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1金融市场一般均衡分析

第一章1：金融市场一般均衡分析

1.金融市场基本分析模型

一般情况下考虑只有一种商品的交换经济。这种商品可以延续两个时期，即：在第一个时期末，经济处于某种自然状态s ，1,2,...,s S =。注意，所谓的状态集合就是概率论中的样本空间，而其中的状态就是样本空间中的事件。在以后我们要严格表述状态和状态集合。

消费者-投资人数是I ，1,2,...,i I =。他们对状态（这里也把自然状态简称为状态）的概率估计由向量1(,...)i i iS ππ∏=给出。其中0is π>（i ?和s ?）。消费者-投资人i 的偏好由其效用函数(,)is i is U c w 表示。这里，i c 是第一期的消费水平，is w 是第二期的消费水平。其中is w 的含义是，第二期的消费水平依赖于状态s 。另外is w 也有资产的意义。因为第一期是初始时期，所以与状态s 无关，但是第二期的消费水平与状态s 就直接有关。因为is w 取决于消费者-投资人在状态s 下的投资，即资产组合。

在第一期的期初，消费者-投资人把他们的资源在现期消费i c 和从一个以j 标记的证券（这里的证券可以是股票，债券等金融资产。）集合J 中选择出来的资产组合之间进行分配。每股证券j 在第一期的期末支付0js φ≥，每种证券已经发行的股份总数是j Z 。令ij z 表示消费者-投资人i 在第一期的期初（时间0）购买证券j 的股数，则他的资产组合1(,...,)i i iJ z z z 当状态s 发生时所产生的收益is w =ij

js j J z φ∈∑就可以用于第二期的消费。当金融市场是竞争

和有效时，交易成本和税收不存在，证券和商品都可分，卖空的全部收益都用于投资。

于是，每一个消费者-投资人i 在两期内总可支出的预算就是

0i ij j j J

c P z P ∈+∑ （1.2.1）

其中0P 是一个单位的第一期消费价格水平，j P 是证券j 的价格。他要在此约束下，实现选择向量(,)i ij c z 的效用最优化

,{(,)}i ij i is is i ij js c z s j J

Max u U c z πφ∈≡∑∑ （1.2.2） 2.金融市场均衡分析

如果市场是完备的，根据金融学原理，那么资产组合就不存在限制。因此，在每一种状

态s 发生时，都可以从is w =ij

js j J z φ∈∑中解出1(,...,)i i iJ z z z 。这里只需要利用线性代数中的

求逆矩阵的方法，求出由()js φ构成的矩阵的逆矩阵便可以了。金融学有一个非常重要的结论：当金融市场完备时，由()js φ构成的矩阵可以化为对角矩阵。在很多金融研究中，干脆就用矩阵()js φ的秩来定义金融市场的完备性：金融市场完备的充分必要条件为矩阵()js φ是满秩的。

这样一来，（1.2.1）式和（1.2.2）式的组合选择就可以转化为

0i is s s S

c P w P ∈+∑ （1.2.3）

和

,{(,)}i is i is is i is c w s

Max u U c w π≡∑ （1.2.4）因为现在第二期的消费水平is w 是一种资产组合，所以在（1.2.3）式中，s P 已经是资产is w 在状态s 下的价格。其实，由于市场是完备的，s P 和j P 没有实质上的区别。由（1.2.3）式和（1.2.4）式构造拉格朗日函数，而后对i c 和 is w 分别求一阶均衡分析，就得到

0(,)is i is is

i s S i

U c w P c πλ∈?=?∑，对所有i （1.2.5） (,)is i is is i s s S

s S is U c w P w πλ∈∈?=?∑∑，对所有i （1.2.6）其中，在（1.2.5）式和（1.2.6）式中的i λ是对应（1.2.3）式的拉格朗日因子。由（1.2.5）式和（1.2.6）式，我们就得到

0(,)

(,)is i is is

s S i is i is s is s S s S is U c w c P U c w P w ππ∈∈∈??=??∑∑∑ （1.2.7）（1.2.7）式就是在金融市场完备的经济中，消费者-投资人的选择结果，也是在消费-投资之间资源配置的帕累托效率结果。

