大數據如何交易

❶ 如何運用大數據做好精細化營銷

現在大數據不斷發展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。而該如何利用大數據來進行精準營銷呢？

1、針對性營銷

大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定製的理財產品，保險產品。

2、社交化營銷-善融商務

人們的社交行為產生了巨大的數據，利用社交平台，結合大數據分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，藉助於開放的互聯網平台，依據大量的客戶需求數據，進轎培鉛行產品和渠道推廣。通過互聯網社交平台返回的海量數據，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。

3、信用風險評估

銀行可以利用大數據增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基於大數據的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支持。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基閉好於大數據的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預防信用欺詐。

4、欺詐風險管理

信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使採取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基於大數據建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數據提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數據具有較大的優勢。

5、提升客戶體驗

銀行可以依據大數據分析，可以對進入網點的客戶提供定製服務和問候，在節假日為客戶提供定製服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大數據分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大數據預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。

6、需求分析和產品創新

大數據提供了整體數據，銀行可以利用整體樣本數據，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面中散對客戶進行分類，依據其他的數據輸入緯度來確定客戶的需求來定製產品。銀行還可以依據企業的交易數據來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。

7、運營效率提升

大數據可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大數據為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力於內部效率提升。大數據可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數據可以展現風險視圖控制信用風險，同時加快信用審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資人。

8、決策支持

大數據可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供數據支撐，同時也可以依據大數據分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基於大數據和人工智慧技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在局部地區進行試驗，大數據技術可以對採集的數據精準營銷進行分析，通過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支持。

❷ 如何用大數據炒股

我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。

那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？

目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。

和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。

由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。

量化非結構數據

不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。

2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。

在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。

從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。

做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。

量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。

金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。

衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。

結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。

華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」

在Kensho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。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。

既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。

捕捉市場情緒

上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。

在采訪中，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。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。

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。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。

回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。

上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。

量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。

「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。

隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。

於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。

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。

海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。

在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。

保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。

在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」

另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。

此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。

關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。

回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。

此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter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。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。

中國原創大數據指數

盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。

網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。

百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。

外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。

百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。

「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。

和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。

此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。

網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。

傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。

「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。

百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。

業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。

但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。

樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。

樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。

展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」

除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。

正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。

天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」

在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。

大數據投資平台化

中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。

然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。

目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。

螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」

網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。

通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。

通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。

通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。

通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。

假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。

通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。

「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。

大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。

例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。

未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。

「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理

❸ 什麼是大數據交易

現在關於大數據都是在濫用概念。大數據本意指運算的數據量大。而很多專商家或者傳媒為了奪人屬眼球，胡亂的編造些怪異概念出來。而所謂的大數據交易，其實就是通過網路在線搜索關注度很高的交易標的，這種方法未必可行。關鍵的還是要自己認真分析。首先是根據政策的方向，把握行業機會，再在行業中去尋找具有高門檻的龍頭行業（當然，現在的龍頭區分比較細化）。

❹ 如何實現大數據交易

大數據時代，數據成為數字經濟的關鍵生產要素，以數據為基礎，以人工智慧為主要驅動力的新型經濟形態正在蓬勃發展。大數據產業發展的核心在於數據自由流通，而數據交易就是實現數據有序流通的關鍵一環。

近日，發源地大數據對我國大數據交易產業進行了深度研究，指明了未來發展路徑。

2011年至2014年這四年間，我國大數據處於起步發展階段，大數據的市場規模增速穩定，每年均保持在20%以上。

2015年，大數據市場規模已達到98.9億元，同比增長30.7%。

2016年，大數據市場規模增速迎來高潮，達到45%，市場規模繼續擴大，超過160億元。

預計2017年至2020年，大數據的市場增速穩定。

我國主要的大數據交易平台分布在西南、華中和華北地區，均屬於國內第一批崛起的大數據交易平台。

從當前的發展來看，中西部發展勢頭強勁，產業發展進入良性循環，是國內最早規劃並實施大數據產業發展的地區。

東部地區則依託經濟優勢，聚集效應開始顯現。就目前而言，以北京、上海、廣州為中心向四周輻射，形成以京津冀地區、長江三角洲地區和珠江三角洲地區為集團樞紐的沿海大數據走廊格局，是東部地區大數據交易平台建設的最大特點。

