京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为何大家对大数据表现出如此激情_数据分析师
为何大家对大数据表现出如此的激情呢?看看外面精彩的世界便知一二。
大数据最近很火爆!马云收购恒生终于在传言不久后,被恒生电子股份有限公司股东股权变动的提示性公告证实。马云不好好经营电商打通线上线下,他花33亿收购恒生干嘛?令许多人疑惑不解。有人甚至发出感慨:“愚人节那天才见53.7亿入股银泰,今又见33亿入股恒生。各种整合融合势不可挡!线上虽易,线下不易,且行且珍惜。”其实当你明白何为大数据,就知道这次马云又在布一个很大的局,他也开始向大数据领域发力了。
在美国,大数据产业发展已步入大规模商业化阶段,已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域,美国提出大数据的战略地位堪比工业时代的石油。
在欧盟,相关报告指出,欧盟公共机构产生、收集或承担的地理信息、统计数据、气象数据、公共资金资助研究项目、数字图书馆等数据资源的全面开放,预计每年将会给欧盟带来400亿欧元的经济增长,欧盟认为大数据是促进经济增长的重要力量。
在英国,经济与商业研究中心CEBR 2012年研究报告进一步证实了大数据的经济价值,2017年预计将达到407亿英镑。
在韩国,“智慧首尔2015”计划指出:“首尔开放数据广场”是开放性的数据中心,已有33个数据库、880个数据集,为用户提供十大类的公共数据信息,包括育儿服务、公共交通路线、巴士到站时间、停车位、各地区天气预报及涵盖生活方方面面的信息。韩国认为公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产。
由此可见,大数据早已不是云山雾罩的新生事物,马云知道,全世界都知道。可以预料大数据将会成为未来产业财富扩张的重要引擎。
而在中国随着经济增长模式的根本性转变、新技术新产业的兴起、激烈的行业竞争以及自身价值创造的业绩压力,无论是金融业还是产业都需要借助对自身业务数据、行为、过程的分析与优化,推动自身的转型与创新。
产业是经济基础,金融对产业的发展起到催化剂和倍增剂的作用,金融只有与产业融合才能产生放大效用,才能产生巨大价值。但是长期以来由于数据统计、集成、储备和分析模型的不完善,网络技术的不成熟,产业和金融无法进行有效的结合,产业金融也面临着不均衡发展的困境,尤其像艺术品、发明专利、金融票据、林权、农地、旅游、种子、机器人等之类比较难定价的特殊商品更无法形成资产证劵化。
互联网元素的要点就是去核心化、扁平化、便捷、数据思维与公开公正,而大数据是支撑和优化信息资源、自然资源、客观因素的量化性综合指标认定,它强大的系统数据集成和分析能力,势必给人类社会带来前所未有的应用领域和想象空间,成为人类社会等同于自然资源、人力资源一样重要的未来不可或缺的战略资源。
互联网促进了科技的创新,提高了生产力,而大数据及其运用在我国未来产业经济发展中将扮演举足轻重的角色,特别是金融围绕产业升级及换代,植入互联网大数据元素将成为无法估量的产能!概括为产业-互联网-金融三位一体的融合。
然而大数据于产业金融领域的运用究竟如何很好的实现?概括起来为以下两方面:
其一、系统模型:通过检索引擎及爬虫技术采集产业和产品互联网海量数据;通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式,存储一批完备的产业相关的金融大数据;通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告,然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型,以价值链为基础的决策模型并提供适合产业的基于大数据支持下的产业综合指数及参考指标。
其二、系统实现:
1、产业和产品的价值评估:充分利用计算机技术和网络技术,实现对产业、产品的综合评估及计算机自动化处理,管理上实现现代化、科学化、自动化。
2、产业的风险预警及预测:通过此系统实现产业以及产品的价格的预测及风险的预警;
3、产业的风向标的参考指数及指标:系统整合产业及金融大数据云平台等众多资源,由来自各个方向的数据,结合多种评估模型,分几段实现产业指数体系及评估系统。产业指数包含综合指数、分类指数(产品指数、评估指数等)。该产业指数将成为产业市场的“晴雨表”和引导投资的“风向标”。
以大数据林权为例:通过检索引擎及爬虫技术采集互联网海量数据;通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式,存储了一批完备的林业及林业相关的金融大数据;通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告,然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型;以林业价值链为基础的决策模型并提供适合林业的基于大数据支持下的行业综合指数及参考指标,打造“林权交易评估参考系统”为核心的产业金融投资生态圈,构建林业金融大数据平台;并融合支付、交易和其他衍生业务,构成领先的产业互联网金融综合解决方案,真正使企业与金融部门通过一定的关系相互连接、贯通,实现产业资本和金融资本的相互转化。
今天,大数据云端存储已经成为一种时髦,数据源的采集,人才,数学模型,加上心理学的分析后对数据的运用成为一种必然。目前很多大数据公司花费大量的资金及人力仅仅是采取了大量的数据,在预处理及运用上还有很长的路要走。
面对行业分割,部门垄断的事实,只有创新的方法才能实现数据的获得,才能使数据库成为人才资源一样的战略物质,而不是束之高阁让宝贵的数据资源随着时间的流逝贬值。让大数据为国家发展规划提供帮助,为实业兴邦企业发展指明方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20