如果注意在得到（1.2.5）式～（1.2.7）式结果的过程中，其中有

0i ij j j J c P z P ∈+∑=0()i ij js s s S j J

c P z P φ∈∈+∑∑ （1.2.8）

这个关系意味着金融市场是出清的。市场出清与市场完备有极深刻的联系。从金融数学来说，

的线性代数性质，和金弄清市场完备性，资产组合不受限制（包括市场流动性），矩阵()

融市场出清等各自的含义以及它们之间的关系是非常必要的。对此有兴趣的读者可以参考比较高深的金融数学专著。

要注意，（1.2.5）～（1.2.7）式不仅是前面1.2.1部分中金融市场均衡的基本涵义的推广，也是前面1.2.3部分中金融市场的价格决定原理的数学表达形式。所以，它们非常重要。

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？一、大数据时代到来凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理，到数据分析、数据交易、数据应用，围绕着这些分工环节将

大数据产业园战略合作框架协议

战略合作框架协议甲方：某某公司地址：某某公司乙方：湖北省某某有限公司地址：丙方：上海某某有限责任公司地址：丁方：湖北某某有限公司地址：鉴于一：甲方作为《某某新区建设总体方案》的执行者，在某某市委、市政府的授权下，正在为“围绕建设具有国际化水平、现代化城市功能、承担江汉流域中心城市辐射带动作用的新中心，把东津新区建设成为新的行政服务中心、区域性金融中心、科技中心、文化中心、会展中心、医疗中心等”战略定位，开展全球招商。鉴于二：乙方是湖北省某某集团公司的全资子公司。湖北省某某集团公司是由湖北省政府授权省国资委投资成立的国有独资公司，2006年3月注册成立，注册资本金为 80亿元。目前布局了资管、资本、金服、金控、基金、华创、检测、基建、贸易、文旅、托管、置业等12个业务板块，已持有金融或类金融牌照9块，业务领域覆盖金融、

类金融、新能源、环保、信息技术、智能制造、生物医药等，是湖北银行第一大股东、长江证券第四大股东、湖北能源第二大股东、大冶有色第二大股东、航天科工金融租赁公司第三大股东、湖北盐业的最大股东、省储备粮油集团的最大股东、省交易集团第二大股东等。乙方愿意发挥国有企业的优势，积极参与某某市东津新区（经开区）建设，全力推进某某以人为核心的新型城镇化建设和产业发展。鉴于三：丙方成立于1993年，立足上海，走向全国。已成长为科创及大数据、房地产开发、海洋投资、金融投资、战略新兴、城市建设、文旅健康等产业多元发展的投资型、集团型中国服务业500强民营企业，同时名列上海企业100强，具有AA级信用等级，旗下拥有三十余家下属公司，遍及全国各地。总资产规模超500亿元，净资产超250亿元。科创及大数据产业是丙方积极响应国家战略号召而进入的新兴投资领域。旗下拥有数据（股票代码600242），镇科集团（股票代码HK.859）及钰景园林（股票代码872033）三家上市公司。鉴于四：丁方创立于2009年，已成长为专业市场集群、电商物流产业园、低碳工业园和城市综合体等产业开发运营的民营企业。经过十余年的发展，已形成集商贸博览中心、电商物流园、低碳工业园和总部基地“四位一体”的

金融大数据平台项目规划

金融大数据服务平台项目规划书北京XXXX技术有限公司研发中心 2014年11月

一. 项目介绍 1.1项目背景银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客观性问题的重要作用凸显出来。有价值大数据汇聚具备的特点有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键：一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