1.大數據交易平台建設進入井噴期。

數據交易平台是數據交易行為的重要載體，可以促進數據資源整合、規范交易行為、降低交易成本、增強數據流動性，成為當前各地促進數據要素流通的主要舉措之一。從全國范圍來看，2015年前成立並投入運營的有北京大數據交易服務平台、貴陽大數據交易所、長江大數據交易所、東湖大數據交易平台、西咸新區大數據交易所和河北大數據交易中心。2016年新建設的有哈爾濱數據交易中心、江蘇大數據交易中心、上海大數據交易中心以及浙江大數據交易中心。據有關數據預測，到2016年年底全國類似的交易平台數量可能達到15到20個[1]。

2.大數據交易變現能力有所提升。

在國家政策的推動鼓勵下，數據交易從概念逐步落地，部分省市和相關企業在數據定價、交易標准等方面進行了有益的探索。隨著數據交易類型的日益豐富、交易環境的不斷優化、交易規模的持續擴大，我國數據變現能力顯著提高。據《2016年中國大數據產業白皮書》不完全統計，2015年我國大數據相關交易的市場規模為33.85億元，預計到2016年國內大數據交易市場規模將達到62.12

億元，2020年將達到545億元。

3.大數據交易仍整體處於起步階段。

從整體發展水平來看，我國大數據交易仍處於起步階段，突出表現在以下幾個方面：一是數據交易主要以單純的原始數據「粗加工」交易為主，數據預處理、數據模型、數據金融衍生品等的內容的交易尚未大規模展開。二是數據供需不對稱使得數據交易難以滿足社會有效需求，數據成交率和成交額不高。三是數據開放進程緩慢一定程度上制約了數據交易整體規模，影響數據變現能力。四是數據交易過程中缺乏全國統一的規范體系和必要的法律保障，無法有效破解數據定價、數據確權等難題。

❺ 如何用大數據賺錢

問題一：通過大數據如何賺錢 首先要確定自己有的「大數據」是什麼數據，大到怎樣的量級，其中包含的數據元素有多少；
其次找到自己擁有的數據本身的商業屬性，找到需要這些數據的用戶，並確定他們對這些數據需要是否剛性，以及調研可以為使用這些數據的用戶帶來哪些價值或者改善；
最後就是設計一套運營模式，讓這些數據變現。包括可以一次性的出售，這基本上不會有太多價值；更好的方式是數據動態更新，提供各種數據之間關聯分析和目標組合，分別按照不同用戶需要持續提供，也就可以長期的賺錢了。
市場上多數大數據本身並非真正的大數據，只是一部分數據資料而已！

問題二：大數據怎麼賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情哪李。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。

問題三：如何利用大數據賺錢的方法和途徑 這個要看具體的情況吧，而且做生意還是要多選擇，我在國外看過一個很有特色的無比牆畫，畫面漂亮，不要開店的，不知道國內有沒有，可以找找，以後絕對會取代牆紙

問題四：人人都在講大數據，怎麼利用大數據賺錢 大數據技術應用上可以通過開發各種APP或者系統、網站等藉助大數據分析，精準營銷，節約成本，挖去潛在用戶人群及消費市場，從而實現變現盈利

問題五：怎麼用大數據賺錢 可以說得具體點嗎

問題六：大數據不再神秘 可誰知道怎麼用大數據賺錢 用大數據賺錢，最低層次的，是賣數據――通過交易平台把掌握的數據直接賣出變毀扒現。
更高層次的，對數據進行分析，形成分析報告，提供給有需求的組織，這是數據可視化變現。
再高點層次的，像精準營銷這種，通過掌握的海量用戶數據進行用戶畫像，為他們展示精準的廣告，收取廣告主的錢，這是用數據間接變現。
最高層次的，醉翁之意不在酒，通過數據找准客戶所在，最終完成自己產品的銷售，或促成項目達成，這是數據商業價值變現。

問題七：怎麼李余遲樣利用大數據賺錢？ 要看新聞更新的是否快，可以做個自己的新聞類門戶網站

問題八：怎樣通過大數據賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。

問題九：大數據公司怎麼賺錢? 根據個人理解，大數據公司賺錢分為三個等級
1. 直接出售數據： 包括脫敏的各種交易、操作、用戶信息；互聯網抓取的 *** 息
2. 對數據進行結構化分析後出售： 各種輿情監測，廣告投放，傳播分析等
3. 根據批量結構化後信息數據進行建模： 用於個性化推薦，走勢預測等
中介公司大概能做第一個級別的吧。
當然，後面還有人工智慧，只是目前依靠這個賺錢的公司還沒看到。

