史上最全券商研究数据大盘点

史上最全券商研究数据大盘点

文|朝阳永续吴兰兰

A股上市公司近三千家，研究起来耗时费力，往往机构投资者在分析股票时常会参考专业投资者的研究成果，比如券商研究所发布的研究报告，券商研究所发布的宏观策略及行业个股报告等对资本市场各类投资者具有重大影响力。那么，在过去5年，全市场券商研究所发展状况如何呢？朝阳永续作为市场上专业的研究报告数据分析平台，凭借多年来合作优势，独家发布《券商研究所数据大盘点》。

虽然由于一些卖方研究所只对内服务或者部分研究员因为专职管理而不出报告等原因，导致我们的分析结论可能会与实际情况有偏差，但是通过对提供卖方研究报告的研究所及相关研究员的相关研究，我们仍可以管中窥豹。

为了回答这些问题，我们打算讲一个很长的故事，你有耐心听吗？我们打算罗列很多有意义但枯燥的数据和图表，你有毅力看吗？

第一部分：历年全市场券商研究所发展状况(统计区间：2010年-2015年）

一、研究员与研究报告数量关系

1.研究员总数

券商研究所配备的研究员数量在一定程度上反映了卖方服务机构对卖方服务的重视程度。我们统计了从2010年到2015年的研究员总数变化情况：研究员数量虽然呈现先上升后下降的周期性波动，但整体上数量还是增加的。从2010年到2012年逐年递增，2012年的研究员总数最多，增长幅度也最大；从2013年之后就开始逐年减少，到了2015年又开始上升，具体变动情况如图1所示。

（图1）

2.研究报告总量

在2010年到2015年的统计区间内，报告总量（卖方研究报告总量在一定程度上反映研究所研究员的工作强度）整体上呈现先增加后减少的发展趋势，其中2012年报告量最多，这可能和该时间段内研究员人数最多有关，12年研究员数也是历年最高，所以产量也相应的提高。具体情况如下图2所示。

（图2）

3.研究员年平均报告数

研究员年平均报告数（研究员年平均报告量反映研究所研究员的平均工作强度）在2010年到2015年的统计区间内总体上是递减的，具体情况如下图3所示。同时研究员年平均报告数也反映了研究员的勤勉度，由此看来，研究员的勤勉度在逐年降低。原因可能是同一研究员负责的多个行业领域分散研究, 工作量大的同时，导致报告量减少,所以导致人均报告量产出较少。

（图3）

4.报告量与研究员数关系图

一般而言，报告量与研究员数是高度正相关的关系，即卖方研究服务机构配备的研究员数量越多，相应的卖方服务报告总量越大。从图4可以看出，各年度报告总量与研究员数量都是呈高度正向相关的关系，除了2015年例外。2015年研究员总量是增加的，但是报告总量反而减少。

（图4）

5. 研究员数与平均报告量关系

一般说来，研究员数与平均报告量应该呈正相关，即重视卖方研究的机构会配备更多的研究员，同时，研究员的工作强度也相应大一些，但是根据图5所示，除了2010年-2011年和2013年-2014年研究员数与平均报告量是正相关的之外，其余时间是不符合的，这是因为该年的报告总量变动幅度小于研究员数变动幅度，故出现这种现象。

（图5）

6. 机构数量变化情况

在统计区间内，提供报告的机构数在统计区间内总体上呈现递减的趋势；A股研究机构数在统计区间内总体上相差不是很大，平均在95家左右。尽管提供报告机构总数在逐年递减，但是A股研究机构数却没多大的变化，研究A股的热情依旧，具体如图6所示.

