京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代对证券行业意义非凡_数据分析师考试
大数据现在不仅仅是IT行业的一个炒作的概念,更像是一场IT界的全民运动。正可谓时不我待,我国的经济总量位居世界前列,与此同时具有世界上最多的人口,随着信息化日渐深入我国百姓的生活,数据及其价值是一项非常值得探索的领域。国内证券公司也已经在大数据领域进行了一些探索。
大数据对证券行业意义非凡
随着社交化成为人们生活与工作中必不可少的环节,如何让社交网站所产生的大量数据产生价值成为最近几年一些基金公司或者科学院校思考的问题。2011年,英国对冲基金Derwent Capital Markets建立了规模为4000万美金的对冲基金,该基金是首家基于社交网络的对冲基金,该基金通过对Twitter的数据内容来感知市场情绪,从而进行投资。无独有偶,通过分析Twitter用户对股票的敏感度以及市场情绪也成为科学机构的研究对象,2012年年初,美国加州大学河滨分校公布了一项通过对Twitter消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。
实际上,当前广大行业用户需要明确知道的一点就是,过去传统的数据仓库与当前的大数据处理最大不同就是一个是往后看,另外一个是往前看,这就好比数据仓库是坐在自己的车里,通过后视镜看后面的镜像,而不是你面前所面对的东西;而大数据分析更多地是向前看,看我们即将面对什么样的问题,而做出分析与预测。
企业数据就是新时代还未开采的石油,具有非常之高的价值。国外一些金融机构已经开始做一些前瞻性的研究,这种做法是非常值得学习和借鉴的。比如国内已经有一些券商开始研究互联网、微博与股市的关系,通过舆情分析现有的业务与数据研究上市公司的走势。目前国内券商在大数据方面仍然需要有很多工作要做。国内大部分证券公司仍然没有摆脱交易性数据为主的特点,有前瞻意识的证券公司已经开始做一些转型了,对微博、互联网等外部数据进行一些分析与预测。
证券行业该做好哪些准备?
大数据实际上在某种程度是一种IT建设成果的转化,如果没有一个良好的IT基础架构以及业务应用环境,那么即使上了大数据解决方案也不一定能够获得多大的效果。
对像云计算这些比较热门的概念其实需要冷静的心态。特别是在金融行业,更加需要一个谨慎的态度。这并不意味着金融行业就是一个保守落后的行业,大部分的金融行业用户对云计算以及IT基础架构建设都是做的多,说的少,一步步的稳步推进着云计算的建设。目前很多证券公司都在做虚拟化方面的工作,包括服务器虚拟化和桌面虚拟化,甚至有些公司已经把一些相对关键的业务应用放在了虚拟化环境之中。
证券行业其实是一个跟市场波动紧密联系的行业,大牛市和大熊市之间的区别同样能够反映在证券公司身上。好行情之时,证券公司往往迎来利润的高峰期;差行情之时,证券公司甚至可能需要面对亏本的局面;如此一来,其实云计算和大数据的应用模式是非常适合证券行业的。证券行业的确是越来越有必要推进云计算。业务高速发展与扩展,意味着数据中心设备、应用都需要扩张,这会造成机房空间紧张、管理成本上升等难题,我们需要把以前的资源有效的利用起来,这样才能够在市场波动之中立柱。
针对市场波动对证券公司IT建设的影响,CIO需要有更加合理的规划,一个聪明的证券公司,一定会在行情比较清淡的时候加强基础建设,替换老系统,推进基础设施的建设,这时选择这么做的IT风险是最小的。在大牛市行情好之时,做一些系统变更的风险系数非常之高,并且这个时候IT会非常繁忙,管理容易出错。在冷静的时候进行规划和实施,充分发挥云计算的特点、利用好过去的资源,虽然投入会较大,但从时间上均摊来看,会取得一个非常不错的投入产出比。
如今,大数据不再仅仅局限在媒体与厂商之中的讨论,它犹如一场数据旋风开始席卷全球,从各行各业的IT主管到政府部门都开始重视大数据及其价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21