國金證券大數據報告

Ⅰ 什麼是大數據概念股票中國A股有哪些大數據概念股

英國作家菲利普？鮑爾（Philip Ball）在《預知社會：群體行為的內在法則》一書闡述了一種觀點，即個體行為是無法預知的，但當個體數量達到一定程度時，群體行為往往會表現出一定規律，通過統計物理和生物化學中的種種自然規律，可大致預知社會群體行為的運行法則。
數年來這個困惑一直存在。不久前，IBM技術創新全球副總裁伯納德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演講令筆者產生了醍醐灌頂之感。
梅耶森博士在演講中表示，
這是個很誘人的話題。早在原始社會時期，能比常人早知道天氣變化規律，用於指導生產勞作，就有可能成為部落巫師甚至是首領。而巫師未必真具有法力，或許只是比常人掌握了更高層次的知識而已，同時利用了這種信息判斷能力的不對稱。之後算命這個行當經久不息，也大致繼承於此。而當代社會熱衷的分析預測，不過也是巫師算命的行當罷了。可以說，任何成功的預測，都是基於對大量有效信息的掌握和准確分析。
基於大數據的智慧產業的重要意義在於，可以更准確地把握市場需求和預測社會群體行為，在此基礎上優化各個產業企業環節的生產效率，並以此提升整個社會的生產力。
人類從狩獵到耕種，是利用了土地資源升級了社會生產力；進入工業時代，是利用機器解放了人類的雙手升級了社會生產力；電子通信和互聯網的出現，大大提升了全球資訊的使用效用，並以此進一步提升了社會生產力。在經歷了2008年金融危機後，在歐債危機的影響下，下一個產業升級出自於哪裡眾說紛紜，而智慧產業很可能成為下一個產業革命的關鍵。
以工業企業為例，對於社會信息的有效掌握和分析，有助於企業准確把握市場下一個熱點或趨勢，降低創新過程中的失敗概率，也有助於提升企業在市場營銷和銷售過程中的效率，避免泛廣告投放的效率低下。反之，作為消費者，也會更有效率地找到自己想要的商品。現在網購平台構建的你可能喜歡的產品功能，就是這種效率提升的初級應用。
大數據產業鏈有很多環節，未來都可能面臨較大的發展機遇。首先，信息數據產生將會是第一個環節。
信息的產生很好理解，比如，現在公眾每天使用的互聯網和無限通訊，即時通訊、微博、手機電話、簡訊、彩信甚至是每一個互聯網點擊（通過點擊習慣可以分析經常瀏覽某類網站，喜歡某類商品，以及上網時間等使用習慣），都是數據的產生。現在數據產生最多的領域是物聯網，根據IBM的分析，上網人數和手機人數在過去最多是2-5倍的增長，而物聯網上連接設備的數量在過去5年增加了2000倍。上述領域擁有大量的數據，企業可以依靠這些數據，或進行分析自我提升效率，或出售這些數據（當然，前提是不涉及個人私密信息的數據）給專業分析機構。其次，信息數據的大量產生需要存儲。
存儲設備領域的增長潛力同樣不容忽視。雖然存儲設備是整個產業鏈中技術含量最少的，同時發展空間也可能沒有其他子行業充滿想像力，但卻可能是增長最穩定的子行業。再次，信息數據需要採集整理。
這個環節是整個大數據產業鏈的最末端，也可能是最具技術含量和產業附加值的子行業。任何數據不經過分析這一環節，都無法落實到實際應用。而且，在同樣的數據面前，誰分析出的結果最有效，將決定誰才是真正的大數據智能產業領跑者。
因此，挖掘A股上市公司中的
大數據概念股
（在中國大數據成熟之前，相信會有不少個股僅屬於概念股）顯得至關重要。
在國金證券、中信證券和光大證券等研究機構的報告中，確實有不少上市公司被列入大數據關注標的。這三家機構選出的標的有：
超圖軟體、科大訊飛、拓爾思、漢得信息、太極股份、用友軟體、東方國信、久其軟體、廣聯達、大智慧、四維圖新、威創股份、衛士通、天璣科技、遠光軟體、美亞柏科、恆泰艾普、華勝天成等。
中國大數據時代還剛剛開啟，上述這些上市公司中，誰是真正的大數據受益股，誰壓根就想不到進入大數據領域，又或者誰真正擁有大數據所需的技術優勢，還得是騾子是馬拉出來溜溜。
不過，在大數據浪潮下，相信上述上市公司中會有真正的受益者脫潁而出，但究竟是誰這需要投資者密切跟蹤和下功夫研究了。

