借力大數據強化網路輿情分析研判
新媒體時代，大數據技術方興未艾，面對互聯網上的海量信息，借力大數據強化網路輿情分析研判，有效預防突發事件發生，對輿情工作者亦是有益嘗試。
預測是大數據輿情分析研判的核心
大數據的核心作用是預測，大數據輿情分析研判是輿情工作者通過收集分析互聯網上關於社會熱點或網民關注焦點事件的大量消息報道，發掘背後隱藏關系，進而預測事態發展趨勢，為輿情事件處置提供決策參考。
預測不是預知，更非先知，大數據輿情分析研判也是通過對現有數據分析運算而推出結論，對事件發展趨勢的預測與數據數量、質量和分析模型等密切相關。在輿情事件處置中，應樹立依靠而非依賴數據的指導思想，避免數據獨裁，這一點我們要有清醒認識。
數據是大數據輿情分析研判的基礎
互聯網上海量數據的存在是大數據輿情分析研判的基礎，但是面對紛繁浩雜、真偽難辨的網路信息，需要輿情工作者秉持來源廣泛、時效性強、數量大的原則收集篩選各類數據，客觀反映事件真相。
數據來源要廣泛。大數據輿情分析研判所需數據，不僅要來自官方輿論場還應包含民間輿論場，既要有正面贊揚更要有負面批評。網路輿情數據按網民參與度可分為消息數據和互動數據。消息是網上關於事件的各類報道，來源廣泛、真假難辨，此類報道通常會將網民聚焦到事件本身，引發關注，是突發事件的「導火索」，也是分析事件起因的重要線索。互動數據是網民對社會熱點事件情感意願的體現，是社情民意的真實反映，是突發事件的「催化劑」，也是研判輿情發展趨勢的基礎，是輿情分析的核心，收集數據時，應特別關注貼吧、論壇、新聞跟帖、微博、微信等互動數據的採集。
數據時效性要強。現在每天互聯網上的數據以gb甚至tb級規模增加，總量超乎想像，這就需要收集輿情數據時把握好數據的時效性。對於數據時效性，通常根據輿情事件的性質、規模、影響力等因素綜合分析。
數據量足夠大。現在網上各類消息滿天飛，真偽難辨，錯誤的消息數據會嚴重影響輿情分析質量。辨別消息真偽的關鍵是看消息間邏輯關系是否合理，假消息通常與其他消息沒有聯系或聯系不緊密，不能與之構成合理的消息鏈，這就要求輿情工作者應收集盡量多的數據，數量大到能多維度反映事件真相，內在邏輯關系能讓假消息原形畢露。
數據分析是大數據輿情分析研判的關鍵
大數據輿情產品的價值來源於數據分析。數據本身並不產生價值，對數據開發利用才會產生巨大價值。好的數據分析技術或模型會透過消息表象全方位揭露隱藏於消息背後的微妙關系，國內有學者形象指出：如果把大數據比作石油，那麼數據分析技術就是勘探、鑽井、提煉、加工的技術，只有掌握大數據的關鍵技術才能將資源轉化為價值。
一個科學高效的輿情數據分析模型應盡量減少人為干預，用簡單演算法分析盡量多的數據，相對於演算法參數設定的主觀性，數據本身是客觀存在的。
雲計算、物聯網、4g網路等新技術的發展為大數據輿情分析模型的建立提供了有益幫助。基於雲計算的輿情分析，能同時分析更多數據，揭露更多隱藏價值，使預測更准確，決策更合理。
法律是大數據輿情產業健康發展的保障
大數據必將給全社會的工作、生活、學習帶來巨大變化，政府管理部門應未雨綢繆、提早應對，加強法律法規建設，構建完善的監督管理體系，指導規范大數據產業健康發展。現階段可以統籌推進鼓勵發展、明確使用、保障安全三個層面的法律法規建設工作。
鼓勵發展。政府應高度重視大數據產業化工作，加強頂層設計，制定國家層面的大數據戰略規劃，出台鼓勵政策，加強基礎平台建設，構建國家數據中心，強化技術和人才支撐。明確各方定位，引導政府決策數據化，推動政務信息公開向政務數據公開的轉變，鼓勵社會、企業等數據持有者公開數據，確保數據的流動性和可獲取性。
明確使用。大數據時代，隨著數據被不停的收集分析，社會運行更加透明。就大數據輿情而言，包含了太多的個人興趣愛好、行為特徵等隱私數據和對社會熱點事件發展趨勢的預測等敏感信息。這就需要我們對大數據輿情的用途、使用方式、使用范圍、使用部門等做出明確的法律規定。
