京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
投资收益翻翻翻!看百度大数据如何生财
从媒体、机构或是口口相传中,得知了国家的政策、机构的动作、市场的风向、股民的情况等等,基于这些各式各样的信息,作出自己的判断。如果信息足够多、足够真实,我们往往能够从中发现一些趋势或问题。
然而理想很丰满,现实很骨感。我们收集到的信息足够么?答案肯定是远远不够。数千家上市公司的各种信息、机构动态、宏观经济环境、各大产业情况、各地区气候变化,甚至每个人的信心与倾向,都将综合影响股价走势。
再退一步想,即便我们收集到的信息足够多,但是都能保证是真实的吗?即便都能辨别真伪,但是你有信心从海量数据中发现问题和规律,进而做出正确判断吗?
你可以准确判断市场吗?显然不可以,比如这张图中,错觉会让人对几条平行线产生了错误的判断
面对这些问题,如何解决?也许,靠个人的大脑和能力很难办到,但是机器却能实现,其依靠得正是大数据。
“大数据”这个概念已经热炒了好几年,但对于很多非专业人士来说,仍是不甚理解。何为大数据?说得通俗一点,比如在股票投资领域,我们所看的那些信息,在机器眼里就是一堆数据,当信息非常海量、全面的时候,就可称之为大数据。
通过处理与分析这些海量信息,机器就能够做出更加准确的投资决策。这个过程可以类比于人的信息决策过程,但是能力却比人强太多。这也就是大数据能够提升股票投资收益的原因。百度与国金证券的合作,成为了这方面的重要例证。
涨涨涨,大数据助力下的决策将更能抓住财富投资的上升机会
在日前举办的全球互联网技术大会(GITC)上,百度大数据部副总监喻友平介绍,百度与国金证券在大数据金融方面进行合作尝试,使基金投资绝对收益提升5%~8%。
百度大数据部副总监喻友平在GITC上介绍百度大数据应用案例
百度是如何做到的?喻友平解释到:“我们的服务覆盖6亿网民,每天要响应60亿次搜索请求,150亿次定位请求,并拥有14款用户过亿的APP,这一切都使百度拥有海量而全面的数据。”百度将搜索数据、全网媒体数据等海量数据进行建模分析,并最终实现投资收益的提升。
当然,百度大数据能够成功提升基金投资收益,离不开它的基石——百度云计算技术。这就好比人脑一样,数据再多,如果记不住,分析不过来,数据也就没有了价值。“百度依靠十数年积累的百度云计算技术,能够很好地存储和处理这些海量数据。”喻友平坦言,“这为百度大数据的应用奠定了坚实的基础。”
百度喻友平介绍大数据的基石——百度开放云
实际上,大数据的生财之道,不仅仅在股票投资领域。保险、零售、医疗、教育等众多传统行业已逐步开始应用大数据。
在GITC上,喻友平还展示了许多百度大数据与传统行业结合的成功案例。如百度与朝阳大悦城合作,通过大数据实现精准营销,使朝阳大悦城会员交易总额(GMV)提升超过10%;百度还与保险公司进行合作,尝试差异化、个性化保险定价;在百度与房产公司的合作案例中,大数据帮助房产公司广告点击率提升132%……
一个个案例在向我们述说百度大数据的力量,而百度已经将这种力量对外开放共享。据喻友平介绍,百度推出大数据+开放平台,已打造了3大智能模型、7大产品组件和6大行业解决方案。传统行业可以通过百度大数据+平台,享受百度的大数据能力。
就如同当年计算机和互联网的普及,极大改变生活与生产效率一样,大数据正在作为商业新能源,一步步地影响和改变着一切。相信未来某一天,当我们回望的时候,会惊讶地发现,大数据应用已无处不在。而谁更快地拥有大数据、使用大数据,将能占据更大的竞争优势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08