證券行業大數據應用

1. 大數據可以應用在哪些行業

大數據基礎知識有三個主要部分，分別是數學、統計學和計算機，同時輔助社會學、經濟學、醫學等學科。
可以到這邊看看

2. 大數據的應用案例以及未來發展趨勢

趕超發達國家的重要機遇
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學科如天文學和基因學，創造出來大數據這個概念，如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智力與發展的領域中。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器、智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據，大數據時代已經到來。
當前全球和我國大數據都呈現了井噴式爆發性增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。其發展特點，一是數據量呈現指數級增長。二是不同行業的大數據內容和開發應用特點各有不同，如證券、投資服務以及銀行等金融服務領域擁有最高的平均數字化數據存儲量，通信和媒體公司、公共事業公司以及政府等組織也有規模顯著的數字化數據存儲，這些行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。三是可以預見到大數據高速增長的現有趨勢將繼續推動數據增長，例如在各部門和地區之間，企業正在加快收集數據的步伐，推動了傳統的事務資料庫的增長；醫療衛生等面向消費者的行業中，多媒體的廣泛使用刺激了大數據的增長；社交媒體的廣泛普及以及物聯網中應用的不斷創新都進一步推動了大數據不斷增長……這些相互交叉的動力刺激了數據的增長，並將繼續推動數據池的迅速擴張。
發展大數據及其相關服務業將成為新興經濟體特別是我國在戰略性新興產業領域發揮後發優勢趕超發達國家的重要機遇。只要條件具備，發展中經濟體能夠利用大數據發揮巨大的潛力。例如，亞洲地區移動手機用戶最多，終端設備最多，其中中國設備數量最多，個人位置數據在亞洲已經領先。此外，在IT資產方面，盡管一些新興市場組織落後於發達市場，但發展中經濟體可以用最新技術跳躍式前進。大數據的應用不僅僅是商務，通過用戶行為分析實現精準管理、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景，包括消費行業、金融服務、食品安全、醫療衛生、軍事、交通環保、電子商務、氣象等。發展大數據產業機遇可貴潛力巨大。從經濟和產業發展維度看大數據及相關產業發展的潛力，我國獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展，給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。
信息服務業發展的重要推力
研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
例如醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量；公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率；市場和營銷領域，能夠利用大數據幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品以滿足自身的需求，提高附加值。數據已經成為可以與物質資產和人力資產相提並論的重要的生產要素，伴隨著信息化發展，企業將收集更多的信息，從而帶來數據呈現指數級的增長。大數據在同時為商業和消費者創造價值方面有巨大的發展潛力。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。例如，能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量。麥卡錫公司研究報告指出，預計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。通過利用大數據實現政府行政管理方面的運作效率提高。估計歐洲發達經濟體可以節省開支超過1000億歐元，其中尚不包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差的影響作用。可以預見的是，隨著人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果進行深入分析的能力超過以往，隨著越來越尖端技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。其價值一是提高透明度，讓利益相關方能夠更加容易地及時獲取信息，例如在公安部門，讓原本相互分離的部門之間更加容易地獲取相關數據，就可大大降低搜索和處理時間；在製造業，整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實現並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量。二是可以通過實驗來發現需求、暴露可變因素並提高業績。隨著組織創造並存儲更多數字形式的交易數據，並以實時或接近實時的方式收集更多准確而詳細的績效數據，組織能夠通過安排對比實驗，運用數據分析獲取更好的決策，例如在線零售商，通過將流量和銷售結合的試驗論證決定價格調整和促銷活動的制定。三是更加精準地組織市場，根據客戶需求細分人群。利用大數據使組織能夠對人群進行非常具體的細分，以便精確地定製產品和服務以滿足用戶需求。例如在公共部門如公共勞動力機構，利用大數據為不同的求職者提供工作培訓服務，確保採用最有效和最高效的干預措施使不同的人重返工作崗位。四是可以協助決策者更加科學地進行決策。大數據的自動處理能夠更好地為決策者提供更加精準恰當的決策支持，通過對大數據的自動處理來替換或支持人為決策。有些組織已經在通過分析來自客戶、雇員甚至嵌入產品中的感測器的整個數據集而做出更有效的決策。五是能夠創新商業模式、產品和服務。例如在醫療保健領域，通過分析病人的臨床和行為數據已經創造了瞄準最適當群體的預防保健項目。例如互聯網公司收集大量的在線行為數據，創新速度非常快。
應組織實施大數據產業專項
發展大數據及其相關服務業具有重要意義，有望使各個行業產生更多收益。隨著我國經濟和社會信息化的高速發展，不僅信息產業自身獲取了巨大的數據池，各個行業都存在利用大數據獲取價值的潛力。大數據促使信息化建設模式大轉變，結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統為核心，而是圍繞大數據為核心。政府和企業決策者應對大數據發展研究制定發展戰略和策略給予高度重視。
大數據真正的問題是大數據應用，讓大數據更有意義。目前大數據管理多從架構和並行等方面考慮，解決高並發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心。非結構化海量信息的智能化處理包括自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等。例如2012年3月29日白宮發布美國政府的大數據計劃：通過提高從大型復雜的數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，並改變教學研究。
由此，我們提出組織實施大數據產業專項的初步設想。一是圍繞拓展新興信息服務業態，組織實施以大數據示範、加工、處理、整合和深加工的信息資源與內容服務業示範工程，面向重點行業和重點民生領域包括金融證券、醫療衛生、稅務海關、交通運輸、社會保障、電子商務等領域，開展大數據重大應用示範，提升基於大數據的公共服務能力；二是加快推動北斗導航核心技術研發和產業化，推動北斗導航與移動通信、地理信息、衛星遙感、移動互聯網等融合發展，支持位置信息服務市場拓展，完善北斗導航基礎設施，推進服務模式和產品創新，在重點區域和領域開展示範應用；三是大力發展地理信息產業，拓寬地理信息服務市場，推進大數據技術和服務模式融合創新，支持大數據服務創新和商業模式創新；四是組織實施基於大數據的信息內容加工服務業典型示範工程，包括關鍵技術產品產業化和大數據生產、轉換、加工、投送平台及專用工具的產業化項目，為豐富信息消費內容產品供給提供支撐；五是組織實施自主可控的大數據關鍵技術產品產業化項目，主要包括商業智能、數據倉庫、數據集市、元數據、可視化技術等。