保障安全。安全是互聯網發展的最大挑戰。大數據時代，數據作為最大財富，政府應強化數據安全保護，制定出台適合國情的大數據法律體系，建立數據保密與風險管理機制，明確在數據收集、存儲、傳遞、使用、買賣階段的操作規范，加大對破壞數據伺服器、存儲設備等的處罰力度。健全完善個人隱私保護法規，嚴厲打擊非法買賣個人信息等數據犯罪行為。
㈡ 中小企業大數據應用之道:思維在於借力
中小企業大數據應用之道:思維在於借力
大數據思維
要想大數據落地，特別是中小企業，首先得有大數據思維，否則大數據的案例不能直接借鑒，自己摸索又怕不專業、坑太多。
何謂大數據思維，個人認為不是什麼決策都參考數據，也不是什麼問題都要足夠精準，更不是我要花巨資打造大數據系統或平台。個人以為是「數據借力」
為啥這么說呢，因為任何企業都有不足的地方，只是供需平衡問題，導致有的方強勢，有的方弱勢退讓，就如BAT的大數據，如果大家都不用他們的大數據，市值馬上爆降，反之我們也需要巨頭的超級大數據，其核心無非是有需求的更迫切，所以你會顯得弱勢些。
如何借力大數據
做任何事情都要考慮成本，假設你要去搜集這些大數據然後自己用，得養一個團隊來服務，成本太高。而借用，是一個非常好的，特別適合中小微企業的方法，大概有這么幾種借力方法：
1. 你花錢買大數據服務，例如搜索關鍵字投放，投放DSP廣告等。這種就要參考行業內是否有較多的成功案例，如果有，就嘗試，沒有什麼成功案例的，肯定有一些不容易邁過去的灣，例如用戶行為很難定位和你的行業匹配。
2. 用虛擬人脈換取，就是自媒體的操作方式，除了最早的互粉、互相介紹外，還有一種模式就是自媒體的人脈互相交換，各取所需，可以2個方式，一是大號帶小號方式，一是同等級號的資源互換。注意，交換的時候最好你們是不同行業領域，效果更好
3. 其他借力方式，例如通過不斷轉發優質內容來獲得自己的粉絲，或者通過線下人脈，找到優質的高端群體用戶，雖然人數少，但你通過收集其詳細資料、行為愛好，然後存儲到自己的系統，就是優質的大數據資源。
總結
如果僅僅是口頭上的大數據思維，做營銷只借概念，沒借到數據，很可能就做虧本的買賣，做大數據應用和創業一樣，先去掉不可靠譜的Idea尤為重要。
㈢ 借力大數據 釋放產業價值
借力大數據 釋放產業價值
在移動互聯網日漸普及的今天，大數據開始成為這個時代最重要的標桿。並且不再局限於互聯網，每一個行業和產業都在談論大數據。大數據正在沖擊整個行業生態圈，所有傳統行業的從業者都感受到了大數據沖擊，但也有很多人在選擇大數據變現方向和確定盈利模式時感到迷惘。
在大數據洶涌的浪潮中，如何明確智能硬體在「大數據」影響下的發展方向，促使大數據與智能硬體激烈碰撞，滿足對新一代智能硬體對大數據的無限想像是此次大會的熱議重點。作為論壇演講嘉賓，aika愛家創始人兼CEO陳利軍，就智能硬體的現狀、企業大數據業務與盈利模式和創業公司的變現為核心，進行了發言。
創業，小心別被「坑」
大會上最被智能硬體類公司關心的問題，莫過於創業公司在初期，對於是否效仿小米模式、用「硬體不盈利數據盈利」的方式賠錢賣硬體，成為很多創業者長期「糾纏不清」的問題。面對台下大量來自創業公司的參會者，同樣作為創業一份子的陳利軍，也給出了自己的看法。陳利軍認為——無論是小米模式還是以「羅永浩」為代表的互聯網模式，對於創業公司來說都是一個深不見底的「大坑」。
陳利軍解釋說：「小米雖然作為中國互聯網企業的新標桿，但對於大多數創業公司而言都不具備參考價值。首先是雄厚的資本，銷售上的赤字並不會為運營帶來持續的壓力。其次是小米的硬體並非真的不掙錢——也許前一百萬個的確是在虧本銷售，但是隨著小米硬體的銷量攀升、成產技術成熟和製造成本降低，此消彼長，小米的智能硬體銷售早已實現盈利。」
