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大数据对投资的影响

发布时间:2021-06-26 03:15:19

Ⅰ 谈谈大数据带来的影响有哪些

大数据时代,对人们生活的影响

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

Gartner给出了这样的定义:“大数据”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。

维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证,都是为了说明一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。

一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研:沃尔玛在研究中发现,一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。看似毫无关联的两个品类的商品其实是一类社会现象所导致的,有很多年轻夫妇女主人在家带孩子,而男主人就去超市买尿布,通常会顺带着买些啤酒。

1、帮助企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少投资的风险,以及帮助企业提升广告投放精准度;

2、帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;

3、帮助电商公司向用户推荐商品和服务,帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线,帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标,帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格

4、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果,帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;

5、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。

数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在,并且经常发生的现象。以上就是亿美软通在现实生活中对大数据的具体表现做的整理。

未来大数据的身影应该无处不在,就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态,相信大数据的变革的不会止步。

大数据时代,对人们生活的影响在哪些方面

大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。

Ⅱ 请从消费、投资理财和创业角度,分析大数据对个人的经济生活可能带来的积极影响

大数据对于消费、投资理财和创业来说,可以增加准确性,精确度。因为大数据,通过后台,如分类统计,并进行分析,了解人们的需求,然后采用满足这些需求的措施,有助于资源的整合、以免造成浪费。

Ⅲ 大数据时代的影响

现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段,而随着技术成熟,我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而从2005年起,用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%,达到了4000亿美元。 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。
A.不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);
B.不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C.不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。 大数据时代,什么最贵?
十年前,葛大爷曾说过,“21世纪什么最贵?”——“人才”,深以为然。只是,十年后的今天,大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据,数据的增长从未停歇,甚至呈井喷式增长。
一分钟内,微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字,意味着什么?
它意味着,一种全新的致富手段也许就摆在面前,它的价值堪比石油和黄金
事实上,当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值:
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。 “数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时,成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要,以至于其获取、储存、搜索、共享、分析,乃至可视化地呈现,都成为了当前重要的研究课题 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前,是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切,会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?”
这个问题我曾请教过刘建国,中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道,刘建国曾任至网络的首席技术官,在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次(2013年约为8.77亿次)的网站中,如果只是在后台静静端坐,可能片刻都不能安心吧。网络果然在提供搜索服务之外,逐渐增添了网络指数,后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及网络统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题,他想了很久,似乎陷入了回忆,嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉,美国洛杉矶就有企业宣称,他们将全球夜景的历史数据建立模型,在过滤掉波动之后,做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面,我最新接收到的故事是,一位在美国思科物流部门工作的朋友,很聪明的印度裔小伙子,被Facebook高价挖角,进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现,里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家,“Facebook想知道,能不能用物流的角度和流程的方式,分析用户的路径和行为。”

Ⅳ 大数据带来的大影响

大数据带来的大影响_数据分析师考试

如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段,则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格,用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们:人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。

在此阶段,信息无所不在无所不包,其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位,节省了算账找补等繁琐环节),悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式,冥冥之中潜移默化,对我们的生活、工作与思维,对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。

大数据点燃

美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率,雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访,耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案,通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后,该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势,而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。

“小数据”时代追求精准,竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据,在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用,因为数据越模糊越全面,才能有效避免误导误判。

从因果关系到相关关系的思维变革,是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑,电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系,但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果,那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”,但他却因此多活了好几年。

从根本上说,所谓“大数据挑战传统认识论”,其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑,而电脑懒得分析推理验证,只通过统计分类对比,交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”,变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代,当严密的实验开始被非线性逻辑所替代,当“唯一真理”开始被多项选择所替代,“大数据”就用事实向人类宣告:“知其然不知其所以然”,既是电脑望尘人脑的劣势,也是电脑超越人脑的优势!

大数据渗透大世界

不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周,“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面,衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。

UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队,统计出各损耗零部件的生命周期,改“备份携带”为提前更换,有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失,每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯,避免左转弯),2011年全公司车辆少跑4828万公里,节省燃料300万加仑,减少碳排放3万公吨。

为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司,针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故,采取“大数据”手段统计出106种预警先兆,预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中,预测准确率达44%。

美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期,“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间,使重大犯罪发生率下降26%。

沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品,进而每逢预报便及时设立飓风用品专区,并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近,明显增加了“顺便购买”的销量。

至于“大数据”的经济价值,仅需略举数例:2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司,2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存,包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主,往往愿出高价!