問題十：現有的大數據公司，都是如何賺錢的呢 為各行業和企業做數據分析啊，互聯網時代數據是很重要的，依賴有效的數據分析，可以預測到很多方面，並作出適當的運作調整。會有企業因為自己沒有能力做這一塊，但又需要有這方面，就找他們設計開發咯。

❻ 什麼叫大數據量化交易大數據量化交易是什麼地位

【導讀】很多人對於大數據量化交易不清楚，只知道大數據，其實大數據量化交易是基於大數據以上是雲社區搭建的載體，下面我們就來聊聊什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?

現在發達城市北上廣，已經開始用大數據，運做基金了。而且門檻很高，必須金融和計算機的本科以上人員，研究生擇優錄取。

可見大數據，發展的力度。很多人不知道大數據怎麼交易股票，這這里簡單說下，現在好多券商軟體支持，大數據自動化交易，也就是說，當你編寫好自己的預期策略後，由程序根據你的策略實行，自動化交易。現在名聲僅次於巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大數據量化交易的先驅，他名下的大獎章基金，就是根據大數據量化交易運行。

大數據量化交易，可以實現。一天成百上千次此交易，只要資金允許。這也是發達發達城市為什麼著重研究的對象。還有大數據是未來的趨勢。電腦在對市場熱度的分析，要強於人工識別。但是論單個交易，人工肯定強於電腦，但是從現在的基金規模來看。電腦交易是主要趨勢。不管多厲害的基金經理，精力都是有限的。

目前的大數據都是藉助python為主要語言編寫的，感興趣的可以看看相關方面的學習。券商對自動化交易的資金，一般是5w門檻。

以上就是小編今天給大家整理發布的關於「什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?」的相關內容，希望對大家有所幫助。隨著市場的發展。大數據量化交易，會慢慢普及。

❼ 可以利用大數據炒股嗎

大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。

其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。

❽ 「大數據」要這樣用才賺錢!

「大數據」要這樣用才賺錢!