（图6）

二、研究报告产业覆盖

1．主要卖方覆盖预测比较

按报告总数排序筛选出10家机构对于全部A股与沪深300的覆盖情况。需要说明的是，由于时间区间较长，所以表中出现华泰、华泰联合、申万、宏源、申万宏源，为保证数据的真实性和完整性，我们未作合并或者删除处理。

2. 覆盖的上市公司数量呈周期性递增趋势

在统计区间里，由图1可以看出，覆盖的上市公司数量呈周期性递增趋势。由图2可知，覆盖的上市公司数量与上市公司总数占比在逐年递减，在2015年开始有了上升的趋势，这主要是2015年上市公司总数明显增加，是6年里上市公司数量最多的一个时期。

说明：以上所有数据均来源于——上海朝阳永续《Go-Goal金融终端》

第二部分：2015年度卖方发展状况（统计区间：2015.1.1-2015.12.31）

一、分行业研究员覆盖情况

在统计区间内，按个股报告总数排序筛选出排名前五的行业：医药生物、化工、计算机、机械设备和电器设备，个股报告数为5259篇、4877篇、4532篇、4492篇及3772篇。

1、统计分行业平均每股研究员数与平均每股报告数的关系

以平均每股研究员数作为行业内研究员竞争激烈程度指标，由上图可以看出，电气设备和计算机行业竞争较为激烈，医药生物行业竞争不太激烈。

2、统计分行业研究员总数与覆盖上市公司数关系

一般说来研究员数与覆盖上市公司数是高度正相关的，研究员数量越多，覆盖的上市公司数量也就越多，上图很有力的说明了这个论证。

说明：以上所有数据均来源于——上海朝阳永续《Go-Goal金融终端》

二、具体机构覆盖上市公司数量情况

按报告总数排序筛选排名靠前的五家机构进行数据展示，按照覆盖上市公司数排名前五的分别是申万宏源证券、海通证券、中金、兴业证券和招商证券。其中申万宏源证券和海通证券覆盖数超过1000家，而中金、兴业证券和招商证券都不满1000家。

说明：以上所有数据均来源于——上海朝阳永续《Go-Goal金融终端》

三、研究员撰写公司报告和行业报告情况

1、研究员撰写公司报告分布

公司报告分为一般研究、深度报告、调研报告、点评报告、新股研究、其他（无代码新股、会议纪要和港股研究）。

2、研究员撰写行业报告分布

行业报告分为深度研究、行业点评、行业策略和行业资讯。

说明：以上所有数据均来源于——上海朝阳永续《Go-Goal金融终端》

四、新财富上榜券商研究员数量与研报数量

第十三届新财富最佳分析师在2015年底正式出炉，他们是由公募基金、部分私募基金和保险资产管理公司等相关资产管理机构评出来的，成为卖方分析师队伍重要的指向标。每年四季度，各大奖项的拉票活动都热闹非凡。层出不穷的卖方分析师奖项，不仅仅是对研究水平和综合实力的认可与肯定，更与个人薪酬和职业规划等都息息相关。

下面我们从策略研究、金融工程研究领域分析各券商研究员数和报告数。

1、策略研究方向

新财富策略研究方向上榜的前五名分别是国泰君安、海通证券、申万宏源证券、兴业证券及安信证券。据统计，这5家券商研究员数和报告数量分布如下图所示：

从这些数据我们看到，兴业证券最勤奋，平均每个研究员要发布20篇左右的研报，可以想象这些获奖机构研究员工作量之大，背后的辛苦只有自己懂。

2、金融工程方向

新财富金融工程方向上榜的前五名有广发证券、国泰君安、申万宏源证券、海通证券和兴业证券。二次上榜两个研究领域！

兴业证券绝对是劳模！

五、研究员数与报告总数变动情况

我们分别从A股行业公司、H股、债券、基金、金融工程和宏观策略这六个方面统计了研究员数量与报告总数变动最多的券商。（说明：变动情况是指研究所研究员流入、流出的情况）

1、研究员数量变动最多

由上图可以看出，2015年兴业证券的研究员整体变动幅度较大，A股、债券和金融工程这三个研究方向的研究员变动都是最多的。

2、报告数量变动最多

由上图可以看出，2015年安信证券的报告总数变动较大，A股、债券和宏观策略这三个研究方向的报告数量变动都是最多的。

六、研究员经验

研究员研究资质越深，经验越丰富，出具的报告也更加有准确性和说服力，上图以2015.1.1-2015.12.31为统计区间，统计了研究员的研究经验。可以看出，绝大多数的研究员都是新涌进这个市场的，在2年以下的有3863人，占总数的56%，超过半数；而经验丰富研究了10年以上的研究员只有125人，只有1.8%，不到2%。

