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微信大數據測試

發布時間:2023-06-02 07:35:45

微信大數據監測多久解除

不會解除。
微信被大數據監測只要你在用智能機,都會一直被收集大數據。並進行分析。你可以在手機設置里選擇取消一些軟體對你手機許可權的讀取,這樣會減少一些數據的暴露。
大數據,IT行業術語,是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

⑵ 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題,無論國際上還是國內,影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展,進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據,如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的,這個數據洪流是我們前所未見的,他是全新的、強大的、當然,也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題,正是在互聯網環境下,如何利用大數據技術,進行股票預測的研究。–今天,我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據,我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測,預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的,這樣的分析方法是否會有誤差?
從傳統認識上,由於資源和科技的局限,如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生,通過所選取的個體來代表全體,如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據,它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現,使人類進入了一個快速發展階段,大數據也一樣,它的含義是全體樣本,從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息,從數據源上講,本文沒有採用所有社交網路上的數據,只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒,搜索數據能反映用戶的關注點和意圖,在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值?
我認為都有價值,互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡,可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出;而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程,它是關注度的概念,某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向,搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異,您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的?
正如上一個問題里提到的,如果是股票推薦,買進賣出等原則問題,則應該考慮互動數據,但如果已經買到手了,搜索數據可以提供一個幅度的概念,類似債券評級A級、AA級、AAA級等,供投資者參考,因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布,是否意味著主要發布渠道是微博?現在微信公眾號很火,有沒有考慮通過這個渠道也發布消息?
事實上,信息傳播的方式很多,微信作為新媒體當然影響力不容小覷,但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式,未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息,那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集?這會有多大的影響?
會被採集,但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大,該推送會增加推薦股票1點權重,每隻股票的權重成百上千,因此影響極小。
數據來源是微信公眾號,除了准確性的考慮之外,是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私?
從法律角度來看,搜索微信或其他個人聊天記錄,是侵犯個人隱私權的,因此如果騰訊開放了這樣的介面,每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為,其結果也是由騰訊來承擔,而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任?
在整個社會,我們作為系統技術提供方,應恪守大數據的倫理道德,遵守國家法律,如侵犯個人隱私,系統不會採集,谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」,本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性,及時度越高,數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度,關注頻度越大,上漲的可能性越高。

數據的完整性:我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票(創業版除外)在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性:文件格式由負責保存數據文件的程序決定,單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性:由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供,在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性:考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬,以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽,程序中採集兩條信息之間間隔了5秒,因此理論上11180秒(3.1個小時)可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日,在9點-9點30分之間採集所有數據,需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備,在一台設備上,交易日每天早六時開始進行數據採集,也滿足及時性要求。
數據分析:查看三個高優先順序的股票,該股票當日的開盤價與收盤價,再與當日(2015-4-8)上證綜指進行比較,可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論:按照上述方式,系統每天推薦出當日股票,在開盤時進行買進,在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日(2015-3-1至2015-3-31),系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性,因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種:
一是瀏覽數據,主要用於電商領域的消費者行為分析,瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步,進一步刻畫出用戶的訪問路徑,分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據,主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據,能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據,主要是微博、微信、社交網站的數據,反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中,主要參考三個變數:投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應(市場情緒)。他認為,市場本身帶有主觀判斷因素,投資者情緒會影響投資行為,而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等,藉助自然語言處理方法,提取有用的信息;而藉助機器學習智能分析,過去量化投資只能覆蓋幾十個策略,大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究,已逐漸成為一個新的學術熱點,並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上,研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度(以交易量指標衡量)及股價走勢的變化。
對於搜索數據:互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域,其原理是:股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應;與此同時,投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象,我們要做到是:找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標,綜合眾多投資者的先行搜索指標,對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣,不斷優化模型、灌入海量信息,然後給出結果。並且在處理的信息中,有80%是「非結構化」數據,例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等,這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法,可以將互動數據里的金融對話量化為「-1(極度看空)」到「1(極度看多)」之間的投資建議,通過分析互動數據的數據文本,作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛,解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的,它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面,我們面臨著一個僵局,比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去,現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的,因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確,因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣,因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質,也構成了人腦的本職,而無論是世界的混亂還是人腦的混亂,學會接受和應用他們才能得益。
我相信,利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算,可以對所有股票進行大數據遴選,從而給出投資建議。我認為,我們的肉身剛剛步入大數據時代,但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中,率先用理性擊碎固有思維的人,也將率先獲得大數據帶來的益處。

⑶ 微信上傳輸的圖片會不會大數據監測

不會的。
「大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。

⑷ 微信的大數據分析功能怎麼用

數據統計功能大致分為用戶分析、圖文分析、消息分析三類:

  1. 用戶分析查看任意時間段內用戶數的增長、取消關注和用戶屬性等統計;

  2. 群發圖文消息分析,查看任意時間段內圖文消息群發效果的統計,包括送達人數,閱讀人數和轉發人數等分析;

  3. 消息分析可查看針對用戶發送的消息的統計,包括消息發送人數,次數等分析;

  4. 成為開發者的公眾號,可以查看介面調用的相關統計。

⑸ 微信大數據查詢是真的嗎

微信大數據查詢是真的
分明查大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
微信也不會將用戶的任何聊天內容用於大數據分析。
正常情況下,他人想要同步或查看我們的聊天記錄,毫無可能。

⑹ 大數據如何搜索微信數據分析

1、首先點擊搜索點擊手機微信開啟並登陸,在發現界面點擊搜索按鈕。
2、其次進入小程序輸入微信數據搜索並進入年中數據小程序。
3、最後查看報告在年中數據報告欄可以查看各種數據報告。

⑺ 在微信上可以做大數據分析嗎

可以,做些簡單的。微信公眾號可以了解閱讀量,閱讀人數。微信群也可以分析受眾人群。這個得長期跟蹤統計,很麻煩。但總的來說可以對用戶有個大致的了解。

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