业者，我对用户特征很感兴趣，我很好奇究竟什么人会在我们平台贷款，这些人具有什么特点，这些人资质怎么样呢，到底应不应该给他们贷款呢。
如果想知道这些问题的答案，单纯的猜想是不够的，需要对用户数据进行分析，让数据来说话。
而进行数据分析，仅仅会敲代码是不够的，需要了解数据特征，对数据进行处理。
常用Python数据分析库:
- Numpy 对数据进行简单运算，比如找出数组中最大值，数组之间计算。
- Pandas 在Numpy基础上提供了更强大的功能，比如对数据进行分组、数组之间的连接。
- Seaborn 图形化工具库。
- Bokeh 制作类似D3.js简洁漂亮的交互可视化图片库。
- Scikit-learn 机器学习库。
FICO分数
FICO分数，来源于美国，可以简单的理解为个人信用分，这个分值是根据个人信用报告(可以是人行征信报告)通过数学模型计算得出，分值越高代表信用越好。
Apache Tomcat命名由来
Tomcat:首先会让人联想到cat 猫，tomcat代表雄猫，也代表F14(雄猫战斗机)，作者起Tomcat是希望它能向雄猫那样照顾自己(依靠大家而不是自己来发展壮大)。
Catalina:轰炸机，但是这里指的是Catalina Island 圣卡塔利娜岛，作者虽然没有去过这个岛但一直很喜欢这个岛。
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