说明：以上所有数据均来源于——上海朝阳永续《Go-Goal金融终端》

第三部分：某券商发展状况（统计区间：2015.1.1-12.31研究对象：兴业证券）一、团队数据排名

我们对兴业证券2010年至2015年的研究员数量和报告数量情况进行展示。

1、研究员数与排名情况

由上图可以看出，兴业证券历年来研究员数量逐年递增，由开始的56位增长到141位，增长率为152%；排名整体上也不断向前靠近，由原来的28名成功挤进前15。

2、报告总数与排名情况

由下图可以看出，兴业证券历年来报告总数逐年递增，由开始的1984篇增长到5793篇，增长率为192%；排名整体上也不断向前靠近，由原来的15名，现在已经排名第二了。

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

股票数据分析软件-股票行情分析软件

五行最新报道：中国税收70%属间接税，被指推高物价转嫁消 费者 当前我国税收收入的70%以上是间接税，这一比例是否过高？会不会加重居民负担？有没有改革的必要？ “去年，国家调整个人所得税，普通工薪阶层税负确实减轻了不少。如果普通商品中含的税能再少点，那咱百姓消费起来就更有底气了。”在北京通州区某商场，一位正给孩子选购书包的家长说。 近期，关于中国商品中含税过高的议论成为社会热点话题。中国商品中含了多少税？中国商品含税是否高于发达国家？未来我国税制结构应如何调整？ 向企业征收的间接税比重过高，加重了企业和普通消费者负担 数据显示，2011年，我国全部税收收入中来自流转税的收入占比为70%以上，而来自所得税和其他税种的收入合计占比不足30%。来自各类企业缴纳的税收收入占比更是高达92.06%，而来自居民缴纳的税收收入占比只有7.94%。 “这些数字告诉我们，当前我国税收收入的70%以上是间接税，而间接税作为价格的构成因素之一，通常可以直接嵌入商品售价之中，属于可通过价格渠道转嫁的税。”中国社科院财经战略研究院院长高培勇说。

高培勇认为，由企业法人缴税、走商品价格通道，是我国现实税收运行格局的典型特征，也集中体现了我国现行税制结构失衡的状况。这种失衡的税制结构和税收收入结构，其弊端正在不断地显露出来。 比如，高比例、大规模的间接税收入集中于商品价格渠道向全社会转嫁，不仅使得税收与物价之间处于高度关联状态，在现实生活中确有推高物价之嫌。特别是生活必需品等商品中含税过高，在事实上成为由广大消费者负担的大众税。 同时，这种高比例、大规模的税收收入集中来源于各类企业，会普遍加重各类企业的税收负担。加之不同规模企业之间竞争能力的差异，小微企业会承受更重的事实税收负担。此外，以所得税和财产税为代表的直接税比例过小，也不利于调节收入分配、缩小收入差距等税收功能的发挥。 中国商品含税高，主要在于我国的税制与发达国家有很大不同 “在美国，联邦政府收入超过40%来自个人所得税，如果加上薪酬税，占比达到80%左右，而我国个人所得税只占税收总收入的6.7%。在财产税方面，房产税刚刚开始试点，其他几乎没有。”财政部财科所所长贾康说。 贾康分析，目前，我国的税制结构与发达国家有很大不同。我国主要征流转税，流转税属于间接税，可作为价格的构成因素之一直接含在商品售价之中。而一些发达国家则主要是向居民直接征税，流转环节征税很少，所以商品中含税也