大數據的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少；就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟之後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。
一石激起千層浪，國務院發布的2015 第50號文《促進大數據發展行動綱要》刷滿了朋友圈，特別是其中提到了大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放。2017年底前形成跨部門數據資源共享格局，到2018年實現統一共享平台全覆蓋和數據共享及交換。2020年培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業，500家大數據應用、服務和產品製造企業。
眾所周知，大數據商業價值巨大。但是中國大數據的商業價值還沒有被充分挖掘。主要的困難在大數據的分散，具有價值的數據大部分集中在在政府內部，壟斷國企業，以及互聯網巨頭之中。分散的數據無法幫助企業拿到具有價值的信息，無法實現大數據的商業變現。政府開放數據，以及大數據交易市場的建立是中國大數據商業價值應用的重中之重。
另外大數據的應用場景和大數據隱私問題，也是大數據商業應用功能的兩大問題，不知道數據應用場景，就無法尋找具有價值的數據，就無讓數據發揮作用，大數據的應用就會停留在解決數據採集、處理、存儲等大數據1.0時代的低級階段，無法實現大數據商業變現，無法激勵企業進一步投資大數據，無法形成數據價值應用的生態循環。大數據隱私問題是所有企業不能迴避的問題，到底何種數據可以進行交換，何種數據可以採集和變現，何種數據可以作為商品在市場流通，這些問題既影響個人隱私保護，又影響到企業購買數據產品的積極性，同時也影響了數據企業的發展。
中國大數據企業分為三類，一類是大數據技術公司，為企業提供大數據平台搭建，技術咨詢，大數據計算和存儲的產品，例如華為、亞信、浪潮等傳統IT公司。一類是大數據服務公司，為企業提供基於大數據技術的服務、平台、產品。包括為企業搭建大數據挖掘工具，搜索引擎，分析引擎等大數據處理平台，大數據清洗和挖掘服務例如明略科技，ADMaster，百分點。最後一類是提供數據產品的大數據公司，他們擁有數據，加工生成具有價值的數據，為市場提供標準的數據產品。例如芝麻信用，TalkingData，九次方，星圖數據等。
中國大數據市場的數據來源有四種，一種是通過網路爬蟲採集的外部數據，大多數提供輿情分析的公司就是通過爬蟲技術來進行數據採集的。例如海量數據。一種是提供SaaS服務得到的數據，例如Talkindata。另外一種是靠和運營商或政府合作，通過數據挖掘得到的數據，例如亞信和九次方。最後一種就是自身平台產生的數據（電商、旅遊、媒體等互聯網企業），包括BAT以及較大的一些互聯網公司如360、當當、唯品會、聚美優品、攜程、今日頭條等。
一、開放數據的價值
開放數據就是政府向社會公布自己所擁有的，並經過脫敏的數據。包括天氣數據、GPS數據、金融數據、教育數據、交通數據、能源數據、醫療數據、政府投資數據、農業數據等。這些原始數據本身並沒有明顯的商業價值，但經過一些公司加工之後，可以產生巨大的商業價值。
開放數據在美國有幾千億美金的市場，包括300億美金的氣象數據，900億美金的GPS數據，上千億美金的醫療數據。但政府開放的數據是原始數據，數據自身的商業價值並不大，需要專業的公司對數據進收集，清洗，挖掘，展現，從而形成具有商業價值的數據。在美國有很多公司是依靠加工政府開放數據而實現其商業價值的，例如處理天氣數據的Zillow公司，the weather channel 公司，以及處理GPS數據的Garmin公司，它們的總市值已經超過了一百億美金。
1 、政府開放數據的主要范圍
a政府收集和製造的科學數據。例如天氣數據，政府資助的醫療研究數據。這些數據都可以作為公共資源進行使用。
b 政府運行的數據，例如政府支出或大型項目運行數據。開放數據一方面可以增加民眾對政府的信任，另一個方面可以給一些公司帶來商業機遇。
c監管行業的數據。這些數據由企業提供給政府，並且經過政府二次加工。這些宏觀數據對於產業規劃，企業的投資戰略都有很大影響。
2、 中國開放數據之路的挑戰
a 國家對數據治理還沒有完成。很多數據沒有集中管理，還是處於信息孤島狀態，這些都是開放數據需要解決的問題。數據治理投資巨大，時間周期較長，都是巨大的挑戰。
b 一些開放數據還不是電子形式。例如醫療數據和教育數據，在一些地區還處於紙質記錄狀態，沒有形成電子檔案。這些數據的電子化也是一個較大的挑戰。
c 開放數據的脫敏和整合將是一項重大的挑戰。特別是國有企業的數據，哪些數據可以公開，哪些數據需要脫敏，如何整合各個地方的數據，這些都是一個挑戰
d 大數據服務公司和大數據人才匱乏。由於大數據市場剛剛開始，市場上缺少大數據人才和大數據服務公司，公開的數據短時間可能很難產生商業價值，這會影響政府和企業開放數據的積極性，不利於形成良性的大數據商業市場，會影響開放數據項目的持續發展。
3、有關開放數據一些建議
人類社會即將進入數字時代，開放數據將會是巨大的生產力。政府已經認識到了開放數據的價值，會持續推動政府和國企的數據開放。即使短時間內開放數據的投資看不到商業價值，但其未來經濟價值會促使政府堅持開放數據的政策，持續進行投資。就像中國的高速公路，開放數據是另外一條信息高速公路，將數據轉化為資產，轉化為巨大的社會生產力，幫助企業實現更大的商業價值。
