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大数据在证券行业的具体案例

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什么是大数据,大数据的典型案例有哪些

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构:云存储、分布式文件存储等。
数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量

结合实际生活中的具体案例,分析大数据在中国或世界经济中的应用

大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之:通信行业
XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
大数据应用案例之:零售业
"我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。

大数据的应用案例以及未来发展趋势

赶超发达国家的重要机遇
半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度,不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出来大数据这个概念,如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据,大数据时代已经到来。
当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长,大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点,一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同,如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量,通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储,这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长,例如在各部门和地区之间,企业正在加快收集数据的步伐,推动了传统的事务数据库的增长;医疗卫生等面向消费者的行业中,多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长;社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长,并将继续推动数据池的迅速扩张。
发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备,发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如,亚洲地区移动手机用户最多,终端设备最多,其中中国设备数量最多,个人位置数据在亚洲已经领先。此外,在IT资产方面,尽管一些新兴市场组织落后于发达市场,但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用,大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力,我国独特的位势和经济社会高速稳定发展,给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
信息服务业发展的重要推力
研究表明,大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
例如医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量;公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收工作开展,提高教育部门和就业部门的服务效率;零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率;市场和营销领域,能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求,提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素,伴随着信息化发展,企业将收集更多的信息,从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。
大数据应用能够发挥重要的经济作用,不但有利于私人商业活动,更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值,提高企业和公共部门的生产率与竞争力,并为消费者创造大量的经济剩余。例如,能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出,预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元,能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%,充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元,其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是,随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往,随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合,从数据中提取洞见的能力也在显著提高。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态,拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值,可以形成和应用于各行业的关键发现,大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值,许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力,减少浪费,增加透明度,并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度,让利益相关方能够更加容易地及时获取信息,例如在公安部门,让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据,就可大大降低搜索和处理时间;在制造业,整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程,可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据,并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据,组织能够通过安排对比实验,运用数据分析获取更好的决策,例如在线零售商,通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场,根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分,以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构,利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务,确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持,通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域,通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据,创新速度非常快。
应组织实施大数据产业专项
发展大数据及其相关服务业具有重要意义,有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展,不仅信息产业自身获取了巨大的数据池,各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变,结构化数据向非结构化数据演进,使得未来IT投资重点不再是建系统为核心,而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。
大数据真正的问题是大数据应用,让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑,解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展,但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划:通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究。
由此,我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态,组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程,面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域,开展大数据重大应用示范,提升基于大数据的公共服务能力;二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化,推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展,支持位置信息服务市场拓展,完善北斗导航基础设施,推进服务模式和产品创新,在重点区域和领域开展示范应用;三是大力发展地理信息产业,拓宽地理信息服务市场,推进大数据技术和服务模式融合创新,支持大数据服务创新和商业模式创新;四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程,包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目,为丰富信息消费内容产品供给提供支撑;五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目,主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。

大数据分析的典型案例有什么?

气象预报
火车、飞机温度追踪
等等

证券分析案例,我看不懂,懂的人帮我解答一下

你是在看本杰明·格雷厄姆、戴维·多德的《证券分析》吧,那本书后面对这个案例有解释。
从“圣路易斯一旧金山铁路公司”的收益记录看出,其收益扣除债券持有人利息和优先股股息后所剩无几,因此安全性没有保证。

证券投资分析作业1-4答案

第二题:
1.不知道,破题出的真没水平!这又不是开心辞典!
2.D
3.A
4.C
5.D
6.C
7.D
8.不知道,晕,鬼知道,你们老师是。。。出这种无聊的题
9.不知道,没学过
10.B
第三题:
1.BDE
2.CE
3.ABDE
4.ABCD
5.BDE
第四题:
1.对
2.错
3.错
4.对
5.错
6.错
7.错 组合投资理论是为了减小风险,但做不到杜绝风险
8.对
9.对
10.对
五,问答题
1.证券投资的功能
(1)资金积聚功能(利用债券、股票等证券商品将闲散资金集聚成巨额的资本)
(2)资金配置功能(利用证券市场将资金吸引到朝阳行业和高效企业,将有限资金合理使用)
(3)资金均衡分布功能(利用证券市场的变化及利益的驱动,将资金配置符合不同时间长短的需求)
(4)资金风险分散功能
(5)长期筹资与参与功能(上面括号内的仅供参考,例子而已,可以不写)
3.我国现行的证券监管体制
及时组建可促使二者有机互动、协调相长、对等合作的监管体制,以适应证券市场的发展需要和以责任政府为目标的法治化革新。依据组织体系构成划分,即要求固有监管者重在把握宏观秩序的维护,市场衍生管理者旨在维系微观市场行为的审慎性引导,其他特殊监管者则用以在培养市场发达机能和维护利益、矫正社会正义间实现动态平衡。
4. 合格境外机构投资者的准入条件
(一)基金管理机构:经营资产管理业务5年以上,最近一个会计年度管理的证券资产不少于50亿美元;
(二)保险公司:成立5年以上,最近一个会计年度持有证券资产不少于50亿美元;
(三)证券公司:经营证券业务30年以上,实收资本不少于10亿美元,最近一个会计年度管理的证券资产不少于100亿美元;
(四)商业银行:在最近一个会计年度,总资产在世界排名前100名以内,管理的证券资产不少于100亿美元;
(五)其他机构投资者(养老基金、慈善基金会、捐赠基金、信托公司、政府投资管理公司等):成立5年以上,最近一个会计年度管理或持有的证券资产不少于50亿美元。
5. 对投资者进行风险教育的意义
防止投资者随波逐流,对其投资的后果做一些心理准备,帮助投资者应该怎样投资才能赚。