大數據復盤什麼意思

A. 交易員一般在交易結束的復盤中主要看些什麼總結什麼

我做外匯交易，在這方面還是有一點點了解的，下面可以做一下分享。

可以先看一下你手上這一周的圖標，認真看一下我們再來做仔細的分析。先來分析一下基本面，

最後是技術方面。另一方面，歐元的下行趨勢現在較弱，有回調。如果你繼續看空，當價格上升到倉庫的位置;如果你打算做更多的事情，那麼最初的空白列表將會開始逐漸放鬆嗎?入口的止損點在哪裡?這些也應該在頭腦中完成。

通過對波動率、提取率等數據的觀察，預測了研究基金的趨勢、市場心理，預測了當前趨勢的強度，進而分析了市場的真實走向。在這里討論太復雜了，還是需要很多的實戰經驗。

B. 復盤是什麼 外匯交易員如何復盤

復盤簡單的來說，就是將以上已經發生的行情進行一個系統的回復和總結。復盤並沒有想想中那麼簡單，專業的外匯操盤手都對於復盤擁有很高的技巧。事實上，只要投資人能夠很好的復盤了，那麼交易計劃自然就而然就形成了。目前外匯市場上可以復盤的平台有很多，典型的就比如福匯的MT4平台和TS2平台。那麼，外匯要怎麼復盤呢？
第一，打開自己的 福匯MT4或者TS2等驕傲以軟體，打開K先時間選項，在平台上，任何時間的K線都是可以看到的。第二，所謂的復盤就是在外匯市場收盤之後，投資人在對靜態的市場進行詳細的觀察和分析。第三，在外匯交易復盤的時候，並不是說投資人只需要看匯價的變化就可以了，例如在復盤的時候發生了匯價的反轉，投資人就要想，自己能不能抓到這個反轉，為什麼匯價會發生反轉，匯價上漲或者下跌的原動力是什麼等等。久而久之，投資人心中自然會形成自己的一套外匯交易策略。第四，在外匯復盤的時候，投資人最好可以選擇自己常用的技術指標進行分析，這樣不僅可以培養自己使用外匯指標的熟練程度，也可以是自己的交易成功率大幅度的提高，事實上，分析外匯市場自需要幾個指標就可以了，沒必要全部都全會。

C. 淘寶運營者怎樣做數據復盤

1、數據分析整理

數據整理對於產銷一體的企業來講，難度略高，因為這時的數據分為生產性數據、經營性數據以及環境性數據。這些數據的整理以及後續的聯合分析並不是一般的運營人員可以輕松解決的問題，往往需要數據分析師或者相關的服務商支持。

2、數據展現

數據展現很多時候是錦上添花的領域，當然也有例外，我們暫且不表。如果企業在做數字化轉型的話，就可以重視數據的展現，比如大屏駕駛艙，數據展現做得好是讓企業的員工更容易接受數據化的轉型，另外因為直觀地展現豐富地視角，也減少了企業對員工地教育成本。

數據復盤之所以成為運營必備的技能之一，原因是互聯網時代的高速變化下，試錯成本的水平可能成為企業的致命毒葯抑或是救命稻草。

在開展數據復盤時，由於各個部門關心地信息不相同，所以做復盤時可不同地部門分別進行。針對一些項目或問題，可以跨部門進行復盤。

關於淘寶運營者怎樣做數據復盤，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

D. 大數據技術如何在O2O領域發揮作用

大數據技術如何在O2O領域發揮作用_數據分析師考試

大數據的基本情況和特點

大數據的概念最早由國際頂級期刊Nature發表的一篇文章（Big data）提出，有人預測IT（Information Technology）時代即將謝幕，將馬上迎來DT（Data Technology）時代。大數據具有以下特點：

隨著並行計算能力不斷提升和數據存儲成本的不斷降低，大數據以PB或者EB（1EB等於1024PB，1PB等於1024TB）為量級，並且還在以等同於「硬體摩爾定律」的速度（每18個月翻番）增長。