四川省2017大数据时代的互联网信息安全试题(卷)与答案解析

2017年度大数据时代的互联网信息安全 ? ? 1.2014年2月27日，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央网络安全和信息化领导小组组长2月27日下午主持召开中央网络安全和信息化领导小组第一次会议并发表重要讲话。他强调，（）和（）是事关国家安全和国家发展、事关广大人民群众工作生活的重大战略问题。（单选题2分）得分：2分 o A.网络安全、信息化 o B.信息安全、信息化 o C.安全、发展 o D.网络安全、信息安全 ? 2.用户收到了一封可疑的电子，要求用户提供银行账户及密码，这是属于何种攻击手段?( )（单选题2分）得分：2分 o A.缓存溢出攻击 o B.DDOS攻击 o C.钓鱼攻击 o D.暗门攻击 ? 3.大数据应用需依托的新技术有:( )（单选题2分）得分：2分 o A.三个选项都是 o B.数据分析处理 o C.智能化 o D.大规模存储与计算 ? 4.下列选项中不是APT攻击的特点：( )（单选题2分）得分：0分C o A.持续性强 o B.手段多样 o C.攻击少见 o D.目标明确 ? 5.下列选项中，最容易遭受来自境外的网络攻击的是:( )（单选题2分）得分：2分 o A.掌握科研命脉的机构 o B.新闻门户 o C.电子商务

o D.大型专业论坛 ? 6.下列错误的是:( )（单选题2分）得分：2分 o A.可以借助法律来保护网络隐私权 o B.由于网络是虚拟世界,所以在网上不需要保护个人的隐私 o C.网络时代,隐私权的保护受到较大冲击 o D.虽然网络世界不同于现实世界,但也需要保护个人隐私 ?7.下列关于计算机木马的说法错误的是:( )（单选题2分）得分：2分o A.杀毒软件对防止木马病毒泛滥具有重要作用 o B.Word文档也会感染木马 o C.尽量访问知名能减少感染木马的概率 o D.只要不访问互联网，就能避免受到木马侵害 ?8.通过电脑病毒甚至可以对核电站、水电站进行攻击导致其无常运转，对这一说法你认为以下哪个选项是准确的?( )（单选题2分）得分：2分 o A.理论上可行，但没有实际发生过 o B.病毒只能对电脑攻击，无法对物理环境造成影响 o C.绝对可行，已有在现实中实际发生的案例 o D.不认为能做到，危言耸听 ?9.网络安全与信息化领导小组成立的时间是:( )（单选题2分）得分：2分o A.2012 o B.2015 o C.2014 o D.2013 ?10.我们应当及时修复计算机操作系统和软件的漏洞，是因为:( )（单选题2分）得分：2分 o A.漏洞就是计算机系统或者软件系统的缺陷，病毒和恶意软件可以通过这个缺陷趁虚而入 o B.以前经常感染病毒的机器，现在就不存在什么漏洞了 o C.操作系漏洞补丁及时升级，软件漏洞补丁就没有必要及时修复 o D.手动更新后，玩游戏时操作系统就不会自动更新，不会占用网络带宽了

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

股票投资组合分析

股票投资组合分析 一.数据的搜集、整理与录入 （一）.我们组选择的五支股票分别为： 韦国照-通鼎互联（002491），杨志武-常林股份（600710），赖玲玲-长城集团（300089），黄筱予-青松建化（600425）.黄艳色-中联重科（002157）。 （二）.收集与录入数据 根据自2014年以来的这五支股票的月收盘价数据。通过整理，用excel表

计算，分别得到每支股票的各自的月百分比收益率和对数收益率。 根据公式： 月百分比收益率= 1 1t t t P P P ---， 月的对数收益率=1 ln t t P P -（其中，t P 表示该月的收盘价，1t P -表示该月的开盘价） 对数据进行录入，根据上面的公式我们得到上证指数以及我们所选择的五支股票的各自的百分比月收益率和月的对数收益率，用excel 计算，得到如下所示： 1.上证指数（1A0001） 2.通顶互联（002491） 月份 开盘价 收盘价 每股月盈利 每股收益率（%） 对数收益率（%） 1月

3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 3.常林股份（600710） 月份开盘价收盘价每股月盈利每股收益率（%）对数收益率（%）1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月

4.长城集团（300089） 5.青松建化（600425） 月份开盘价收盘价每股月盈利每股收益率（%）对数收益率（%）1月 2月 3月 4月 5月

6月 7月 8月 9月 10月 11月0 12月 6.中联重科002157） 月份开盘价收盘价每股月盈利每股收益率（%）对数收益率（%）1月 2月 3月 4月 5月0 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 二.对百分比收益率和对数收益率的结果进行分析 观察上表中的数据，可知（1）：上证指数的收益率较小时其他的股票收益率 也较小甚至出现收益率为负值的情况，说明股票价格的变动在一定程度上受到上