金融大数据平台战略合作协议

战略合作协议甲方：法定代表人：地址：乙方：法定代表人：地址：

鉴于：甲方为专为企业和个人银行融资提供服务的专业公司，乙方拥有庞大的数据库和丰富的数据来源，双方本着互利互惠的原则，经友好协商，根据《中华人民共和国合同法》及其他相关法律、法规的规定，制定此合作协议，以共同遵守。第一章合作基础第一条甲乙双方均为具有完全民事行为能力和民事权利能力的法人，能独立承担民事责任。第二条甲乙双方均合法经营，且具备其所经营内容需要的资质。第三条双方在签署本协议前已经就合作事宜经过充分协商，双方对本协议的条款已经认真阅读并完全理解。第二章合作内容第四条双方就各自经营范围共同拓展市场。第五条双方在拓展市场中获得的数据所产生的价值及利润，由双方平分。第六条双方在拓展市场中各自获得的数据需与对方共享。第七条甲方对其经营中拓展的银行，甲方力争将乙方也带入到银行内部。第八条对乙方在经营中拓展的银行，甲乙双方协商以甲方还是以乙方身份与银行对接。第三章合作目标第九条双方经过紧密合作，建立互利互惠、可持续发展的战略合作伙伴关系。第十条甲方致力于搭建一个稳固、开放式的平台，甲方平台搭建成功后，乙方可以免费使用甲方平台。

第四章合作期限第十一条双方合作期限为年，即自年月日至年月日。第五章甲方的权利和义务第十二条甲方有权查阅乙方的经营范围和经营资质，以确保乙方合法经营。第十三条甲方有权依法独立经营。第十四条甲方有权免费使用乙方数据。第十五条甲方应配合乙方对自己经营范围和经营资质的审查工作。第十六条甲方对本次合作事宜及在合作中获取的数据均负有保密义务。第六章乙方的权利和义务第十七条乙方有权查阅甲方的经营范围和经营资质，以确保甲方合法经营。第十八条乙方有权依法独立经营。第十九条乙方有权免费使用乙方平台。第二十条乙方应配合甲方对自己经营范围和经营资质的审查工作。第二十一条乙方保证其提供的数据来源合法，无任何法律风险。第二十二条乙方保证其所提供数据的完整性。第七章协议终止第二十三条协议到期后，双方如不再合作，在双方无任何争议的情况下，协议自动终止。第二十四条双方如继续合作，应在协议到期前至少一个月，就继续合作事宜另行签订合作协议。

大数据服务合同

有限公司服务平台项目开发合同合同号：甲方：乙方：年月

. 甲方：法定地址：邮政编码：电话号码：联系人： E-MAIL地址：乙方：地址：邮政编码：电话号码：联系人： E-MAIL地址：根据《中华人民共和国合同法》，甲乙双方经充分协商，甲方同

意委托乙方，乙方同意接受甲方委托，就项目提供专项项目咨询、开发服务，甲乙双方特此签订本合同，并按以下条款执行本合同。第一条服务内容、方式和要求 1.项目名称：服务平台（以下简称“项目”） 2.项目开发的目标：通过建设，促进政府和企业及社会团体数据资源的开发利用，发挥政府、企业和社会团体数据资源在本市加快建设具有全球影响力科技创新中心、产业结构调整和经济结构转型中的重要作用，满足公众和企业对政府数据的“知情权”和“使用权”，向社会提供政府、企业及社会团体数据资源的浏览、查询、下载等基本服务，同时汇聚发布基于政府数据资源开发的应用程序等增值服务。建立数据发布机构，专门负责数据的管理、审查和发布工作。数据开放平台涉及众多部门和领域公共数据的公开，由专门的数据主管负责数据的审查和发布，避免所发布的数据信息涉及隐私、保密、安全等法律规定。对拟发布的数据进行数据清洗，确保数据发布的质量。高质量的数据是开放数据发挥效能的前提和基础。数据清洗工作需要具有数学、计算机、统计等领域教育背景的专业人才，IT基础设施、数据储存和安全平台、数据清洗模型工具，以及数据清洗算法。通过深入研究和广泛的调研，通过采用云计算和大数据的技术来构建大数据平台，构建一套高性能的、高度扩展的云计算管理平台和大数据支撑平台，来满足数据主

公需课考试答案：第三章：大数据金融行业应用

第三章：大数据金融行业应用第1 题强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你错选为：A

2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了!