至於流量，更是攔在創業公司面前的一座大山。陳利軍說：「想靠數據盈利，沒有百萬千萬級的流量就不要想。京東阿里這種平台是不會輕易給創業公司或是一個新生品牌如此高的流量的，一些膾炙人口的品牌都是在自創流量，比如錘子科技的羅永浩，通過『老羅相聲』，將個人形象與產品相結合，但是大多數公司，是沒有這種『搖滾明星』似的的人物來幫助公司做推廣的。」
面對這兩種流行模式，陳利軍表示：「都不是一般創業公司『玩得起』的。」同時，他對智能硬體的銷售現狀表示了擔心：硬體公司紛紛通過賠錢方式把產品甩入市場，不僅會讓產品為了壓價而犧牲質量，對智能硬體的口碑產生負面效應，更會對硬體市場造成不良影響。市面上廉價手環和劣質充電寶，就如同9塊9的電影票帶來的糟糕後果一樣。賠本銷售本來是一種增加銷量和吸引用戶的手段，但卻讓不少外行人誤認為，產品本來就值這個價。
(aika愛家創始人兼CEO陳利軍分享產業觀點和創業心得)
大數據「垂直細分」進行時
「大數據+產業」大會上，聚集了來自網路、阿里巴巴、騰訊的大數據專家，目前BAT在數據資本和大數據精準營銷、大數據預測、大數據分析等應用方面毋庸置疑是不可企及的，但是並不代表就能完全消化大數據市場。在一些細分領域，對於創業公司仍然是最好的時代。
在《大數據智能革命》論壇上，陳利軍一上來並沒有談論大數據帶來的影響，而是先講述了一個台灣首富王永慶賣米的故事：「王永慶15歲時，用借來的錢做本金自己開了一家小米店。為了和隔壁那家大型米店競爭，王永慶頗費了一番心思。他不僅做好細節，還堅持送貨上門。每次送貨，他都會在筆記本上詳細記錄了顧客家有多少人、一個月吃多少米、喜歡的口味和顧客家發薪日期等信息。估算出顧客的米該吃完了，就提前送米上門;等到顧客發薪的日子，再上門收取米款。就這樣，王永慶的生意越來越好。從這家米店起步，最終成為今日台灣商界的龍頭老大。」陳利軍解釋道：這就是大數據的雛形。今天說起大數據雲山霧繞，但實際上，100年前大數據就已經應用於人們的生活了。雖然不是每家公司都能像BAT一樣，但卻可以像王永慶那樣務實。不需要刻意去研究管理知識和消費心理，只是用心去研究顧客的消費行為和需求，再琢磨如何去滿足顧客的需求就可以了。不單純賣給顧客簡單的產品，而是將顧客的需求變成自己的服務項目，與產品一同給予顧客。從今天來看，也是大多數創業公司能做的這事情。
不過對於廣義大數據的應用，陳利軍認為現在談還為時過早，但是在狹義的大數據上，諸如跑步、洗衣和糖尿病檢測等垂直細分領域，大數據已經可以實現初步的精確匹配，但不通過硬體盈利，仍然是不現實的。在發言最後，陳利軍還直言不諱地說，對於創業公司而言，自己做的大數據並不具備說服力，往往都是做給VC和PE看的。陳利軍的發言也贏得了台下陣陣掌聲。
大數據讓未來提前到來
大數據+產業」大會的主題是「未來已來」，這既表達大數據的未來，更是表現出「大數據將未來提前帶到我們面前」這一事實。經過多年的發展，大數據技術日臻成熟，但大數據架構建設、商業價值發現、數據安全乃至人才培養依然是創業公司關注的焦點。
不知道從什麼時候開始，每一項產業都開始從大數據中獲益，不論是傳統產業還是創新產業，誰能夠盡早發現數據和內容在這個時代的核心價值和相關性、率先與互聯網融合成功，誰就能夠搶佔先機，甚至引發一場革命。每個人都希望找到「互聯網+」時代下大數據價值的秘密地圖。將技術與應用結合，滲透到智能硬體、金融、醫療、出行和社交等領域。嘉賓們圍繞「互聯網+產業」的主題，互相分享了他們探尋不同應用場景下的數據融合推動信息變現的道路上的機遇與挑戰，與參會者一道，共同尋找通往未來的秘鑰。