3. 證券行業大數據可以運用在哪些方面

，證券行業數據是指券商還是股票分析。
如果券商行業的話，主要看經紀業務，以及其佔比是否在下降，產品銷售業務利潤是否在上升。此外，其他業務渠道是否在擴寬發展，比如投行業務。

4. 我是做金融的，想問一下大數據對金融行業有什麼價值

當然有數來據支持，可以說所有的行業，自都能夠很大幅度的提高精準率，無論是從成本還是從效果，都是大有裨益的。

要了解大數據優勢有哪，對我這個行業有哪些突出性的優勢。

誰是准確的目標受眾？如何在合適的時間、合適的地點、以合適的方式傳達給消費者正確的信息？隨著數據搜集、存儲、管理、分析、挖掘與應用的技術體系的發展，這些問題的答案已經可以顯現於眼前。

怎麼獲取數據：網民通過C2C的互動，C2B的互動，B2B的互動，實時生產數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。原本分散的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，了解用戶真實的態度和需求。

利用數據獲客：利用大數據做精準營銷的人群定向投放，根據人群的行為軌跡，再結合其他關聯數據，如社交屬性等數據來對投放人群進行標簽化管理。這樣才能使得廣告投放有千人千面的效果。

對於營銷來說，了解用戶、分析用戶尤為重要，而每年花在數據分析上的人力物力更是數不勝數。對於營銷來說，大數據更多的是支持，可以將更多的人力物力節省下來。

做數據精準獲客營銷，要找對獲客系統運營商大數據，需要了解請留言。

5. 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。版
2.證券數據分析：通過建立數據模權型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

6. 大數據應用六大模式

大數據應用六大模式
捧著金飯碗，第三方大數據公司是如何在數據堆中覓得「金塊」的呢？
「數據挖掘公司的規模不同，影響力不同導致數據挖掘公司的商業模式也有所不同。」南開大學商學院致力於數據挖掘研究的安利平教授在接受商報記者采訪時表示，目前比較盛行的數據挖掘公司多為兩大運營模式：第一種是直接為企業用戶提供其所需求的數據；第二種則是為不同的企業或企業不同的需求，對數據進行分析，提供針對性的信息，以此獲利，如天相投顧就是此類公司之一。
中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟表示，數據挖掘公司一般有六種商業模式值得參考：第一種是以廣聯達等公司為代表的租售數據模式，它們通過出售廣泛收集、精心過濾時效性強的數據，成為各自行業的翹楚。而龐大的「資料庫」則是它們的資產，也是競爭對手難以逾越的門檻；第二種則是以彭博為代表的租售信息模式，它們聚焦在某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用的數據終端，形成數據採集、信息萃取、價值傳遞的完整鏈條；第三種則是數字媒體模式，在電視、紙媒衰落的背景下，新型的數字媒體公司充分發揮大數據技術的優勢，廣泛搜集數據開展精準營銷業務；第四種則是數據使能模式。譬如阿里金融為代表的小額信貸和電影的票房預測等業務，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些業務就難以開展；第五種則是數據空間運營模式，比如近期勢頭強勁的網盤，如果從大數據角度來看，便是因為各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源；第六種則是大數據技術提供商，比如開發語音、視頻等數據處理技術的企業。
數據提供商：服務對象的「首席執行客戶」
「不管是哪種商業運營模式，擁有龐大的資料庫是根本。只有擁有了大而全的數據，才能使數據挖掘公司為多個領域提供數據。」南開大學商學院教授安利平介紹說，有了資料庫基礎，數據挖掘公司應該做的便是不斷完善和更新自己的數據挖掘工具，包括數據分析流程、技術等。
從目前的行情來看，大多數數據挖掘公司都主要服務於銀行業、保險業。因為這些行業需求大量客戶數據以此來發展業績，從中獲得盈利。
在中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟看來，大數據可掘金的行業幾乎無處不在，企業對數據的需求已經像毛細血管一樣滲透到各個領域。趙國棟表示，數據挖掘公司要做好大數據，「應該比他服務的公司更了解其客戶，才能深入分析客戶的需求」。如要給一家影院做數據挖掘，就應該調查常來這家影院的消費者，每一個時間段對應什麼樣的消費者，他們對電影的偏好，以及相關消費的偏好等，數據挖掘公司要做的就是深入到消費者中去。
「以前的數據挖掘，只在乎解決企業的技術問題，大數據時代的數據挖掘，則應該是幫助業務部門開拓市場，擴大客戶群體，提供的不只是技術，還包括運營、經營方案等。」趙國棟介紹說，除了市場廣闊，具備數據挖掘能力的公司也是資本的寵兒。
「數據的商機就在於媒體策略與選擇的更加有效性、媒體可利用的效率提高、傳播信息的效率提高等。做到極致，其實數字媒體能夠賣的不僅僅是受眾的眼球，而是其通路的價值。隨視傳媒與多家大型流量媒體夥伴合作，要把『數據』商機和在線銷售通路畫上等號。」沈雁介紹說。

