传统消费金融行业在风险评估过程中经常会遇到数据量不足导致模型准确率偏低的情况,通过直接购买外部数据不仅耗费大量成本,还会由于数据异构出现数据检索及分析困难的问题。本文面向消费金融领域,提供一套完整的数据服务方案,包括可视化部署和监控的数据采集模块、数据融合模块、数据检索模块和数据分析模块。数据采集模块基于Scrapy框架进行扩展,搭配Redis数据库,在三个服务器节点上实现分布式数据采集。并以Scrapyd管理工具作为中间件,ScrapyWeb作为操作界面,实现分布式数据采集任务的可视化部署和日志监控。数据融合模块结合传统数据库主从同步原理和Elasticsearch数据写入过程中的字段映射方法,将存储在文件系统的部分内部数据和数据采集模块获取的存储在MYSQL和MongoDB中的数据进行同类整合,并同步写入Elasticsearch。数据检索模块结合Elasticsearch的倒排索引原理,实现对写入Elasticsearch的数据分类检索,根据Elasticsearch的打分机制对返回结果自动排序并分页展示。除了基本的数据检索功能,还介绍了自动补全和热门搜索推荐等常用辅助功能,优化用户体验。数据分析过程是本系统数据服务的延伸。在数据采集模块获取到的北京二手房成交数据的基础上,通过调用百度地图接口,补充二手房源周围环境数据。通过数据预处理环节对数据进行归一化处理,并完成分类打上正负标签。实验部分采用逻辑回归模型,经过调优最终模型准确率达到80.66%。本论文的创新点主要集中在以下三点:1.基于Scrapy开发分布式数据采集工具,并能实现数据采集过程的实时监控。2.借鉴传统数据库主从模式的原理和调用Elasticsearch组件实现数据融合,打破数据壁垒。3.面向消费金融领域,提供一个具备自动化采集、数据融合、数据检索、数据分析的大数据处理平台,具有一定的应用价值。本文从课题背景出发分析问题并提出课题的研究内容和意义。在充分调研相关技术的基础上,对系统进行了详细的需求分析。再根据系统功能点切分五个功能模块,详细阐述了各模块的概要设计和具体实现过程。最后分功能测试和性能测试两个方面介绍了系统的可用性测试,测试效果良好。系统大体实现了系统初期的需求设定,运行稳定,性能良好,可以推广使用。