大数据创造大金融

金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股,但其中三分之二的交易量并非由人操作,而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进?竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。

一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况,来预测商场经营及当地经济状况,进而预测相关股价走势,最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。

不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金,利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数,向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”:乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等,以帮助和带动投资决策。

金融机构竞相拉客理财的今天,如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信,自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的,或一气之下打算“跳槽”的投资者。

当然,如果投资者都能通过“大数据”直接决策,将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”,那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗?

大数据暗藏大隐患

像所有新生事物一样,大数据也是一把双刃剑。宏观上看,“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”,但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”,是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全,但在“大数据”时代,这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。

“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算,更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序,会让我们无法购买保险、无法贷款,甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁,你还能无动于衷吗?

微观上看,即使是出于正当目的采集的“大数据”,仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持,但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后,反而引起盗贼更加注意。

无论你惊奇还是恐惧,欢迎还是躲避,关注还是漠视,理解还是拒绝,“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为,趋利避害,才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。

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Ⅳ 将大数据技术运用于投资靠谱吗

我觉得还是挺靠谱的。比如,我们可以将投资者行为数据化,这种技术可以更为直接和精准的体现出投资者对于行业的关注程度等等。比如,现在的大数据技术已经可以运用于风投行业数据库了。据我所知,投中信息研发的CVSource就是通过网络采集、调研访问、数据合作等多种渠道保证数据的完整性,还利用大数据分析挖掘技术与人工运营相结合的方式保证数据的准确与更新的及时。因此,我觉得大数据技术运用于风投行业还是很有发展前景的。

Ⅵ 大数据应用对VC行业来说是一个好的趋势吗

大数据对VC还是有明显影响的,以互联网领域的投资为例,因为这个行业里面已经有很多结构化的数据,无论投资人是什么背景,都可以快速的找到一个细分行业的方法。这是现在数据对整个VC行业变化的影响,还是挺明显的。
另外,前瞻产业研究院认为,大数据能够让创业者们获得公平的展示机会,让他们的项目能够更好地呈现在投资人面前:大数据的发展会让大家的创业机会非常公平的展现出来。大家只要专注在产品上,大数据会把VC行业里面很多的东西推平,会让你们公平地获得展示和吸引投资的机会,这是一个好的趋势。
尽管大数据也许即将会成为投资风口,但它未必能完全取代传统人工的作用。我们看的很多项目,都会涉及大数据,它们对行业本身会有很大的推动作用,但VC行业是非常专业的活动,在这方面,经验积累真的很重要。才做了三个月的风投机构和做了15年的风投机构,两者之间对于信息的挖掘能力,以及对一个项目局面的掌控力,是很难同日而语的。这些经验只能意会不可言传。

Ⅶ 大数据对投资管理的影响

正在来临的大数据时代,金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开,说到底就
是“数据为王”。谁掌握了数据,谁就拥有风险定价能力,谁就可以获得高额的风险收益,最终赢得竞争优势。中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累,目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别,并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势
一方面,
金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据,这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;
另一方面,金融机构具有较为充足的预算,可以吸引到实施大数据的高端人才,也有能力采用大数据的最新技术。

总体看,正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势,给未来金融业的发展
带来重要机遇。

首先,
大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境
下,国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显,表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新,但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利,没有能够基于挖掘客户内在需求,提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据,找准市场定位,明确资源配置方向,推动业务创新的重要工具。

其次,
大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析,金融机构能够准确地定位内部管理缺陷,制订有针对性的改进措施,实行符合自身特点的管理模式,进而降低管理运营成本。
此外,大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段,可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征,及时、准确地把握市场营销效果。
第三,
大数据技术有助于降低信息不对称程度,增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式,转而对其资产价格、账务流水、相关业
务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析,从而有效提升客户信息透明度。
目前,先进银行已经能够基于大数据,整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、
纳税和信用记录等,对客户行为进行全方位评价,计算动态违约概率和损失率,提高贷款决策的可靠性。
当然,也必须看到,金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。
一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化,客观上降低了行业准入门槛,非金融机构更多地切入金融服务链条,并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式,无法充分发挥自身潜力,反而可能处于竞争下风。

Ⅷ 大数据适合投资学专业吗

大数据就是趋势,汽车行业这两年的进步和发展,你可以投资学习一项技术,只要想学习,什么时候都不晚

Ⅸ 大数据时代的到来对经济学有什么影响

在互联网日益发展壮大后,随即迎来是大数据时代,本人认为,大数据时代对经济学有着双重影响。首先了解一下什么是大数据时代。

最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:"数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。" "大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

所以在大数据来临时代,我们应该积极适应,作为企业来说应该重视大数据技术 、培训企业的员工 。所以我认为,大数据时代对经济学只有积极影响,我们应该紧跟时代步伐,积极配合大数据时代,随着大数据时代对经济学的影响,我们应该更加重视经济学,努力学习经济学。

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