中国大数据市场调查调查研究报告

中国市场调研在线

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。中国市场调研在线基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告报告编号：594149 市场价：纸介版7800元电子版8000元纸质＋电子版8200元优惠价：￥7500元可开具增值税专用发票在线阅读：温馨提示：如需英文、日文、韩文等其他语言版本报告，请咨询客服。 2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告产业现状大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。市场容量继物联网、移动互联网、云计算之后，大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产，更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥，大数据让"智能之门"从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术，还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合，在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值，最终帮助企业推开智慧之门。众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得"智慧"的门槛。而在过去，商业智能才是企业获得"智慧"的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此，当同样能给企业带来"智慧"的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达317%，2016年收入将达到238亿美元，将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多。2015年中国大数据市场规模达20亿元，从2016年到2017年期间，每年将保持60%以上的增长。市场格局大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上，而这些应用必然带动"数据存储设备和提供解决方案"，"大数据的分析、挖掘和加工类企业"等环节的爆发性发展。虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域，仍是国际巨头占绝对领先优势，大数据应用也还处在起步阶段，但发展前景可以期待。中国经济

2017年全国家电行业大数据分析(完美详细版)

2017年家电网购市场展望 ●2017年，家电网购市场仍将高速发展，整体增幅预计为35%左右，总体规模有望达4000亿元。 ●2017年，中国家电网购市场(不含移动终端)的销售额占整体家电市场的比例将超过18%。 ●在国家政策支持下，在电商自身发展战略的驱使下，电商下乡步伐将进一步加快。电商渠道的下乡将给农村家电市场带来天翻地覆的变化。大好天地在农村! ●电商将继续向线下市场渗透，2017年线下为线上导流将成为普遍现象。 ●“网购节”可能遭遇“审美疲劳”，但价格战仍将继续。2017年，家电网购领域的购物节点将更加分散化。 ●2017年的家电网购市场将频繁迎来“品牌日”。 ●营销个性化、定制化、娱乐化趋势将持续。 ●2017年，阿(里)苏(宁)对京东的“追杀”将进入关键一年。 ●阿里(淘宝天猫苏宁易购等)和腾讯京东系(京东、微商等)双寡头垄断的格局不会改变。

●随着线上产品高端化趋势的加剧，线上线下同(标)价是必然趋势。 ●2017年将重掀智能家电高潮，线上会根据C2B定制优势，找到比较能落地的智能家电产品。 ●不会再有对电商持怀疑态度的企业，只可能有亲近谁疏离谁摇摆不定的立场，各家电企业对线上销售渠道的重视程度将进一步提升。 ●随着跨境电商的发展，跨境出口成为家电行业的又一个海外机会。 ●移动网购渠道的下单量还将激增，移动电商时代已经到来，最终个人网购行为将全面归属移动互联网。 ●电商对竞争力的追求将进一步回归到商业本身，即追求产品的竞争力、价格的竞争力、服务的竞争力。 2016年中国家电网购分析报告

2016年，从《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》到《“互联网+流通”行动计划》，政府出台多项政策促进网络零售市场快速发展。根据国家统计局公布的数据，2016年全年，我国社会消费品零售总额达到30万亿元，比上年增长10.7%，稳居世界第二。2016年全年，我国电子商务交易额达到20.8万亿元，其中网络零售额达到4万亿元，位居世界第一，增幅53%。截至2016年年底，我国网络零售交易额占社会消费品零售总额比例达13%。在经济新常态下，消费已成为我国经济增长的首要动力，贡献率接近60%。而蓬勃发展的网络购物对消费的拉动更为显著，不仅造就了近年来网络零售额以超过50%的年均增幅增长，也成为促进线下消费增长的一个重要因素。作为引领网络购物市场发展的一个重要板块，2016年，家电网购市场继续高速增长，为整体增长乏力的家电市场带来活力。2016年家电网购市场呈现出的产品、营销、服务的新特点，也将成为整个行业未来变化的风向标。一、家电网购市场规模超3000亿元家电板块引领网购市场

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

2021大数据金融行业市场调研报告

2021年大数据金融行业市场调研报告

目录 1.大数据金融行业现状 (4) 1.1大数据金融行业定义及产业链分析 (4) 1.2大数据金融市场规模分析 (6) 2.大数据金融行业前景趋势 (7) 2.1大数据助力金融机构的战略转型 (7) 2.2大数据能够降低金融机构的管理和运行成本 (7) 2.3大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力 (8) 2.4大数据能够提升银行的中间收入 (8) 2.5使零售银行业务差异化产品设计更加丰富 (9) 2.6大数据在量化投资方面的应用 (9) 2.7延伸产业链 (10) 2.8生态化建设进一步开放 (10) 2.9呈现集群化分布 (11) 2.10需求开拓 (12) 3.大数据金融行业存在的问题 (12) 3.1大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题 (12) 3.2大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考 (13) 3.3金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高 (13) 3.4金融大数据应用技术与业务探索仍需突破 (13) 3.5金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善 (14)