Ⅱ 當傳統金融模式遇到了大數據後會有哪些轉變

：）在我們的生活中，所有人都在製造和分享數據——但並非所有數據都能得到合理使用。 這種數據缺乏帶來的信息不對稱，導致了金融行業中「二八定律」的出現。 二八定律：在當前利率非完全市場化與小微企業抵押擔保品欠缺的情況下，採用傳統信貸技術從事小微金融，需付出的邊際成本與服務大企業相差不大，在信貸供給資源仍顯稀缺的情形之下，銀行具有提高授信門檻以迫使高風險客戶退出信貸市場的動機，銀行服務 80% 低端客戶所帶來的利潤微乎其微，還不如將這部分客戶趕出市場，全力支持 20% 的高端客戶。 ——引用自《2013小微企業融資發展報告_中國現狀及亞洲實踐》多年來，金融一直是屬於少部分人的。這不是金融機構們在作惡，而是自然的經濟規律，是在資源有限的情況下最正常的分配現象。我認為，大數據對金融最重要的影響，在於其能使一部分長尾需求得到滿足。金融行業是很有互聯網機會的行業，更是很有大數據潛力的行業。大數據時代，互聯網創新、平等、普惠的精神，將慢慢融入金融。這種二八定律會慢慢改變：*圖片來源：麥肯錫全球研究院 國金證券研究所比如專注做小貸的阿里金融，其在利用大數據進行金融服務上是極具代表性的。我曾經總結過阿里金融在為客戶放貸時抓取的數據：歷史交易流水，貿易平台表現如頁面管理、廣告投放、社區行為等，這些數據包括客戶在什麼時間、在哪裡、同誰做生意、商品數量的變化等等，可以反映其真實的信用狀況。 買賣雙方交互行為分析：顧客的點擊、收藏、反饋、評價情況等，所有信息最終會進入資料庫進行定量，並將數值輸入網路行為評分模型，從而對小微客戶進行評級分層。 用戶提供的其他外部數據：海關進出口、稅務、水電、物流、銀行流水等方面的數據 在線視頻資信調查：與申請人的直接溝通，索取資料，對申請人的定性判斷 心理測試系統：對小企業主性格特質進行分析，通過假設情景模型判斷客戶的誠信程度 外部互聯網信息抓取：抓取客戶在外部互聯網上留下的數據痕跡和身份信息 地區、行業與政策庫數據，防範系統性風險的調整因素這些數據項中，有關於企業經營交易的信息，有商品、物流信息，甚至也有企業在互聯網中的交互信息。擁有了這三方面的信息，阿里金融可以很清楚的了解借款人的真實情況，從而為那些沒有合適的抵押擔保品的小微企業放貸。 而根據國金證券的「大數據」專題分析報告，大數據有三個主要來源：企業內部的經營交易信息 物聯網世界中商品、物流信息 互聯網世界中人與人交互信息、位臵信息等等這三個方面的數據信息和上面阿里金融拿來分析企業的數據十分對應。事實上，這三種數據在商業和金融領域，都有十分重要的作用。 對金融機構來說，通過這三方面的信息可以很完整的判斷出個人或企業的信用等級和綜合狀況，從而改善了目前個人、企業與金融機構之間信息不對稱的狀況，從而使金融機構有能力滿足長尾人群的需求。······························· 阿里金融的數據來源有其特殊性，當前的金融機構並不好復制。 但是隨著大數據技術的發展，可以想見將來的金融機構將會能更加直觀、准確、全面的得到關於個人、企業的相關信息。 （需要注意的一點是，雖然處理起來很復雜，這些數據獲取的成本卻是相對較低的，金融機構可以用較低的成本獲得大量關於個人、企業的數據。這正是大數據能真正改變金融行業的前提。） 當信息基本對稱後，金融機構的很多風險控制方式就會不同，會從原來的要求抵押、擔保、保證、高利率等補償覆蓋損失的措施，轉變為通過大數據持續考察企業、個人資金用途、盈利能力的方式。更神奇的是，金融機構通過進行大數據的分析，可以精確地定位你的性格、偏好、意願，可以隨時隨地精準滿足你所在用戶群的真實需求和潛在需求。上面這兩種不同將會給金融機構帶來多方位的改變：無論是風險控制、目標客戶群、營銷方式、經營模式甚至盈利模式，都會與現在這種專注於服務大客戶的現狀不同，這種不同是會同時出現在細節和整體的。 那時——很多一直被忽視的人群會被重視起來。（其實就和互聯網行業差不多，在互聯網剛剛發展的初期，軟體服務的都是專業人群，而當大家都能上網時，就得小白用戶者得天下啦。） 即使你一窮二白，是苦苦奮斗的底層，是有好項目卻沒有擔保的小微企業，是年近古稀不懂新潮流不會理財的老人家，只要數據顯示你值得信任或者有很大潛力，也依然會是金融機構們在意和爭搶的客戶。 說不定，還會是貴賓級的哦。 ········································· 當前的大數據要走的路還很長，但會有這么一天，金融將是普惠而創新的，高端用戶有最適合他們的產品和服務，普羅大眾也能得到自己最適合的貸款和投資。（關於大數據，其實有很多很好玩的可能性，也許在未來，你的字體書寫都會決定你的信用等級哦，有空再補充上來。） ···································