對於數據擁有者的政府，需要在保障公共安全和個人隱私的前提下，完成數據治理和數據整合，逐步向社會開放數據，並提高數據質量，公開面向所有個人和企業，有效利用政府科技資金，讓利益相關企業和個人參與到開放數據項目中，鼓勵創新，接受外部挑戰，利用集體智慧，實現數據最優選擇。
對於國有企業，需要在保護自身商業利益的前提下開放數據，幫助各自產業鏈企業的發展。同時開放數據也可以幫助其自身進行產業規劃，進行有效投資，發現市場機會和風險，穩健經營，科學決策。企業可以利用開放數據提高生產效率，減少資源浪費，降低決策失誤風險。產業鏈企業的良性發展，也會推動國企自身發展和進化，提高競爭力，優化企業經營，實現產業共贏。
對於企業家，開放數據將會作為新的資源，幫助企業進行發展，聚焦新的商業機遇，特別是在開放數據影響較大的保健行業，金融行業，能源行業，教育行業。數據服務公司可以利用開放數據，幫助消費者挖掘數據的潛在價值，為企業和政府提供具有價值的商業數據。對於經營中的公司，可以利用開放數據評價商業夥伴和潛在投資，通過提供數據來樹立消費者的忠誠度，學會在透明的商業社會中進行經營，尋找公共或私人合作的機會，專注自身產品和客戶，為消費者提供更好的產品和服務。
二、萬億的大數據市場
2014年的GDP中消費佔比已經超過了50%，標志著中國經濟正在向市場經濟轉型，消費佔GDP 50%－70%是中等發達國家向市場經濟過渡的一個表現，未來中國經濟增長最大的引擎應該來源於消費，特別是個人消費。中國正在經歷經濟結構調整和城鎮化，個人消費需求巨大，社會產品較為豐富，渠道也較為通暢，物流成本正在下降，運輸能力正在提高。但是社會消費零售總額增加的還不夠快，資源配置不平衡，社會整體消費水平還處於較低的水平。這些問題正在成為中國經濟發展的難題，是企業和社會需要解決的問題。
大數據的商業應用將會幫助企業解決這些問題；大數據的有效利用將會提高社會消費水平，將會幫住企業提高效率、洞察客戶、增加收入。大數據商業應用未來是萬億級的大市場，大數據是大生意。
大數據時代最重要的特徵是人類所有的行為都被數據記錄下來，無論是在電商的購買行為，旅遊度假，娛樂活動，行為軌跡等，所有的人類社會行為都被各種感測器和互聯網記錄下來。數據記錄了一切，人類社會的行為都變成了數據，用紙質媒體記錄人類歷史的時代已經過去，歷史正在被數據以文字、數據、表格、聲音、影像的方式記錄了下來。中國的大數據應用主要集中在徵信和精準營銷，這兩個市場的規模加在一起不過兩千億，但是大數據如果同所有企業的商業需求相結合，其產生的化學反應將是巨大的，市場規模將會超過萬億，大數據是個大生意。
網路連接了信息與讀者，阿里連接了商品與消費者，騰訊連接了人與人。BAT所有的連接都是建立在數據基礎之上的，可以認為大數據連接了一切。數據連接了消費者和商家，數據連接了客戶習慣，數據連接客戶喜好，數據連接了位置，數據連接了時間和空間，數據連接了歷史和現在。連接一切的大數據將會反饋所連接的事物、空間和時間，通過數據記錄來反饋物體的移動，客戶的消費習慣，個人愛好，行為習慣，活動軌跡，運動規律等。重要的這些反饋數據能知道；你是誰、你在哪裡、你喜歡什麼、你在干什麼、你的消費能力、以及你未來的需求等。所有被反饋的事物都被打上了一個或多個數據標簽，這些具有價值的標簽經過整理和分析後，將會揭示事物之間的相關性和規律，將會為個人、商家、社會帶來巨大價值。
1、大數據幫助製造業規劃生產，降低資源浪費
製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，為客戶定製產品。
例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥，
2、移動大數據幫助房地產開發商規劃房地產開發
房地產行業在過去為中國GDP貢獻了很大力量，未來粗放型的房地產行業將會轉向精細化經營，從選地到規劃和從設計到建設，都需要參考當地到人口數據和消費者信息，進行科學決策；利用大數據商業應用加快房子銷售速度，降低自身負債。
房地產公司可以利用人群的手機位置信息來幫助企業進行開發規劃、土地選址、商鋪開發等。同時利用人群到用戶畫像信息幫助房產公司選擇合作商戶，提升消費人氣，最終提高房產價值。
3、移動大數據幫助餐飲零售行業進行選址和顧客導流
餐飲零售行業最關注客戶流量，過去開店選址時經常安排人員在十字路口進行人流統計，利用統計的人口流動信息來決定開店地址。進入到移動互聯網時代之後，智能手機的位置信息可以幫助餐飲零售行業進行開店選址，企業可以參考客戶畫像來決定開店的規模，以及產品的類別。
移動互聯網端的用戶標簽和畫像數據還可以幫助企業進行一些精準營銷，為新開的商戶導入客流。特別是在規模較大的購物商廈中，移動App端的位置導航功能，可以指引客戶找到新的商戶，參加促銷活動。市場上已經有成熟的零售餐飲商家和移動互聯網大數據公司在開店引流方面進行合作，資金利用的杠桿率超過了5倍，投入產出比較高。
4、感測器數據幫助產品進行故障診斷和預測
家電和汽車正在走向智能化，通過安裝感測器，汽車和智能家電可以將運行參數和運行狀態傳送到廠家的雲平台，廠家可以了解其產品的運行狀態，零部件的老化程度，幫助廠家及時更換故障器件，延長產品使用壽命，提高安全系數。汽車行業和智能家電在物聯網領域將會產生巨大的市場，雲計算和大數據處理平台將起到關鍵的作用。
中國汽車市場的銷售規模超過萬億，家電市場也有一萬多億。車聯網和智能家電涉及的大數據應用市場也是巨大的，按照大數據商業變現高杠桿率的特點，其市場規模至少應該在百億左右。
5、利用移動互聯網位置信息進行精準營銷
O2O已經成為了一個重要的商業模式，很多互聯網企業和傳統企業都在尋找O2O的應用場景，訂餐、教育、家政、汽車美容等都成為O2O的應用典範。移動互聯網數據具有LBS和實時特點，可以幫助企業及時連接客戶，依據客戶需求進行精準營銷。
