
大数据发展快马加鞭 基金三主线掘金
9月5日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,大数据行业顶层设计正式出炉。《纲要》部署近5年至10年大数据发展的三大主要任务,分别是政府数据资源开放、推动产业创新培育新兴业态及健全大数据安全保障体系。同时,明确统筹协调、法律法规、数据安全与保护、财政金融支持、人才培养、国际交流合作等七方面政策机制。到2020年,我国将形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品,并培育10家国际领先的大数据核心龙头企业。在行业热点催化下,大数据相关上市公司四季度投资价值凸显,提前布局的基金有望获益。
经历两轮大跌后,计算机、通信等互联网 +相关科技类板块大浪淘沙,市场关注点更多地转移到基本面有业绩支撑、商业模式预期较大的新板块。尽管大数据产业在我国目前仍处在起步阶段,但未来数年行业维持高增长速度却已成共识。数据采集、数据中心建设、数据运营与应用及数据安全保障等细分行业,将在此次政府推动下率先受益。具体在A股市场上,基金主要从三个方向布局大数据概念。首先是拥有数据资源或受益于政府数据开放的上市公司,如科大讯飞 、易华录 、华宇软件等。第二是大数据分析及应用领域的企业,如东方国信 、千方科技 、神州信息等。最后是支持大数据的IT基础设施企业,如网宿科技和蓝鼎控股等。
金牛理财网统计显示,2015年二季度持有概念股的主动股混型基金共计495只,其中重仓股中出现大数据概念股身影的基金有202只,截至二季度末,基金持概念股总市值达到241.5亿元。获得基金配置的大数据相关企业共计37家,成为基金前十大重仓股的有31家。二季度配置大数据概念股占净值比例最高的基金为中海环保 ,共持有6家相关上市公司,合计持有1243万股,持股市值为4.66亿元,占基金净值比例高达20.51%。立思辰 、荣之联为其前十大重仓股。益民红利成长基金、中邮核心竞争灵活配置混合、银河灵活配置、长安宏观策略混合、工银信息产业混合、金元顺安消费混合,持有大数据概念股占自身净值比例均达16%以上。其中,金元顺安消费主题混合仅持有华胜天成一只个股,占比高达16.4%。华胜天成为云计算、物联网及移动互联网领域热门股。
在获得基金重仓配置的概念股中,云计算龙头股网宿科技最受青睐,获得33只基金重仓配置。嘉实优质企业和兴全社会责任配置该股占净值比例分别为8.96%和8.29%居前。网宿科技目前刚通过PCI_DSSV3.1版本合规评估,成为业内首家获得权威在线支付安全认证的上市公司,展示其云安全领域的强大实力。东方国信获得20只基金重仓配置。交银双息平衡、添富外延增长 、中海优质成长 、汇添富消费行业 、中海消费主题,持有该股占净值比例均在6%以上。大数据领域顶层设计无疑将成就东方国信未来的发展。东方国信有全套大数据产业链产品,将优先受益于前期数据库建设。
随着政府数据资源的逐步放开,更多企业将参与到大数据行业发展洪流中来,技术不断突破、商业模式可期的企业无疑将把握这一历史机遇,迅速占领行业制高点。在四季度市场估值修复行情下,大数据概念股有望引领新的市场热点,建议投资者重点关注提前布局大数据概念股的基金。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08