Ⅲ 國內券商各自的特點是什麼比如中金、國泰君安、國信證券、國金證券、招商證券、中信證券的相互對比 謝謝

國泰君安證券是由國泰證券和君安證券於1999年8月18日組建成立，注冊資本47億，品牌價值超80個億，凈資本173.7億元，總客戶資產8000億，在全國28個省市自治區有26家分公司、35個直屬營業部，合計193個營業網點，大股東為上海國有資產經營有限公司。
國泰君安證券具有經紀業務、證券承銷、研究投資咨詢、資產管理、基金管理、自營業務、衍生產品投資、期貨介紹、財務顧問、直投業務、境外業務等全業務全牌照資格，是全國大型綜合類券商。
在106家券商中，國泰君安證券最早獲得中國證監會券商分類評價A類AA級稱號，最早開通B股交易、最早進入香港市場，最早涉及陽光私募，最早獲得QDII資格，最早獲得股指期貨IB資格，最早獲得融資融券資格，期貨子公司也是中金所一號會員。
國泰君安證券旗下擁有國泰君安期貨經紀有限公司、國聯安基金管理有限公司、國泰君安創新投資有限公司、上海國泰君安證券資產管理有限公司、國泰君安香港公司五家子公司，其中香港全資子公司國泰君安國際控股有限公司已獲在港金融業務的全牌照資格，為投資者提供包括港股、內地B股、美國、加拿大、日本及台灣等其它市場的證券和期貨交易、企業融資、資產管理與基金管理等服務。
參考資料：http://sh.gtja.com/sh/coltd.jsp