大型購物中心一般都設有電影院，經常存在某些電影在開場前30分鍾，大量電影票還沒有出售的情況。藉助於手機App推送廣告功能，電影院在電影放映前30分鍾，可以將電影票以2折價格推送給正在周圍就餐的客戶。依據客戶畫像信息，電影票將推送給喜愛看電影的顧客，增加電影銷售額。企業可以利用手機App進行廣告推送，做到千人千面，依據客戶喜好來進行廣告推送。這種精準廣告推送具有成本低、轉化率高的特點，在餐飲、服裝、美容、零售等行業取得了良好的應用效果。如果基於位置信息的精準廣告推送被大規模的商業應用，將會促進商品流轉，大幅度提高社會消費總額，幫助傳統企業實現互聯網＋的戰略。
6、電商大數據將會幫助企業優化資源配置
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，電商網站內推薦引擎將會依據客戶的購買行為，進行關聯產品的推薦。除了精準營銷，電商還可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單後的短時間內，將貨物送上門，提高客戶體驗。電商還可以利用其交易數據和現金流數據，為其生態圈內的商戶提供小額貸款，也可以將此數據提供給銀行，為中小企業信貸提供支持。
電商的數據量足夠大，數據較為集中，數據種類較多，其商業應用具有較大的想像空間。包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、消費行為的相關度、消費熱點等。依託大數據分析，電商可幫助企業進行產品設計、庫存管理、計劃生產、資源配置等，有利於精細化大生產，提高生產效率，優化資源配置。
7、移動大數據助力交通運輸規劃和管理
交通大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器的數據了解車輛通行密度，合理進行道路規劃。另一方面可以利用大數據分析來實現交通信號燈智能切換，提高已有線路運輸能力。
在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。大數據可以幫助機場安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大數據提高上座率，降低運行成本；鐵路公司可以利用大數據安排客運和貨運列車，降低運營成本。
8、大數據幫助金融行業進行價值變現
大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。招商銀行(600036,股吧)利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為數據進行分析，每周給客戶發送針對性廣告信息。
中國目前金融行業大數據價值變主要在用戶體驗提升和大數據營銷兩個方面，其中招商銀行信用卡中心和平安銀行(000001,股吧)走到了金融行業的前面。
大數據在很多行業都有廣泛的應用場景，例如在醫療行業，農林牧漁、能源行業、物流行業等，大數據將會是電商之後的另外一個巨大市場，結合了所有行業的商業需求之後，大數據產業的市場規模將會是個萬億級別。大數據不是電力但是比電力更能提供動力，大數據不是石油，但是比石油更能驅動企業發展。大數據就是資產，能夠幫助企業進行價值變現。大數據的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少；就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟之後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。

❾ 公司如何通過大數據賺錢

公司如何通過大數據賺錢

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到具體大數據如何帶來收益，和具體如何實現的例子，這是怎麼回事呢？

多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）

在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。

公司如何通過大數據賺錢

通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出股票。

有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。

即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。

這個項目的成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。

公司為何因為大數據虧錢

然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：

步子邁太大：大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。

低估人力投入：在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。

迷信自然語言處理：大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠－－而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

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