
阿里电商大数据,还能这么玩_数据分析师
有消息称,蚂蚁金服针对网购消费推出的赊购服务“花呗”上线20天用户数已经过千万,而旗下招财宝平台上线一年来累计成交金额超过了千亿,为投资用户赚了超过50亿理财收益。千万用户、千亿成交,这样的成长规模如果在传统的金融时代,几乎要数年才能缓慢实现,而这一切发生在互联网金融的今天,可能真的已经“度日如年”,快到无法想象。
此外,如果一支基金半年可以赚到60%,如果一支基金在5年时间收益6倍,我们是不是应该很眼红?这样的金融产品即不是依靠内幕消息或机会主义,也并非得到了巴菲特的赚钱秘籍,只是因为他们应用了互联网金融大数据。
依靠我们每个人在网络上的一言一行汇集起来的海量数据,在强大的IT技术的支撑下,金融机构变得能比以前更加准确及时的预测未来做出决策。有了大数据的支撑,互联网金融公司可以精准的开发产品、推荐用户,更容易的将大量小微用户吸纳进来,积小流以成江海,使金融产品的成长更为迅速、业务规模超出以往任何时代。
金融博弈本质上就是信息的多寡快慢
在世界发展史上,战争与金融都是技术创新的重要场合,原因很简单,快一秒钟都会决定一个人的生死、一家公司的荣辱或者一个国家的命运。反过来,技术的创新也会深刻的影响金融与军事。从金融的历史来看,一封电报和一部电话都曾经改变了证券市场的运行规则,首先掌握这些手段者都成为了当时的赢家,也引发了后来趋之若鹜的跟随潮。
近十几年来,互联网的发展让证券交易不再依赖交易所的大厅,人们点点鼠标或者轻触屏幕便可以随时随地的完成目标。与此同时,以前不敢想象的信息量也因互联网的发展得以形成与收集,而最近兴起的大数据技术更是让这些信息能够开始为我们所用。大数据改变金融的时代已经到来。
实践证明,应用大数据的方法来作金融市场预测,会到来巨大的价值。媒体报道,博时基金依托“淘金100大数据金融指数”设计的一款理财产品,从2009年12月31日的基日计算,五年的收益率超过572%,也就是说1块钱的投资到已经产生接近6块钱的收益。同样,创立于2014年10月的百度百发100指数基金也赚钱迅速,至2015年4月8日净值涨幅达64.2%。大数据的应用成为这些金融产品得以傲视群雄的核心基础。
电商大数据构成行业晴雨表,已成为市场预测的必需品
在没有网络之前,社会经济生活是分散在不同的店铺进行的,用户的消费行为很难被记录,即便被记录也会散落在太多的小账本上,难以综合与分析。统计部门为了了解国家经济运营情况,会收集台账式的报表逐级汇总或者进行抽样调查,把数据整理到一起便是困难重重且代价高昂,对这样的数据进行分析更是难上加难,即便得到了一些结论,至少已经是滞后经济现实两三个月,实效性很差。用这样的数据治国还算过得去,可要用这样的数据炒股,显然只能当事后诸葛亮。
随着电子商务的发展,特别是大型电子商务平台的成长,以往分散的经济数据开始聚合在像阿里巴巴、京东、亚马逊这样的巨头手中,而且几乎可是实时完成汇总、瞬间完成数据分析,于是,这些电商数据成为了了解社会、行业甚至细化颗粒到企业的数据百宝库。经历过数年的积累之后,如今的电子商务平台拥有了史无前例的商品交易数据,可以分析出消费者的行为进行精确的推荐营销,当然也可以预测企业走势或者行业兴衰,将这些数据结果当成催化剂应用于金融,便会让金融行业发生剧烈变化。
互联网电子商务与大数据绝对是“春风玉露一相逢,便胜却人间无数”,立刻让传统的金融分析方式都落后了到刀耕火种的年代,这种分析的结论因为有更广泛真实的数据基础而变得更准确,也因先进的大数据分析技术而更迅速。按照蚂蚁金融推出的“淘金100”指数的现实证明,在很多行业,分析的结果往往领先社会商业活动三个月,单凭这样的时长就足以秒杀传统分析师们的多少个日日夜夜的实地考察和模型计算。
大数据已经称为互联网核心资源,仅为自己所用太可惜
资料显示,作为阿里巴巴的关联公司,蚂蚁金服拥有电商大数据的得天独厚的资源,其数据日处理量超过30PB,相当于5000座国家图书馆,而电商分类目录超过6000个,这是巨大的宝库也是巨大的难题。
因为,这些纷繁复杂的数据需要多方面的整合,打通一个又一个信息孤岛,不仅要实现不同行业数据库之间的连接,还要实现数据的有效性整合。显然,大数据的收集和积累只是应用的第一步,单纯依靠这些底层数据并不能解决实质上的问题,更不会自动实现对股票市场的预测。
蚂蚁金服采取的策略是与各行里的专家进行合作,淘金大数据指数就是博时基金、蚂蚁金服、中证指数、恒生聚源四家联合进行研发,分工明确,合作扎实,把6000个电商目录映射到中证指数上的35个子行业,而这35个子行业正好覆盖A股市场1740支股票,从而实现了数据的无缝链接,也可以实现采集、分析和输出的全系统集成,才能带来实实在在的使用效益。
海纳百川,有容乃大。即便是电商巨头,拥有无与伦比的大数据资源,但如果这些资源仅仅是为自己的平台销售服务,或者仅仅是自己开发利用,显然是对数据资源的巨大浪费。目前,阿里巴巴旗下蚂蚁金融服务集团推出的个人征信系统芝麻信用以及58赶集、房多多、村村乐、慧聪网等多家互联网平台已与大数据风控平台服务商神州融达成合作,神州融的出现搭建了互联网平台与小微金融机构之间缺少的桥梁,让网站从流量的模式迈向交易的模式,也让小微金融机构能够快速对接到赶集网电商平台,获得垂直信贷场景下的创新金融产品。
神州融大数据风控平台已对接58赶集、房多多、村村乐、POS厂商、慧聪网等各种信贷场景,对接贷款需求的同时整合了这些电商平台线上应用场景的历史行为、交易数据,小微金融机构可以无需任何金融IT投入直接在该平台上高效率地创新生产信贷产品。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07