京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
没有这些,“大数据”怎敢称“大”
大数据,无所不在。一个流行词出现之后,很少有人究其深意。可能很多人听过大数据,却不见得理解其为何物。
概念上来说,度娘定义:
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
听起来比较抽象,简单来说,大数据有两者,一个是大数据的源公司,还有一个是大数据的处理公司。IT企业如果拥有大量用户,可能既是数据源,也是处理公司,但有些创新类企业可能是有处理能力,但并没有数据源,要向传统企业买数据源。
客官还可以随着富二根据五大特点来记忆。IBM提出,大数据有以下5V特点:
Volume(大量)
Velocity(高速)
Variety(多样)
Value(低价值密度)
Veracity(真实性)
和富二一样,客官很容易在脑海中浮现一些企业名,如IBM、亚马逊、甲骨文、谷歌、微软等老牌互联网企业。大数据公司,他可能来源于互联网科技企业的相关部门、或是被互联网/移动互联网企业收购的创新公司。
反观国内,拥有大数据能力的也有很多。BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)、华为、中兴等老牌科技企业。
而作为金融企业,首先想到的是大数据应用于量化投资领域。目前最直接的做法是“拿来主义”——直接和拥有大数据的公司合作,将两者的成果合作应用到量化模型中,进行跨界合作。
富二简单数数,和富二家已经合作的大数据合作伙伴有:
蚂蚁金服X 富国基金=富国中证娱乐、富国中证医药
富国基金和蚂蚁金服签订协议,引入阿里大数据构造的行业景气因子,增强了“成长因子”,富国基金通过量化增强技术,在有效跟踪标的指数的同时力求超越指数表现。
客官在淘宝花的每一分钱,在阿里大数据都鲜明刻画,翻翻你的2016年支付宝账单,看你的花费主要在哪些方向!而阿里大数据,则被富国量化增强团队开发为指数增强因子,用在富国中证娱乐(161036)、富国中证医药(161035)等主题指数基金。
富国中证医药主题指数增强(161037)以中证医药主题指数为跟踪标的,该指数由165只成份股组成;通过首次引入来自阿里旗下“蚂蚁金服”的消费类统计型趋势特征数据,得到医药细分行业投研指标,再综合考察细分行业的景气度、基于个股在各个细分行业的暴露程度进行加权,得到阿里大数据因子。
海关数据X富国基金=富国高端制造
富国中证高端制造主题指数增强(161037)以中证高端制造主题指数为跟踪标的;通过首次引入国家权威机构发布和海关信息网提供的进出口贸易统计数据,得到进出口贸易大数据因子(注:进出口贸易统计数据仅是高端制造相关行业);
海关可以看作是一家数据源,而富二家量化部门是大数据处理部门,对大数据进行清洗,得到贸易竞争力、贸易结构等细分投研指标;
根据所得细分投研指标,综合考察行业竞争力水平和出口贸易景气度,得到进出口贸易行业景气因子得分和进出口贸易景气因子得分;
最后基于每个股票的行业分类,将上述两个因子得分以相关比例进行加权,得到进出口贸易大数据因子得分,应用至产品;
除了上述提到的企业,富二卖个小关子~ 目前,正有多家大数据公司和富二家洽谈合作,将大数据的相关信息应用到富二家相关产品之上~ 想知道是什么?不剧透、不明说,富二将在合适的时候一并为客官发布~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06