京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
当大多数人刚刚明白何为大数据时,马云又在布一个很大的局,马云也开始向大数据领域发力了。可以预料,大数据将会成为未来产业财富扩张的重要引擎。
为何大家对大数据表现出如此的激情呢? 看看外面精彩的世界便知一二。
大数据最近很火爆!马云收购恒生终于在传言不久后,被恒生电子股份有限公司股东股权变动的提示性公告证实。马云不好好经营电商打通线上线下,他花33亿收购恒生干嘛?令许多人疑惑不解。有人甚至发出感慨:“愚人节那天才见53.7亿入股银泰,今又见33亿入股恒生。各种整合融合势不可挡!线上虽易,线下不易,且行且珍惜。”其实当你明白何为大数据,就知道这次马云又在布一个很大的局,他也开始向大数据领域发力了。
为何大家对大数据表现出如此的激情呢? 看看外面精彩的世界便知一二。
在美国,大数据产业发展已步入大规模商业化阶段,已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域,美国提出大数据的战略地位堪比工业时代的石油。
在欧盟,相关报告指出,欧盟公共机构产生、收集或承担的地理信息、统计数据、气象数据、公共资金资助研究项目、数字图书馆等数据资源的全面开放,预计每年将会给欧盟带来400亿欧元的经济增长,欧盟认为大数据是促进经济增长的重要力量。
在英国,经济与商业研究中心CEBR 2012年研究报告进一步证实了大数据的经济价值, 2017年预计将达到407亿英镑。
在韩国,“智慧首尔2015”计划指出:“首尔开放数据广场”是开放性的数据中心,已有33个数据库、880个数据集,为用户提供十大类的公共数据信息,包括育儿服务、公共交通路线、巴士到站时间、停车位、各地区天气预报及涵盖生活方方面面的信息。韩国认为公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产。
由此可见,大数据早已不是云山雾罩的新生事物,马云知道,全世界都知道。可以预料大数据将会成为未来产业财富扩张的重要引擎。
而在中国随着经济增长模式的根本性转变、新技术新产业的兴起、激烈的行业竞争以及自身价值创造的业绩压力,无论是金融业还是产业都需要借助对自身业务数据、行为、过程的分析与优化,推动自身的转型与创新。
产业是经济基础,金融对产业的发展起到催化剂和倍增剂的作用,金融只有与产业融合才能产生放大效用,才能产生巨大价值。但是长期以来由于数据统计、集成、储备和分析模型的不完善,网络技术的不成熟,产业和金融无法进行有效的结合,产业金融也面临着不均衡发展的困境,尤其像艺术品、发明专利、金融票据、林权、农地、旅游、种子、机器人等之类比较难定价的特殊商品更无法形成资产证劵化。
互联网元素的要点就是去核心化、扁平化、便捷、数据思维与公开公正,而大数据是支撑和优化信息资源、自然资源、客观因素的量化性综合指标认定,它强大的系统数据集成和分析能力,势必给人类社会带来前所未有的应用领域和想象空间,成为人类社会等同于自然资源、人力资源一样重要的未来不可或缺的战略资源。
互联网促进了科技的创新,提高了生产力,而大数据及其运用在我国未来产业经济发展中将扮演举足轻重的角色,特别是金融围绕产业升级及换代,植入互联网大数据元素将成为无法估量的产能!概括为产业-互联网-金融三位一体的融合。
然而大数据于产业金融领域的运用究竟如何很好的实现?概括起来为以下两方面:
其一、系统模型:通过检索引擎及爬虫技术采集产业和产品互联网海量数据;通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式,存储一批完备的产业相关的金融大数据;通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告,然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型,以价值链为基础的决策模型并提供适合产业的基于大数据支持下的产业综合指数及参考指标。
其二、系统实现:
1、产业和产品的价值评估:充分利用计算机技术和网络技术,实现对产业、产品的综合评估及计算机自动化处理,管理上实现现代化、科学化、自动化。
2、产业的风险预警及预测: 通过此系统实现产业以及产品的价格的预测及风险的预警;
3、产业的风向标的参考指数及指标:系统整合产业及金融大数据云平台等众多资源,由来自各个方向的数据,结合多种评估模型,分几段实现产业指数体系及评估系统。产业指数包含综合指数、分类指数(产品指数、评估指数等 )。该产业指数将成为产业市场的“晴雨表”和引导投资的“风向标”。
以大数据林权为例:通过检索引擎及爬虫技术采集互联网海量数据;通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式,存储了一批完备的林业及林业相关的金融大数据;通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告,然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型;以林业价值链为基础的决策模型并提供适合林业的基于大数据支持下的行业综合指数及参考指标,打造“林权交易评估参考系统”为核心的产业金融投资生态圈,构建林业金融大数据平台;并融合支付、交易和其他衍生业务,构成领先的产业互联网金融综合解决方案,真正使企业与金融部门通过一定的关系相互连接、贯通,实现产业资本和金融资本的相互转化。
今天,大数据云端存储已经成为一种时髦,数据源的采集,人才,数学模型,加上心理学的分析后对数据的运用成为一种必然。目前很多大数据公司花费大量的资金及人力仅仅是采取了大量的数据,在预处理及运用上还有很长的路要走。
面对行业分割,部门垄断的事实,只有创新的方法才能实现数据的获得,才能使数据库成为人才资源一样的战略物质,而不是束之高阁让宝贵的数据资源随着时间的流逝贬值。让大数据为国家发展规划提供帮助,为实业兴邦企业发展指明方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25