雖然距離真正的大數據應用還有很長的路要走，但是陳利軍相信，通過不停的摸索與探索，智能硬體與大數據的結合，不僅會釋放出更大的商業價值，同時也會讓這個時代的人活得更好、更從容、更愜意。
㈣ 互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
近兩年，金融行業內競爭在網路平台上全面展開。大數據時代，這種競爭說到底就是「數據為王」。為什麼大數據在互聯網金融領域扮演著如此重要的角色？業內人士認為，「互聯網+金融」具有共享性，提供了「大數據」和更充分的信息，即通過更完善的價格信號，幫助協調不同經濟部門非集中化決策。
信息占據核心地位
信息占金融市場核心地位。金融市場是進行資本配置和監管的一種制度安排，而資本配置及其監管從本質上來說是信息問題。因此，金融市場即進行信息的生產、傳遞、擴散和利用的市場。
在「互聯網+金融」時代，信息的傳遞和擴散更加便捷，信息的生產成本更為低廉，信息的利用渠道和方式也愈發多元化，從而越來越容易實現信息共享。這種共享不僅包含著各類不同金融機構之間的信息共享，而且包含著金融機構與其他行業之間的信息共享、金融機構和監管機構及企業間的共享等。
信息共享並由此形成的「大數據」，降低了單個金融機構獲得信息、甄別信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生產和傳播充分而順暢，從而極大地降低了信息的不完備和不對稱程度。「大數據」不僅使投資者可以獲取各種投資品種的價格及影響這些價格的因素的信息，而且籌資者也能獲取不同的融資方式的成本的信息，管理部門能夠獲取金融交易是否正常進行、各種規則是否得到遵守的信息，使金融體系的不同參與者都能作出各自的決策。
正確看待大數據徵信
互聯網金融的發展帶火了P2P市場，也折射出風控體系建設的缺失。P2P跑路現象主要原因就是風控缺失，體現在「重擔保、輕風控」和「重線上風控、輕線下調查」。
當前，多數P2P平台「重擔保、輕風控」的思路是不正確的，擔保是外界因素，風控是內在因素，一味強調用外在的因素而不解決自身的問題，不可能實現良好運轉。互聯網金融的風險管理不在規則之中，而在互聯網和金融雙重疊加的對象之中，其最基本的風險邊界應是保證投資者的資產安全。守住了安全底線，這些平台才能健康成長。所以，P2P平台根本的安全底線還在於加強自身對象的風控。
另一方面，風控分為貸前、貸中、貸後風控。目前有些P2P平台從最開始的貸前風控就缺失，貸前風控最重要的是要實現「線下調查」，即通過線下實地走訪和考察，對客戶信息進行交叉驗證和真實性驗證，包括對借款人銀行流水、徵信報告、財產證明、工作證明等的審查，通過審查評估借款人還款能力。這些線下風控是不可或缺的，不能迷信或過分誇大「互聯網+」的效率和普惠，線上的大數據和線下的實地考察必須結合。
基於大數據、個人徵信的風控手段已有很多，大數據徵信是實現P2P風控的創新路徑。但是也需要正確看待，既不能要求大數據徵信一步登天，一下子帶來質的改變；也不能風聲鶴唳，一有創新就以各種名義圍追堵截，而需要給予更多理性的包容和試錯的空間，在漸進創新中不斷完善大數據徵信體系。
目前存在的困難：
一是數據的虛擬性和「信息噪音」。雖然大數據及其分析提高了信息獲取的數量和精度，但由於虛擬世界中信息大爆炸造成的「信息噪音」，導致交易者身份、交易真實性、信用評價的驗證難度更大，反而可能在另一層面更強化信息不對稱程度，也更容易存在信息壟斷。
二是信用數據關聯的不確定性。信用數據是多樣化的，包括朋友信用、愛情信用、事業信用等。所謂忠孝不能兩全，一個對朋友忠誠的人不一定對事業忠誠。對事業或工作忠誠，也不一定能說明他的金融信用好。大數據通過日常信用來判斷金融信用會出現偏差。