综合案例四基于上市公司股票信息及其衍生变量的金融数据分析

第十四讲综合案例四：基于上市公司股票信息及其衍生变量的金融数据分析14.1 策略基本思路 14.2 获得股票基本信息及衍生变量数据 14.3 数据可视化呈现 14.4 自动生成Excel报告

本章主要研究基于成交量变化的量化策略，该策略通过量化的手段将传统的投资理念数字化验证，分析成交量变化对于股价的影响。 策略基本逻辑如下：成交量的大幅涨跌可能会带来价格的大幅涨跌。这是一个经验策略，当某只股票的当日成交量出现大幅上涨的时候，说明有很多人在关注这只股票，该股票属于活跃股，那么出现价格的大幅涨跌的可能性则较大，从历史交易经验上来看也的确如此。

然而这个策略的可靠性却比较难以通过量化的手段来进行评判： 1.股价行情数据中一般会提供成交量却很少提供成交量涨跌幅； 2.在真正实战中，到底是关注前10分钟的成交量涨跌幅还是前30分钟、前1个 小时的涨跌幅都有待考量； 3.影响股价的因素很多，成交量涨跌幅到底与股价涨跌幅有多大的相关性也需 要研究。

本章就以股票前10分钟的成交量涨跌幅为例，通过量化的手段来观察成交量变化对当日股价涨跌幅的影响，最终目的是在Excel中生成如下的可视化图表并进行相关性分析。

这里还是利用7.1小节所介绍的Tushare库来调用股价基本数据。要检测上一小节所提到的策略，所需要获得基本信息数据有：开盘价、收盘价、股价涨跌幅、前10分钟成交信息，所需要的衍生变量有前10分钟成交量的涨跌幅。 14.2.1 获得股票基本信息数据 所以除了基本的日线行情数据外，我们还需要利用到分笔数据，也即每一笔的交易数据来获得10分钟时候的相关信息，所需要用的Tushare基本代码如下：

2018度大数据时代的互联网信息安全考试答案解析3

2018年度四川省大数据时代的互联网信息安全考试撒启贤 一、单选题 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（）（ 2.0分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 我的答案：B 答对 2.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?（）（2.0分） A.现在网络主播很流行，很多网站都有，可以点开看看 B.安装流行杀毒软件，然后再打开这个页面 C.访问完这个页面之后，全盘做病毒扫描 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 我的答案：D 答对 3.对于人肉搜索，应持有什么样的态度?（）（2.0分） A.主动参加 B.关注进程 C.积极转发 D.不转发，不参与 我的答案：D 答对 4.注册或者浏览社交类网站时，不恰当的做法是：（）（2.0分） A.尽量不要填写过于详细的个人资料 B.不要轻易加社交网站好友 C.充分利用社交网站的安全机制 D.信任他人转载的信息 我的答案：D 答对 5.家明发现某网站可以观看“XX魔盗团2”，但是必须下载专用播放器，家明应该怎么做?（）（2.0分） A.安装播放器观看 B.打开杀毒软件，扫描后再安装 C.先安装，看完电影后再杀毒 D.不安装，等待正规视频网站上线后再看 我的答案：D 答对 6.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（）（2.0分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 我的答案：A 答对 7.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?（）（2.0分） A.将自己的信息分类，不重要的信息例如游戏文件、视频文件上传到云盘，个人身份证等信

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料

大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

数据分析课程标准新

数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

《应用数据分析》课程标准 【适用专业】：工商管理系 【开设学期】：第五学期 【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标： 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标： 数据分析师 3、专业能力目标： 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：