大數據具有4V特徵，即規模大(Volume)、變化快(Velocity)、種類多(Variety)和價值密度低(Value)。

大數據計算的研究應重點聚焦在3個I：近似性（Inexact）、增量性（Increment）和歸納性（Inct）。

大數據技術如何在O2O領域發揮作用

對大數據進行深入分析與動態挖掘，由於數據樣本足夠大，將形成大量反映事物本質和原貌的規律，這些規律將「復盤式」地反作用於數據的產生過程，並為傳統行業提供前所未有的深度優化與智能決策，直到形成運營方式與產品的「顛覆式」質變。

以網路的大數據引擎為例，該技術包含3個重要組件。「開放雲」、「數據工廠」和「網路大腦」。運用深度神經網路構建的「網路大腦」，其計算能力目前已經相當於2-3歲小孩的智商。

交通運輸部科技司趙沖久司長提到「大數據時代的智慧交通」，並拋出很多感知交通、數據交通、掌上交通和人性交通等新提法。對於交通管理部門，真正落地地做事要遠比概念更能體現「人性交通」，比如在會場小編萌生出一個想法，能否讓每個公交車司機的手機共享其GPS位置，將這些位置數據發布到一個公交位置查詢平台上，每個乘坐公交的市民手機安裝「公交位置查詢APP」，這樣就能以訂閱的方式查看自己想要乘坐的公交車什麼時候到，合理安排等待時間，這樣上班族們就不必在數九寒天里站在公交站旁因為等車而凍得直哆嗦了。當然，如果在「公交位置查詢APP」中植入廣告，我想效果應該會比公交車里的LED公交媒體強得多。

企業在用大數據技術指導O2O時應該注意些什麼

在大數據研究方面的門檻越來越高，需要協同計算才能達到最佳的計算效果，在O2O領域，各個移動互聯網應用無時無刻不在生產數據，而數據分別存儲在各家公司或應用的資料庫伺服器中，在大數據背景下，單打獨斗已無法勝任深度的數據分析與挖掘，與同行之間、與上下游之間進行有效的大數據協同分析將為整個產業鏈帶來巨大價值。

如今數據管理信息系統已經不能滿足傳統企業的要求，傳統企業需要的是基於大數據的智能優化與輔助決策。在數據資源方面，傳統企業應充分利用現有大數據資源，如騰訊的社交大數據、阿里巴巴的商品和交易大數據，網路的基於搜索的「通用」大數據。

在大數據獲取方面，不能只停留在PC互聯網，應從多渠道廣泛獲取數據，甚至創造新的數據獲取方式。如基於多種感測器的可穿戴設備、自建區域wifi網路、LBS技術等等。

傳統製造業應充分重視大數據的優化與指導作用。在生產管理信息化和過程式控制制自動化的基礎上，製造業馬上將全面進入工藝製造智能化的時代，在大數據技術與O2O技術的推動下，傳統的製造行業勢必將迎來腥風血雨般的革命性「顛覆」。

通過大數據分析，傳統企業應對用戶體驗更加重視，大數據將幫助部分傳統行業徹底克服信息不平衡、數據不透明、管理低效甚至交易潛規則化等問題，相信在大數據技術的支持下，O2O將快速向前推進。

關於網路大數據技術在O2O發揮作用的思考

（1）大數據存儲與大數據呈現方式

網路已經構建具有超大規模存儲、分布式計算能力的開放雲，目前對於解決國內大數據需求方面應該足以勝任，如何在保護企業數據資產的前提下，促進行業內多企業聯合協同進行大數據挖掘，是需要思考的問題，建議在實施機制、成果共享規則方面進行規劃，從而運用技術促進行業內大多數企業共同進步。

（2）構建並共享大數據優化共性技術

目前網路數據工廠已經在交通、醫療和金融領域與行業專家展開合作，但不可能解決所有行業的問題，所以網路應該在開放雲和數據工廠的基礎上，進一步開放大數據挖掘與分析共性技術，將共性技術模塊化，形成定製工具包，向O2O創業者與傳統行業專家推行，O2O創業者與傳統行業專家協同使用這些大數據分析與優化工具，形成一系列基於大數據的智能優化與輔助決策方案，助力O2O快速發展。

網路在中國搜索引擎市場已脫穎而出。針對大數據技術與O2O技術的優化與推進，是網路的優勢所在，更是職責所在。

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