三是「數據孤島」不能實現數據共享。互聯網平台具有強烈的規模效應，平台越大越容易產生數據，越容易使用數據。例如，阿里小貸主要通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，也可通過大數據的分析在幾秒內完成對商家的授信。但是，阿里小貸的數據，不可能提供給其他公司使用。因此，下一步應推動數據的整合和共享。
玩轉大數據風控系統
傳統的風控模式更多關注的是靜態風險，對風險進行預判。而P2P市場讓越來越多的傳統金融企業轉型互聯網金融，大數據技術要對風險進行實時把握，要做到兩點：大數據和雲計算結合以及大數據的流處理模式。
大數據和雲計算結合，實現了實時監控。雲計算為大數據實時把握提供了硬體基礎，可以實現秒級的數據採集、分析和挖掘。流處理模式實現了靜態風險和動態風險的有效結合。一種人習慣先把信息存下來，然後一次性地處理掉，也叫批處理，如定期處理過期郵件；另一種人喜歡信息來一點處理一點，無用信息直接過濾掉，有用的存起來。後者就是流處理的基本範式，實現了實時監控。
怎樣才能針對企業自身的發展和業務方向，玩轉大數據風控系統，使其發揮到最大作用？我認為，要關注「大眾數據」。要意識到互聯網「長尾效應」的作用，互聯網環境下「得大眾者得天下」，關注大眾數據，要了解大眾心態，在歸屬感、成就感和參與感上下功夫。
還要將業務驅動轉向數據驅動。理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值，看似零散的數據背後尋找消費邏輯。此外，還應改造公司數據相關的IT部門，將其從「成本中心」轉化為「利潤中心」，充分認識大數據是核心競爭力，重視其挖掘和預測的能力。
當然，實時大數據風控還需要很多方面的探索，如何藉助大數據建立全生命風控體系，形成貸前、貸中、貸後流程管理系統和決策系統。另外，還需加強信用數據相關性研究和量化模型的開發，金融信用（主要指借貸數據）可獲得性比日常信用數據難，以金融信用為中心，通過日常信用，構建個人信用評估體系。
㈤ 借力大數據提升公共服務質量
借力大數據提升公共服務質量_數據分析師考試
大數據時代，公共管理領域的決策將日益基於數據分析而作出，大數據在政府公共服務領域必將發揮重要的決策支撐作用，甚至能夠為公共服務提供方式帶來革命性影響。可以說，大數據不僅是技術變革，更是一場社會治理方式的變革，政府應當因勢利導，借力大數據優化公共服務方式，提升公共服務質量。
准確把握公共服務需求
公共服務本質上屬於以服務形式提供的公共產品。由於服務具有不可分割性，服務的生產過程同時也是消費過程，因此，對於作為服務提供者的政府來講，要想讓自己提供的公共服務「合口味」、進而提升公共服務質量，必須在提供服務之前掌握大量的決策支撐信息，特別是准確把握服務對象對於公共服務種類以及質和量等方面的需求。這其中就涉及如何高效地將社會成員的真實需求收集起來並進行有效的整合。
在收集和獲取公共服務需求信息時，傳統的入戶調查式方法不僅費時費力，而且還得「一事一查」，效率極差；而運用大數據技術則可以輕而易舉地解決這個問題。我們只需要將多部門建立的信息資料庫加以歸集、整合、轉化，並進行挖掘、處理和分析，就可以很快地准確把握服務對象的公共服務需求。當中可能的困難是需要將不同部門數據格式、採集標准、顯示規范都不同的海量數據讀取、轉換並統一呈現出來，數據清理的工作量和難度還是很大的。對此，政府可以設立或指定專司大數據歸集、處理、挖掘和分析的部門來專門負責，並藉助最新數據處理技術來解決，政府其他業務部門有數據使用需要時只須「按需下單」即可，省時省力、效率倍增。
精確核算公共服務成本
現代政府在每出台一項公共政策的時候，都需要進行成本核算。同樣，在開展公共服務時，政府也需要進行成本——效益分析，將成本費用分析法運用於政府部門的計劃決策中，以尋求在公共服務決策上如何以最小的成本獲取最大的收益。這是公共決策科學性以及經濟性原則所要求的。
