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哆宝奇兵
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微风*g

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结合之后,特点就非常的明显了,大数据分析变得更加容易,所有的金融点都会被罗列出来,还可以查到往期的信息,更加的一览无余,可以做一个更大的数据分析。

大数据概论论文3000字关于金融

304 评论(8)

核桃123401

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。  数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。  而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。  大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。  数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。  不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)
222 评论(12)

young20sky

大数据如何推动金融业的商业变革商业无论是接受还是拒绝,中国金融业的大数据时代正在呼啸而至。据调查,经过多年的发展与积累,目前很多国内金融机构的数据量级已经达到100TB以上。而且,非结构化数据量正在以更快的速度增长。在高数据强度的金融行业,这一发展激起了巨大的想象空间。然而,要抓住这一机遇并非易事。 我们系统梳理了大数据在全球金融行业的发展现状、潜在应用、关键瓶颈及应对方案,旨在协助金融机构从价值的角度更好地理解大数据,并在大数据迅速渗入金融业务各个层面的当下抓住发展机遇。大数据引领金融机构变革主要体现在哪些方面?成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”,即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。对金融机构而言,更重要的是第四个V,即价值(Value)。大数据的价值不仅体现在对金融机构财务相关指标的直接影响上,也体现在对商业模式变革的推动能力上,即不断引发传统金融机构的内嵌式变革。大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式,从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括:数据质量的兼容性(Compatibility)、数据运用的关联性(Connectedness)、数据分析的成本(Cost)以及数据价值的转化(Capitalization)。大数据推动银行的变革主要体现在价值层面上数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”,而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外,数据生态的发展演进有其显着的社会特征。作为其中的一员,金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。为了驾驭大数据,国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角,最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点(“TMT”)包括:团队(Team)、机制(Mechanism)和思维(Thinking)。大数据是什么?在这个问题上,国内目前常用的是“3V”定义,即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。虽然有着这样的定义,但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据?”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准,因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代,10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时,而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是,当“全量数据”取代了“样本数据”时,人们就拥有了大数据。海量的数据为银行的发展提升了价值另外一个成为讨论焦点的问题是,今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中,企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系统中的数据。这些数据的共性在于,它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据,而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深入普及,特别是移动互联网的爆发式增长,人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源,比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而,是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据?成就大数据的关键点在于“第四个V”,即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值,而且能够进一步推动商业模式的变革时,大数据才真正诞生。大数据运作如何推动金融业变革?多元化格式的数据已呈海量爆发,人类分析、利用数据的能力也日益精进,我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么,大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的?无论是在金融企业还是非金融企业中,数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段:业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与模型;IT发布新洞察;业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下,生命周期仍维持原样,而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段,帮助IT不断挖掘新的关联洞察,更好地满足业务需求。大数据延长了金融机构的生命周期大数据改变的并不是传统数据的生命周期,而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下,这样的周期可能要经历一年乃至更长的时间。但是有了现在的数据量和技术,机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样,商业机构就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”,并将这些“小机会”累积形成“大价值”。
162 评论(13)

阡陌_1675

车险。其实根据车主的日常行车路线、里程、行车习惯、出险记录、职业、年龄、性别,可以给出非常不同的定价。
265 评论(15)

光谷广播放器

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机  忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
82 评论(11)

54158125lh

这两者是互相影响的,而且大数据的结合对于融资市场或者是金融市场都会产生一定的影响,而且也可以决定金融市场的行情,不同的行业在技术方面的价值评估也是完全不一样的。
197 评论(12)

小美0223

大数据在金融领域有何应用?现在的倒数据,财长的火,他可以对你分析经融领域的行情,所以说非常的有用
352 评论(11)

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