7. 金融行業如何「把握」大數據

在企業信息化建設及互聯網行業的發展過程中，數據量的增長已經達到了前所未有的速度。廠商、分析師以及技術專家認為「大數據」(Big Data)時代已經到來，針對大數據的相關技術已經被IT部門提上了議事日程。除了如何存儲管理大數據，更為重要的問題是如何利用大數據為企業服務，通過商業智能以及高級分析應用將其價值發揮到最大。 新概念是新技術的催化劑，在大數據領域中，一些新技術包括Hadoop、MapRece都得到了更廣泛的應用，Hadoop、MapRece為通用計算與分布式架構架起了一座橋梁，而傳統的企業數據倉庫技術則遭遇了前所未有的挑戰。 數據大集中目前「數據大集中」的發展趨勢已在中國金融業獲得了廣泛的認同，一些大型的證券商和銀行已紛紛走上了這條道路。作為數據及業務應用的核心， 數據中心對於用戶的重要性就相當於心臟之於人體。目前，越來越多的金融企業已經投入到對資料中心的建設。事實上，對於眾多用戶而言，確保每周24小時持續運行已經不再是對資料中心的惟一要求了，先進的資料中心解決方案還應在靈活性、可擴展性、安全性、冗餘備份、環境控制以及業務延續性管理等方面有著更為出色的表現，而這一出色表現必須建立在「靈活、健康、高性能的綜合布線系統」的基礎之上。 不同於其他的行業的是，金融行業已經將網路系統作為其生產機器而並非是一般的辦公室運作工具，網路的暢通與可靠運行已經成為金融業正常運轉的首要條件。日益復雜的應用系統、海量的數據交換以及不斷的更新使得數據中心在其網路系統中占據及其重要的位置。安全：金融業永恆的話題信息安全是金融行業永遠的話題。如何利用信息技術的優勢加強金融機構的內部控制，提高金融監管和服務水平，防範和化解金融風險，促進金融改革和創新，從而推動我國經濟社會的發展，是當前我國金融業信息化建設面臨的重大問題。金融信息系統外應用系統相互牽連、使用對象多樣化、安全風險的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特徵構成了金融系統的突出特點。 國際金融危機以來，金融系統的風險控制和監管被提到了前所未有的高度。 史立談道：「金融行業對網路的安全性、穩定性要求很高，系統要能夠高速處理數據，還可以提供冗餘備份和容錯功能，保證系統在任何情況下都能夠正常運行，否則就會給用戶帶來巨大的損失，同時系統需要提供非常好的管理能力和靈活性，以應對復雜的應用。」 當然，大數據在金融行業一切都還處於初級階段，但是，金融企業每天處理的數據規模依然在保持增長，大數據分析使得商務決策越來越接近原生數據，信息的質量也變得愈加重要。如果同樣復雜的分析可以運用到相關安全數據上面，那麼大數據甚至可以用來改善信息安全。 大數據應該說是具有相當大的價值，但同時它又存在巨大的安全隱患，金融行業是不能容忍任何安全問題，一旦出現問題，必然會對企業和個人造成巨大的損失。也許當大數據真的能夠解決安全以及穩定性的問題時，大數據才能真正融入金融行業當中。

8. 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析具體有哪些職位

1.宏觀經濟分抄析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

9. 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

10. 金融行業中的大數據應用有哪些方面

金融行業會運用到很多大數據，從投資結構上來看，銀行將會成為金融類企版業中的重要部分，證券權和報表分列第二和第三位。國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，廣大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款等等。我這邊常會涉及到的大數據應用工具有finereport報表工具。