3.6金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化 (14) 3.7供应链整合度低 (15) 3.8产业结构调整进展缓慢 (15) 4.大数据金融行业政策环境分析 (16) 4.1大数据金融行业政策环境分析 (16) 4.2大数据金融行业经济环境分析 (16) 4.3大数据金融行业社会环境分析 (17) 4.4大数据金融行业技术环境分析 (17) 5.大数据金融行业竞争分析 (18) 5.1大数据金融行业竞争分析 (18) 5.1.1对上游议价能力分析 (18) 5.1.2对下游议价能力分析 (18) 5.1.3潜在进入者分析 (19) 5.1.4替代品或替代服务分析 (19) 5.2中国大数据金融行业品牌竞争格局分析 (20) 5.3中国大数据金融行业竞争强度分析 (20) 6.大数据金融产业投资分析 (21) 6.1中国大数据金融技术投资趋势分析 (21) 6.2中国大数据金融行业投资风险 (21) 6.3中国大数据金融行业投资收益 (22)

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分析报告 2018年11月

目录一、大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章 (5) 1、大数据的定义 (5) 2、为何研究大数据 (7) 3、大数据发展的基础：数据积累、算力提升、技术创新 (9) 二、大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限 (10) 1、基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略 (10) 2、中国亦将大数据视为新经济的重要支撑 (11) 3、大数据投融资市场持续升温 (13) 三、大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王 (14) 1、数据来源：政府、BAT、运营商等是当前大数据的主要拥有者 (15) 2、数据管理与分析：存储是支撑、安全是保证、分析是核心 (15) （1）数据处理框架：Hadoop、Spark 是应用较为广泛的两种框架 (16) ①Hadoop (17) ②Spark (20) （2）数据处理算法：受益人工智能，神经网络算法关注度再次高涨 (24) ①BP反向传播算法 (26) ②RNN循环神经网络 (27) ③CNN卷积神经网络 (29) ④Kohonen 自组织神经网络 (30) 3、数据应用：应用是完成产业商业化目标，实现价值的终点 (31) （1）政府大数据 (32) （2）医疗大数据 (34) 四、相关企业简况 (35) 1、四维图新 (35) 2、中科曙光 (37)

3、海康威视 (39) 4、美亚柏科 (41) 5、创业软件 (42)

大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章。对于大数据，Gartner 给出的定义是需要运用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。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中，将“大数据”描绘为“第三次浪潮的华彩乐章”。大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限。基于大数据对各行业的深入影响，美国、欧盟等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略，中国亦将其视为新经济的重要支撑。据信通院数据，2017年中国大数据相关产业规模为4700亿元，预计2020年有望赶超1万亿，年均复合增速近30%，其中，核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年可达329亿，空间广阔。同时，大数据投融资市场也持续升温，2012-2016年期间，国内共发生大数据投融资事件超1600件，统计公布金额的1300余起投资，其融资总额达1200多亿，2016年同比增长189.7%。大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王。分析大数据产业链，主要涵盖数据来源、数据管理与分析、数据应用。1）数据是行业发展的源泉，政府、BAT、运营商等是当前中国大数据的主要拥有者，另在细分领域拥有入口资源的公司也是稀缺标的。2）数据管理与分析是产业中游。数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节，其中，数据存储是产业链的支撑，参与者以传统数据库企业为主；数据安全是产业发展的重要保障，渗透数据存储、传输、交互的各个环节。而产业链最核心的当属数据分析与挖掘，其能力直接决定着大数