Ⅳ 什麼是大數據時代

在大數據與深度學習中蝶化的人工智慧。當代人工智慧離不開大數據和深度學習演算法。我們先來了解什麼是大數據，大數據的本質是什麼，在大數據時代我們應該如何應對？
當我們談論數據的時候我們在談什麼？在大部分人的日常印象中，數據代表的可能是每月水電煤賬單上的數字，股票k線圖上的紅綠指數，還有可能是電腦文件里那一堆看不懂的源代碼。
人工智慧眼中的數據遠比這些廣泛。數據的存在形式隨著人類文明的發展不斷改變，從最初的聲音，文字，圖畫，數字，到電子時代的每一張圖片，每一段語音，每一個視頻，再到如今互聯網時代人類每一次的滑鼠點擊，用手機時每一次的手指滑動，乃至每一下心跳和呼吸，甚至經濟生產中的一切人機動作，軌跡，都已融入數據流。今天的人類已經能夠將各種或大或小的事物轉化為數據記錄，變成我們生活的一部分。數據已經浸染我們生活的每一個細節，就如生物學家所說人體組織的一半是由微生物組成，在數字時代，我們生活的一半已然是數據。在日常生活中，數據的概念對於我們即親近又陌生。親近它是因為我們從小就會接觸加減乘除這些最基本的數據和演算法。步入社會後也在與各種文件報表賬單打交道。與此同時，當面對高科技產品中各種關於內存，解析度等時髦又復雜的數據是，我們又覺得不了解它們甚至沒意識到它們的存在。隨著大數據，機器演算法和人工智慧的理念相繼到來，這種陌生感會越發加深。
那麼數據生活距離我們遙遠嗎？正相反，數據與我們日常生活的聯系從未如此緊密過，從沒有像今天如此活躍，具體的記錄著人類與世界。從最初的計算機，攝像頭到家用計算機，智能手機，再到大數據和人工智慧，我們不斷升級採集和利用數據的方式。而現在，從一輛車的每日碳排放量統計到全球氣溫的檢測，從預測個人在網上喜好分析到總統選舉時投票趨勢的預測，我們都可以做到。數據將人與人，人與世界連接起來，構成一張繁密的網路，每個人都在影響世界，又在被他人影響著。傳統的統計方法已經無法處理這種相互影響的數據，這么辦？答案是讓機器自己來處理數據，從數據中習得知識。這便是當代人工智慧的本質。與傳統的數據記錄定義不同，這種數據是有「生命」的。它更像是我們身體的一種自然延伸：聆聽我們的聲音，拓寬我們的視野，加深我們的記憶，甚至組成一個以數據形式存在的「我」。
自工業革命以來，數據經歷過一次又一次的爆發，何以近年來才出現大數據的概念？什麼是大數據？
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。從概念中可以得知大數據技術的關鍵 不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。從技術上看，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。大數據必須具有幾大特徵：
一，大數據的「大」。與傳統數據的儲存方式相比是幾何量級的差距。
二，多維度。表示大數據可以對一個事物進行多方位的描述，從而更准確。
三，處理非結構數據的能力。未來10年新生數據總量的90%為非結構化數據。大數據通過圖像識別，語音識別，自然語言分析等技術計算，分析大量非結構化數據，大大提升數據維度。
四，大數據是生生不息的「流」，具有時間性。一是因為數據量巨大，無法全部儲存。另一方面是大數據和人類生生不息的行動相關，瞬息萬變。
五，最重要的是，大數據的大表現為無盡的重復。量變促成質變，在機器智能領域，數據量的大小和處理速度的快慢可以直接決定智力水平的高低。
希望對您有所幫助！~

Ⅳ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

Ⅵ 在哪購買國金百度大數據基金購買

網路與國金證券聯合宣布，共同推出大數據量化基金——「國金網路大數據基金」。

國金網路大數據基金」是面向二級市場的具投資潛力的基金產品，首期募資規模為5億元。與傳統量化投資相比，其最大的特色是在投資模型中納入「人」的因素。
網路從互聯網大數據中提取與「人」密切關聯的數據，經過大數據挖掘和智能化處理，實現描摹用戶畫像、精準識別網民金融意圖、洞察股民情緒、預測行業市場走向。
具體從雙方的分工來看，網路為證券機構在擇時和選股等決策提供考量因子；國金證券則通過精準選股、動態捕捉套利機會、及時優化量化模型，實現提升投資收益，降低投資風險。
這是繼與中信銀行、安聯保險先後合作成立百信銀行、百安保險之後，網路在證券領域再次聯手傳統金融機構，利用大數據技術掘金二級市場。至此，網路已基本完善了其在金融三大版塊的布局。

