
华尔街也害怕了!大数据分析浪潮席卷金融界
在电影《魔球》里,叙述美国职棒大联盟球队经理Billy Beane运用统计数据,精准评估出球员们的价值、有效分配资源,以组成最能发挥战力团队的能力让人印象深刻;透过资讯整理、数据分析,再加上对于资讯和数据的敏锐观察,让Billy Beane能够聪明地解读出资讯背後所隐藏的意义,进而准确做出预测和分析。这段曾经真人实事发生于MLB奥克兰运动家队的故事,有可能再重现于我们的生活当中吗?答案绝对是肯定的,而且就靠着目前不容忽视的Big Data浪潮!
Big Data,也被称之为大数据、巨量资料或者海量资料。根据研究机构国际数据资讯(IDC)表示,全球资料正以每年50%的速度成长,也就是说,资料量将在不到两年的时间内便会增加一倍;其中,又有近90%的数据是近两年才出现的。由此可见,资料正如同一股洪流般地涌入了我们的生活、进而改变全球的经济模式。此外,IBM也估计,大数据所带来的商机将以20%的速度持续成长,并预计在今年达到180亿美元的水准;单以成长速度和商机而言,在《大数据》一书中作者Mayer-Schonberger所提到「Big Data将是未来十年趋势」这样的结论,可真是一点也不为过!
在云端科技的发展之下,不仅让人们能够在庞大的资料中找寻线索、获得整理过的统计趋势了解过去;透过Big Data的资讯运用,更将让人人都得以掌握大自然气象、预知选举结果,甚至成为股票市场中的预言家。
位于英国的基金公司Derwent Capital Markets,早在2012年即推出了世界上第一支运用社群网站Twitter上大众情绪来进行投资的对冲基金;透过每天超过3亿4千万则的推文分析,将用户情绪归纳出一套金融规划,以预测股票市场的趋势。当用户情绪指数趋于平和冷静时,道琼工业指数所呈现的走势是上扬的;反之,当用户情绪波动时,股价指数则明显下跌。根据数据显示,以Twitter推文预测投资市场走势的方式,约有高达87.6%的准确率;相信,很多人应该连想都没想过,自己在网站上所发布的感受和心情,竟然能够成为影响投资市场走势的因素之一吧!
对于金融业而言,令人兴奋的消息还不只这一桩。花旗银行(Citi Bank)近期也正与IBM进行风险管理方面的合作,邀请到能够在三秒内阅读并理解2亿页资料,而且能够像人类般准确回答问题的「分析师」Watson,协助银行分析每天数以千计的金融讯息,进而认知风险、报酬、客户需求并且藉此辅助诊断投资决策,以期大幅降低风险。未来,大数据不仅可以被Google应用来预测奥斯卡得奖名单、被美国总统欧巴马运用在掌握选举时的选情状况,更可朝向金融领域发展,藉由数据资料分析有效控制投资风险、提供客户更加客制化的资讯,甚至预防难以侦测的金融诈欺和洗钱交易。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29