
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
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16