Ⅶ 以大數據時代為題寫一篇年終總結

可參考下文

9個關鍵字 寫寫大數據行業2015年年終總結

2015年，大數據市場的發展迅猛，放眼國際，總體市場規模持續增加，隨著人工智慧、物聯網的發展，幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術，Hadoop 供應商 Hortonworks 與數據分析公司 New Relic 甚至已經上市。而國內，國家也將大數據納入國策。
我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊 2015 年大數據行業九大關鍵詞，管窺這一年行業內的發展。
戰略：國家政策
今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進，這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面，成為國家戰略計劃的核心任務之一：
2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，大力促進中國數據技術的發展，數據將被作為戰略性資源加以重視;
2015年10月26日，在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。
挑戰：BI(商業智能)
2015年對於商業智能(BI)分析市場來說，正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 為中心的 BI 分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。
崛起：深度學習/機器學習
人工智慧如今已變得異常火熱，作為機器學習中最接近 AI(人工智慧)的一個領域，深度學習在2015年不再高高在上，很多創新企業已經將其實用化：Facebook 開源深度學習工具「Torch」、PayPal 使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司 Perceptio ……同時在國內，網路、阿里，科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。
共存：Spark/Hadoop
Spark 近幾年來越來越受人關注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與 Spark 相關的項目。
與 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的優勢，但是它本身沒有一個分布式存儲系統，因此越來越多的企業選擇 Hadoop 做大數據平台，而 Spark 是運行於 Hadoop 頂層的內存處理方案。Hadoop 最大的用戶(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中運行著 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 將 Spark 列為他們 Hadoop 發行的一部分。Spark 對於 Hadoop 來說不是挑戰和取代相反，Hadoop 是 Spark 成長發展的基礎。
火爆：DBaaS
隨著 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租戶架構開啟了 DBaaS (資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代，新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年，除了趨勢火爆，12c 多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。
據分析機構 Gartner 預測，2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%，而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。

Ⅷ 國金證券股份有限公司的歷史沿革：

國金證券股份有限公司(以下簡稱「公司」)原名成都城建投資發展股份有限公司(以下簡稱「原成都建投」)，系於2002年12月24日經成都市工商行政管理局批准由成都百貨(集團)股份有限公司更名而成的股份有限公司。公司前身成都百貨(集團)股份有限公司於1997年8月7日在上海證券交易所上市，股票代碼600109。公司現有總股本500,121,062股。 2006年10月30日，公司臨時股東大會決議通過公司與長沙九芝堂(集團)有限公司(以下簡稱「九芝堂集團」)等進行重大資產置換及用非公開發行新股方式支付資產置換差價的議案，公司以全部資產及負債評估作價22,224.17萬元，加評估基準日至置出資產交割日期間置出資產發生的期間損益，和九芝堂集團、湖南涌金投資(控股)有限公司(以下簡稱「湖南涌金」)、四川舒卡特種纖維股份有限公司(以下簡稱「舒卡股份」)擁有的國金證券有限責任公司(以下簡稱「原國金證券」)合計51.76%股權(作價66,252.80萬元)進行置換。九芝堂集團以置換出公司的資產、負債及1,000萬元現金為對價，收購成都市國有資產監督管理委員會持有的公司33,482,696股股份(占總股本的47.17%)。 2006年12月8日，國務院國有資產監督管理委員會以「國資產權〔2006〕1485號」《關於成都城建投資發展股份有限公司國有股權轉讓有關問題的批復》文件，同意成都市國有資產監督管理委員會將其持有的公司國家股33,482,696股轉讓給九芝堂集團，股份轉讓完成後，九芝堂集團持有公司33,482,696股股份，占總股本的47.17%。魏東先生為公司最終控制人。 2006年12月29日，公司臨時股東大會決議通過公司股權分置改革與重大資產置換相結合進行，重大資產置換作為股權分置改革對價的股權分置改革議案。 2007年1月24日，中國證券監督管理委員會以證監公司字〔2007〕12號文核准公司與九芝堂集團、湖南涌金和舒卡股份進行重大資產置換，並發行不超過7,500萬股的人民幣普通股購買其合計持有的原國金證券51.76%的股權；以證監公司字〔2007〕13號文批復同意九芝堂集團、湖南涌金公告成都城建收購報告書並豁免要約收購義務；以證監機構字〔2007〕23號文核准公司分別受讓九芝堂集團、湖南涌金和舒卡股份持有的原國金證券51.76%股權。 2007年7月，根據公司董事會決議並經股東大會通過，公司以2007年6月30日公司總股本141,994,737股為基數，向全體股東以資本公積金轉增股本，轉增比例為每10股轉增10股。 2008年1月22日，中國證券監督管理委員會以證監許可〔2008〕113號文核准公司向原國金證券除原成都建投以外的股東發行216,131,588股股份換股吸收合並原國金證券。 在完成相關吸收合並工作後，原國金證券依法注銷。公司由原成都建投更名為國金證券股份有限公司，並依法繼承原國金證券(含分支機構)的各項證券業務資格。注冊地址遷址到成都市青羊區東城根上街95號。截至2008年3月26日，公司已完成上述相關事項的工商登記。