以往，政府在開展公共決策可行性論證以及編制公共服務預算時，往往只能依靠已有的零散信息直接進行成本概算，或者依靠外部專家進行所謂的「充分」論證。事實上，這兩種常見的成本核算方式所能掌握的數據信息都是不完全的，一般業務部門和外部專家所能掌握的信息處理能力也相對有限，據此得出的成本核算結論往往距離真實情況較遠。因此，這些傳統的公共決策成本核算方式都不可避免地存在很大缺陷。主要表現在：政府在進行公共服務決策時，如果將成本和困難估計大了，可能導致該提供的公共服務沒能提供，影響服務需求的滿足和社會問題的解決；反之，如果將成本和困難估計小了，則可能導致公共服務的財務可持續性存疑，影響政府公信力。政府在編制公共服務預算時，如果將成本概算多了，可能導致公共服務項目經費結余過多、出現年底「突擊花錢」等非正常現象，影響公共資金使用效率；如果將成本概算少了，則可能導致公共服務項目經費短缺，致使原本應該提供的公共服務項目無法提供、原本能夠達到的服務水準也無法達到。
大數據時代，政府在進行公共決策或進行編制公共服務預算時，可以藉助大數據技術在海量數據處理和挖掘方面的優勢，對分散在政府各個部門的數據進行有效整合，剔除無效和干擾信息，進行深度挖掘，尋找數據間的關聯性，既考慮當前情況，也預測未來變化，從而能夠基於相對完全信息得出成本核算結論，提高決策科學性和預算準確性。
合理配置公共服務資源
政府提供公共服務，不可避免地會碰到一個可及性問題，也就是如何准確高效地將公共服務資源配置和遞送給有需要的社會成員。從社會成員的角度來講，就是他們能否更便捷、以更低的成本享受到政府提供的公共服務。公共服務的可及性問題不僅直接影響公共服務的供給效率，也關繫到公共服務項目能否最終「落地」、滿足社會成員的服務需求。從理論和實踐兩個方面來看，民生服務可及性主要受到公共服務資源配置均等化水平、公共服務管理服務體系及具體服務流程完善程度這兩個方面的制約和影響。大數據時代，政府完全可以借力大數據技術優化公共服務資源配置，並對公共服務管理服務體系及具體服務流程進行再造。這一點不僅對於公共服務資源配置頂層設計重要，而且對處在公共服務「最後一公里」的基層末梢也是至關重要。
具體而言，在優化公共服務資源配置方面，大數據技術能夠在以人口為核心的關鍵數據、各種類型構成數據以及公共服務機構和設施分布數據的支撐下，很清楚地提示公共決策者哪個地方公共服務資源過於集中，哪個地方相對缺乏。這樣就能夠有效防止政府部門在進行公共服務資源配置時將「均等」標准變成「平均」指標，搞平均主義、「撒胡椒面」，有助於政府將公共服務資源向欠發達區域、鄉村地區以及困難群體重點傾斜。
在公共服務管理服務體系及具體服務流程再造方面，大數據技術能夠幫助政府部門在公共服務供給過程中實時定位公共服務的重點對象，迅速找到管理服務體系中的薄弱環節及具體服務流程中的遺漏缺憾與服務盲區，並據此提出再造公共服務體系及具體服務流程的合理化建議，使得政府提供的公共服務能夠靠前接近最有需要的重點人群。
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㈥ 證監會加大監管執法力度干什麼
既是職責，也是做給人看，當然順帶保護中小投資者。證監會副主席李超日前表示，證監會加大了監管執法的力度，嚴肅處理違法違規行為，2016年採取了200多項行政監管措施，共涉及幾十家證券基金機構和相關高級管理人員、從業人員。李超強調，這方面，行業還沒有充分發揮好資本市場「守門人」和融資「鑒證人」的作用。辦案人員指出，由於存在違法違規行為，導致監管機構和投資者無法真正、全面地了解公司項目運行的信息，風險積聚。投資者由於被虛假、誇大宣傳所吸引，導致其作出錯誤的投資決策，最終造成巨大財產損失。