京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据成为物流金融研究的新型推进利器
上海是全球最重要与新兴的国际金融城市之一,金融创新是这座金融城市发展的血脉和抓手所在,而物流金融更是上海金融创新中的重头戏,物流金融研究与创新也到了关键和攻坚阶段。作为肩负物流金融研究责职和重任的上海浦东国际金融学会物流金融专业委员会及其物流金融研究院,比较与纵观国内外的长短优劣,并结合国内当前的实际情况,物流金融专业委员会及物流金融研究协会负责人黄青城指出:若要推进和加快物流金融的研究和创新,必须植入类似“龙芯片”和开发新型的“工具与装备”——大数据的摄取和引入,也就是讲要现实而快速地推进物流金融研究,必须挚起大数据这把锋利之器。
日前,物流金融专业委员会及物流金融研究协会就如何推进大数据在物流金融研究中的应用等,特邀美国大数据专家彭河森博士来沪作专题演讲。彭河森结合自己在美国的研究和在亚马逊、微软工作的实际经验与切身体会,阐述以下观点:首先要选择和确定行业背景的切入,建立研究相关的(数学)模型;其次,确定数据采集与验证的方法;其三,大数据应用方式的比较,如分布式,结构式;第四,大数据应用面临的挑战与难点等等,与大家一同分享了当今大数据最前沿的新内容和新动态。可见,大数据已成为我国推动经济转型发展和供给侧改革的新手段。、
彭河森指出,大数据在物流金融研究的应用中,要注意和正确理解广物流和深物流的概念,充分利用物联网、仓储设备设施等介质所提供的基础数据;尤其要重视其中的“行为数据”所担纲发挥的作用。在金融方面,要充分考虑信用信息的来源和可靠性,尤其要注意征信机构等第三方提供的相关基础数据与资料。
物流金融的深度研发,离不开大数据的强大支持。黄青城呼吁并倡议走产学研相结合的道路,即推动研究机构、物流企业、银行保险等金融机构、大专院校诸方面的链动。具体来说,可以设立物流金融大数据研究基金会与专项资金,并以不同方式,吸收国内外各类合规资金的注入,最终实现物流成本的大幅降低;同时加速金融资本对接物流相关产业,更好地推动开发创新物流金融的相关衍生品,从而助力上海金融业的创新和快速发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09