五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。

获取历史和实时股票数据接口

获取历史和实时股票数据接口 股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1. http/javascript接口取数据2. web-service接口 1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：这个url会返回一串文本，例如：var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92, , 0, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300,26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32";这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。0：”大秦铁路”，股票名字；1：”27.55″，今日开盘价；2：”27.25″，昨日收盘价； 3：”26.91″，当前价格；4：”27.55″，今日最高价；5：”26.20″，今日最低价；6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价；7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价；8：”″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百；9：”0″，成交金额，单位为“元”，为了一目了然，通常以“万元”为成交金额的单位，所以通常把该值除以一万；10：”4695″，“买一”申请4695股，即47手；11：”26.91″，“买一”报价； 12：”57590″，“买二”13：”26.90″，“买二”14：”14700″，“买三”15：”26.89″，“买三”16：”14300″，“买四”17：”26.88″，“买四”18：”15100″，“买五”19：”26.87″，“买五”20：”3100″，“卖一”申报3100股，即31手；21：”26.92″，“卖一”报价(22, 23), (24, 25), (26,27), (28, 29)分别为“卖二”至“卖四的情况”30：”2008-01-11″，日期；31：”15:05:32″，时间；一个简单的JavaScript应用例子: script type="text/javascript" src="" charset="gb2312">/script>/javascript">var elements=hq_str_sh601006.split(",");document.write("current price:"+elements[3]);这段代码输出大秦铁路（股票代码：601006）的当前股价current price:14.20如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：,sh601001查询大盘指数，比如查询上证综合指数（000001）：_sh000001服务器返回的数据为：var hq_str_s_sh000001="上证指数,3094.668,-128.073,-3.97,436653,5458126";数据含义分别为：指数名称，当前点数，当前价格，涨跌率，成交量（手），成交额（万元）；查询深圳成指数：_sz399001对于股票的K 线图，日线图等的获取可以通过请求…./…/*.gif此URL获取，其中*代表股票代码，详见如下：查看日K线图： /daily/n/sh601006.gif 1.2 Baidu&Google的财经数据在baidu, google中搜索某只股票代码时，将会在头条显示此股票的相关信息，例如在google搜索601006时，第一条搜索结果如下图：通过点击左边的图片我们发现会将此图片链接到sina财经频道上，也就是说google股票数据的获取也是从sina获取。后经抓包分析，发现google也是采用1.1中介绍的接口。Baidu的股票数据来自baidu的财经频道1.3 其他方式除了sina，baidu等网站提供股票信息外，其他网站也有类似的接口。我们分析了一款论坛上采用的股票插件，其中有关于实时股票数据获取的介绍，详见如下代码，其中可以看到有些数据来自sina。以下是ASP示例:=5 thenstockdata=gethttp(""&code&"")if not len(stockdata)=0 then stockdata=split(stockdata,chr(34))(1)end ifif len(stockdata)=0 thenstockdata="0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0"elsestockdatasplit=split(stockdata,",") stockdata=""&exstock.checkstr(stockdatasplit(0))&","&stockdatasplit(1)&","&stockdatasplit(2)&","&sto ckdatasplit(3)&","&stockdatasplit(4)&","&stockdatasplit(5)&","&formatdatetime(""&stockdatasplit(30)& " "&stockdatasplit(31)&"",0)&""end if‘0=股票名称,1=开盘价格,2=昨收盘价格,3=当前价格,4=最高价,5=最低价,6=更新时间getstockdata=stockdataend functionfunction getstockimg(code)dim rndnum,addnum,checkcode,imgsourceif len(code)=5 thengetstockimg="/daily/n/sh"&code&".gif"end ifimgsource=".cn"case 3getstockimg="/realline.chart?"&code&"&1003&SZ 500 330"imgsource=""case 4getstockimg=""&code&""imgsource=""end selectgetstockimg=split(""&getstockimg&"||"&imgsource&"","||")end functionfunction getastockimg()dim rndnum,addnum,checkcodedim getastockimgb,imgsourceaddnum=6randomize:rndnum=cint(rnd*addnum)select case rndnumcase 0getastockimg=".1/gifchartse/gif/000001.gif"getastockimgb=".1/gifchartse/gif/399001.gif"imgsource =""case 1getastockimg="/100.gif?C39"getastockimgb="/101.gif?HrS"imgsource=""case 2getastockimg=".cn/curve/realtime/index2.php?code=1a0001&w=180&h=140"getastockimgb=".cn/c urve/realtime/index2.php?code=399001&w=180&h=140"imgsource=".cn"case 3getastockimg="/realline.chart?1a0001&1002&SZ 180 140"getastockimgb="/realline.chart?399001&1002&SZ 180 140"imgsource=""case 1

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations