国金证券大数据报告

Ⅰ 什么是大数据概念股票中国A股有哪些大数据概念股

英国作家菲利普？鲍尔（Philip Ball）在《预知社会：群体行为的内在法则》一书阐述了一种观点，即个体行为是无法预知的，但当个体数量达到一定程度时，群体行为往往会表现出一定规律，通过统计物理和生物化学中的种种自然规律，可大致预知社会群体行为的运行法则。
数年来这个困惑一直存在。不久前，IBM技术创新全球副总裁伯纳德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演讲令笔者产生了醍醐灌顶之感。
梅耶森博士在演讲中表示，
这是个很诱人的话题。早在原始社会时期，能比常人早知道天气变化规律，用于指导生产劳作，就有可能成为部落巫师甚至是首领。而巫师未必真具有法力，或许只是比常人掌握了更高层次的知识而已，同时利用了这种信息判断能力的不对称。之后算命这个行当经久不息，也大致继承于此。而当代社会热衷的分析预测，不过也是巫师算命的行当罢了。可以说，任何成功的预测，都是基于对大量有效信息的掌握和准确分析。
基于大数据的智慧产业的重要意义在于，可以更准确地把握市场需求和预测社会群体行为，在此基础上优化各个产业企业环节的生产效率，并以此提升整个社会的生产力。
人类从狩猎到耕种，是利用了土地资源升级了社会生产力；进入工业时代，是利用机器解放了人类的双手升级了社会生产力；电子通信和互联网的出现，大大提升了全球资讯的使用效用，并以此进一步提升了社会生产力。在经历了2008年金融危机后，在欧债危机的影响下，下一个产业升级出自于哪里众说纷纭，而智慧产业很可能成为下一个产业革命的关键。
以工业企业为例，对于社会信息的有效掌握和分析，有助于企业准确把握市场下一个热点或趋势，降低创新过程中的失败概率，也有助于提升企业在市场营销和销售过程中的效率，避免泛广告投放的效率低下。反之，作为消费者，也会更有效率地找到自己想要的商品。现在网购平台构建的你可能喜欢的产品功能，就是这种效率提升的初级应用。
大数据产业链有很多环节，未来都可能面临较大的发展机遇。首先，信息数据产生将会是第一个环节。
信息的产生很好理解，比如，现在公众每天使用的互联网和无限通讯，即时通讯、微博、手机电话、短信、彩信甚至是每一个互联网点击（通过点击习惯可以分析经常浏览某类网站，喜欢某类商品，以及上网时间等使用习惯），都是数据的产生。现在数据产生最多的领域是物联网，根据IBM的分析，上网人数和手机人数在过去最多是2-5倍的增长，而物联网上连接设备的数量在过去5年增加了2000倍。上述领域拥有大量的数据，企业可以依靠这些数据，或进行分析自我提升效率，或出售这些数据（当然，前提是不涉及个人私密信息的数据）给专业分析机构。其次，信息数据的大量产生需要存储。
存储设备领域的增长潜力同样不容忽视。虽然存储设备是整个产业链中技术含量最少的，同时发展空间也可能没有其他子行业充满想象力，但却可能是增长最稳定的子行业。再次，信息数据需要采集整理。
这个环节是整个大数据产业链的最末端，也可能是最具技术含量和产业附加值的子行业。任何数据不经过分析这一环节，都无法落实到实际应用。而且，在同样的数据面前，谁分析出的结果最有效，将决定谁才是真正的大数据智能产业领跑者。
因此，挖掘A股上市公司中的
大数据概念股
（在中国大数据成熟之前，相信会有不少个股仅属于概念股）显得至关重要。
在国金证券、中信证券和光大证券等研究机构的报告中，确实有不少上市公司被列入大数据关注标的。这三家机构选出的标的有：
超图软件、科大讯飞、拓尔思、汉得信息、太极股份、用友软件、东方国信、久其软件、广联达、大智慧、四维图新、威创股份、卫士通、天玑科技、远光软件、美亚柏科、恒泰艾普、华胜天成等。
中国大数据时代还刚刚开启，上述这些上市公司中，谁是真正的大数据受益股，谁压根就想不到进入大数据领域，又或者谁真正拥有大数据所需的技术优势，还得是骡子是马拉出来溜溜。
不过，在大数据浪潮下，相信上述上市公司中会有真正的受益者脱颍而出，但究竟是谁这需要投资者密切跟踪和下功夫研究了。

Ⅱ 当传统金融模式遇到了大数据后会有哪些转变

：）在我们的生活中，所有人都在制造和分享数据——但并非所有数据都能得到合理使用。 这种数据缺乏带来的信息不对称，导致了金融行业中“二八定律”的出现。 二八定律：在当前利率非完全市场化与小微企业抵押担保品欠缺的情况下，采用传统信贷技术从事小微金融，需付出的边际成本与服务大企业相差不大，在信贷供给资源仍显稀缺的情形之下，银行具有提高授信门槛以迫使高风险客户退出信贷市场的动机，银行服务 80% 低端客户所带来的利润微乎其微，还不如将这部分客户赶出市场，全力支持 20% 的高端客户。 ——引用自《2013小微企业融资发展报告_中国现状及亚洲实践》多年来，金融一直是属于少部分人的。这不是金融机构们在作恶，而是自然的经济规律，是在资源有限的情况下最正常的分配现象。我认为，大数据对金融最重要的影响，在于其能使一部分长尾需求得到满足。金融行业是很有互联网机会的行业，更是很有大数据潜力的行业。大数据时代，互联网创新、平等、普惠的精神，将慢慢融入金融。这种二八定律会慢慢改变：*图片来源：麦肯锡全球研究院 国金证券研究所比如专注做小贷的阿里金融，其在利用大数据进行金融服务上是极具代表性的。我曾经总结过阿里金融在为客户放贷时抓取的数据：历史交易流水，贸易平台表现如页面管理、广告投放、社区行为等，这些数据包括客户在什么时间、在哪里、同谁做生意、商品数量的变化等等，可以反映其真实的信用状况。 买卖双方交互行为分析：顾客的点击、收藏、反馈、评价情况等，所有信息最终会进入数据库进行定量，并将数值输入网络行为评分模型，从而对小微客户进行评级分层。 用户提供的其他外部数据：海关进出口、税务、水电、物流、银行流水等方面的数据 在线视频资信调查：与申请人的直接沟通，索取资料，对申请人的定性判断 心理测试系统：对小企业主性格特质进行分析，通过假设情景模型判断客户的诚信程度 外部互联网信息抓取：抓取客户在外部互联网上留下的数据痕迹和身份信息 地区、行业与政策库数据，防范系统性风险的调整因素这些数据项中，有关于企业经营交易的信息，有商品、物流信息，甚至也有企业在互联网中的交互信息。拥有了这三方面的信息，阿里金融可以很清楚的了解借款人的真实情况，从而为那些没有合适的抵押担保品的小微企业放贷。 而根据国金证券的“大数据”专题分析报告，大数据有三个主要来源：企业内部的经营交易信息 物联网世界中商品、物流信息 互联网世界中人与人交互信息、位臵信息等等这三个方面的数据信息和上面阿里金融拿来分析企业的数据十分对应。事实上，这三种数据在商业和金融领域，都有十分重要的作用。 对金融机构来说，通过这三方面的信息可以很完整的判断出个人或企业的信用等级和综合状况，从而改善了目前个人、企业与金融机构之间信息不对称的状况，从而使金融机构有能力满足长尾人群的需求。······························· 阿里金融的数据来源有其特殊性，当前的金融机构并不好复制。 但是随着大数据技术的发展，可以想见将来的金融机构将会能更加直观、准确、全面的得到关于个人、企业的相关信息。 （需要注意的一点是，虽然处理起来很复杂，这些数据获取的成本却是相对较低的，金融机构可以用较低的成本获得大量关于个人、企业的数据。这正是大数据能真正改变金融行业的前提。） 当信息基本对称后，金融机构的很多风险控制方式就会不同，会从原来的要求抵押、担保、保证、高利率等补偿覆盖损失的措施，转变为通过大数据持续考察企业、个人资金用途、盈利能力的方式。更神奇的是，金融机构通过进行大数据的分析，可以精确地定位你的性格、偏好、意愿，可以随时随地精准满足你所在用户群的真实需求和潜在需求。上面这两种不同将会给金融机构带来多方位的改变：无论是风险控制、目标客户群、营销方式、经营模式甚至盈利模式，都会与现在这种专注于服务大客户的现状不同，这种不同是会同时出现在细节和整体的。 那时——很多一直被忽视的人群会被重视起来。（其实就和互联网行业差不多，在互联网刚刚发展的初期，软件服务的都是专业人群，而当大家都能上网时，就得小白用户者得天下啦。） 即使你一穷二白，是苦苦奋斗的底层，是有好项目却没有担保的小微企业，是年近古稀不懂新潮流不会理财的老人家，只要数据显示你值得信任或者有很大潜力，也依然会是金融机构们在意和争抢的客户。 说不定，还会是贵宾级的哦。 ········································· 当前的大数据要走的路还很长，但会有这么一天，金融将是普惠而创新的，高端用户有最适合他们的产品和服务，普罗大众也能得到自己最适合的贷款和投资。（关于大数据，其实有很多很好玩的可能性，也许在未来，你的字体书写都会决定你的信用等级哦，有空再补充上来。） ···································

Ⅲ 国内券商各自的特点是什么比如中金、国泰君安、国信证券、国金证券、招商证券、中信证券的相互对比 谢谢

国泰君安证券是由国泰证券和君安证券于1999年8月18日组建成立，注册资本47亿，品牌价值超80个亿，净资本173.7亿元，总客户资产8000亿，在全国28个省市自治区有26家分公司、35个直属营业部，合计193个营业网点，大股东为上海国有资产经营有限公司。
国泰君安证券具有经纪业务、证券承销、研究投资咨询、资产管理、基金管理、自营业务、衍生产品投资、期货介绍、财务顾问、直投业务、境外业务等全业务全牌照资格，是全国大型综合类券商。
在106家券商中，国泰君安证券最早获得中国证监会券商分类评价A类AA级称号，最早开通B股交易、最早进入香港市场，最早涉及阳光私募，最早获得QDII资格，最早获得股指期货IB资格，最早获得融资融券资格，期货子公司也是中金所一号会员。
国泰君安证券旗下拥有国泰君安期货经纪有限公司、国联安基金管理有限公司、国泰君安创新投资有限公司、上海国泰君安证券资产管理有限公司、国泰君安香港公司五家子公司，其中香港全资子公司国泰君安国际控股有限公司已获在港金融业务的全牌照资格，为投资者提供包括港股、内地B股、美国、加拿大、日本及台湾等其它市场的证券和期货交易、企业融资、资产管理与基金管理等服务。
参考资料：http://sh.gtja.com/sh/coltd.jsp

Ⅳ 什么是大数据时代

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？
当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。
人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。
那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。
自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键 不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：
一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。
二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。
三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。
四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。
五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。
希望对您有所帮助！~

Ⅳ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

Ⅵ 在哪购买国金百度大数据基金购买

网络与国金证券联合宣布，共同推出大数据量化基金——“国金网络大数据基金”。

国金网络大数据基金”是面向二级市场的具投资潜力的基金产品，首期募资规模为5亿元。与传统量化投资相比，其最大的特色是在投资模型中纳入“人”的因素。
网络从互联网大数据中提取与“人”密切关联的数据，经过大数据挖掘和智能化处理，实现描摹用户画像、精准识别网民金融意图、洞察股民情绪、预测行业市场走向。
具体从双方的分工来看，网络为证券机构在择时和选股等决策提供考量因子；国金证券则通过精准选股、动态捕捉套利机会、及时优化量化模型，实现提升投资收益，降低投资风险。
这是继与中信银行、安联保险先后合作成立百信银行、百安保险之后，网络在证券领域再次联手传统金融机构，利用大数据技术掘金二级市场。至此，网络已基本完善了其在金融三大版块的布局。

Ⅶ 以大数据时代为题写一篇年终总结

可参考下文

9个关键字 写写大数据行业2015年年终总结

2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop 供应商 Hortonworks 与数据分析公司 New Relic 甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。
我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊 2015 年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。
战略：国家政策
今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：
2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;
2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。
挑战：BI(商业智能)
2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 为中心的 BI 分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。
崛起：深度学习/机器学习
人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近 AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook 开源深度学习工具“Torch”、PayPal 使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司 Perceptio ……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。
共存：Spark/Hadoop
Spark 近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与 Spark 相关的项目。
与 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台，而 Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中运行着 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。Spark 对于 Hadoop 来说不是挑战和取代相反，Hadoop 是 Spark 成长发展的基础。
火爆：DBaaS
随着 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了 DBaaS (数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c 多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。
据分析机构 Gartner 预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

Ⅷ 国金证券股份有限公司的历史沿革：

国金证券股份有限公司(以下简称“公司”)原名成都城建投资发展股份有限公司(以下简称“原成都建投”)，系于2002年12月24日经成都市工商行政管理局批准由成都百货(集团)股份有限公司更名而成的股份有限公司。公司前身成都百货(集团)股份有限公司于1997年8月7日在上海证券交易所上市，股票代码600109。公司现有总股本500,121,062股。 2006年10月30日，公司临时股东大会决议通过公司与长沙九芝堂(集团)有限公司(以下简称“九芝堂集团”)等进行重大资产置换及用非公开发行新股方式支付资产置换差价的议案，公司以全部资产及负债评估作价22,224.17万元，加评估基准日至置出资产交割日期间置出资产发生的期间损益，和九芝堂集团、湖南涌金投资(控股)有限公司(以下简称“湖南涌金”)、四川舒卡特种纤维股份有限公司(以下简称“舒卡股份”)拥有的国金证券有限责任公司(以下简称“原国金证券”)合计51.76%股权(作价66,252.80万元)进行置换。九芝堂集团以置换出公司的资产、负债及1,000万元现金为对价，收购成都市国有资产监督管理委员会持有的公司33,482,696股股份(占总股本的47.17%)。 2006年12月8日，国务院国有资产监督管理委员会以“国资产权〔2006〕1485号”《关于成都城建投资发展股份有限公司国有股权转让有关问题的批复》文件，同意成都市国有资产监督管理委员会将其持有的公司国家股33,482,696股转让给九芝堂集团，股份转让完成后，九芝堂集团持有公司33,482,696股股份，占总股本的47.17%。魏东先生为公司最终控制人。 2006年12月29日，公司临时股东大会决议通过公司股权分置改革与重大资产置换相结合进行，重大资产置换作为股权分置改革对价的股权分置改革议案。 2007年1月24日，中国证券监督管理委员会以证监公司字〔2007〕12号文核准公司与九芝堂集团、湖南涌金和舒卡股份进行重大资产置换，并发行不超过7,500万股的人民币普通股购买其合计持有的原国金证券51.76%的股权；以证监公司字〔2007〕13号文批复同意九芝堂集团、湖南涌金公告成都城建收购报告书并豁免要约收购义务；以证监机构字〔2007〕23号文核准公司分别受让九芝堂集团、湖南涌金和舒卡股份持有的原国金证券51.76%股权。 2007年7月，根据公司董事会决议并经股东大会通过，公司以2007年6月30日公司总股本141,994,737股为基数，向全体股东以资本公积金转增股本，转增比例为每10股转增10股。 2008年1月22日，中国证券监督管理委员会以证监许可〔2008〕113号文核准公司向原国金证券除原成都建投以外的股东发行216,131,588股股份换股吸收合并原国金证券。 在完成相关吸收合并工作后，原国金证券依法注销。公司由原成都建投更名为国金证券股份有限公司，并依法继承原国金证券(含分支机构)的各项证券业务资格。注册地址迁址到成都市青羊区东城根上街95号。截至2008年3月26日，公司已完成上述相关事项的工商登记。