中国大数据发展分析报告

中国大数据发展分析报告目前，在对大数据的价值的态度上，除了6.9%的企业认为数据没有价值以外，绝大多数企业都认为数据具有或可能具有很高的价值，可见大数据的价值已经在企业中获得了广泛的认可。未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用，大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。大数据发展究竟如何？它能给我们带来什么？或许很多人还不清楚，今天我们就来讨论一下。一、我国大数据的国家战略争夺新一轮技术革命制高点的战役已经打响，中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》的2012年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代已经来临！ 2012年8月份国务院制定了促进信息消费扩大内需的文件，推动商业企业加快信息基础设施演进升级，增强信息产品供给能力，形成行业联盟，制定行业标准，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接。同时，构建大数据研究平台，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术。大力推进国家发改委和中科院基础研究大数据服务平台应用示范项目，广东率先启动大数据战略推动政府转型，北京正积极探索政府公布大数据供社会开发，上海也启动大数据研发三年行动计划。其中市场监管类数据和交通数据资源的开放将成为重点，这些与市民息息相关的信息查询届时将完全开放。这意味着企业运用大数据在上海“掘金”的时代来临，企业投资和上海民生相关的产业如交通运输、餐饮等，可以不再“盲人摸象”。在立足国家战略和产业政策推动大数据收集和分析技术快速发展的同时，我们也应清醒地认识到避免数据垄断和保护数据安全的重要性，及早开展相关法律法规的探讨和研究。伴随着大数据时代的来临，世界各国对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”。正如大数据之父维克托所预测，“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。” 今天的国家将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。我们上面介绍了许多国外的动态，末了自然也要落

大数据应用市场专题分析

中国大数据应用市场专题分析
技术创新，变革未来

目录
01
背景：变革绽放中的大数据应用
02
现实：细分深耕中的大数据应用
03
应用：以用户为中心的典型案例
04
未来：大数据应用未来趋势发展

背景：变革绽放中的大数据应用

大数据广泛的应用到各个行业各个领域，带来商业变革、管理变革和思维变革
“这仅仅只是一个开始，大数据时代对我们的生活，以及与世界交流的方式都提出了挑战。最惊人的是，社会需要放弃它对因果关
思维变革系的渴求，而仅需要关注相互关系。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。”
——《大数据时代》更好、更杂和更多
商业变革
数据化和价值
管理变革
风险和掌控
医疗
家居
教育
金融
安防
建筑
大数据
交通
制造
农业
仓储
化工
酒店服务
分析认为，随着人类社会的不断发展，大数据带来的变革不言而喻。从思维变革到管理变革再到商业变革，大数据带来量到质的改变。一方面，可以带来更高的经济价值，另一方面，大数据的发展撼动着我们生活的方方面面，从学术到商业，从政府到百姓，从医疗、家居、教育、金融、安防、建筑、交通、制造、农业、仓储、化工和酒店服务，这种改变渗透到生活的每个领域。
4

大数据应用百花齐放，主要受到政策支持、技术推动、资本助力和企业数字化转型需求推动
中央和地方政府纷纷出台大数据应用相关政策
“数字中国”的提出加快我国大数据的发展。加快政务大数据汇聚管理，完善基础信息资源库和推动重点领域数据资源共享应用是地方政府更多倾向的大数据相关政策方向
大数据应用市场目前仍在“野蛮成长”，整体提升空间巨大 2019年市场有付费能力的客户约53万家，市场有成长潜力的客户数量约749万家，整体市场成熟度为7.07%，市场规模9000亿元。预计3年后的2022 年，整体市场规模快速提升，有望达到25000亿元
2019年市场情况 2022年市场趋势
整体情况描述
技术未来发展具有趋势属性
9000亿大数据+人工智能、大数据+云计算、数据中台化和数据资产管理理论具有未
来趋势属性
25000亿
市场预计规模情况
政府、金融和电商成为“火热”落地场景
政府、金融和电商积累了大量优质可衡量数据，为数据服务SaaS商提供了更多可落地和可执行的方案
用户成功成为大数据应用的指导思想
WEBINAR
中国移动互联网市场增速已经明显放缓，人口红利逐渐消失，移动互联网进入了下半场，市场竞争已经从增量用户竞争阶段逐步转化成为存量用户竞争的阶段
7.07% 749万
16.67% 1500万
市场目前成熟度情况
市场有成长潜力的客户
53万
250万
数据说明：易观根据市场公开数据和行业访谈以及相关数据模型估算
市场有付费能力和习惯的客户
?
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我国大数据产业链及战略地位分析

我国大数据产业链及战略地位分析大数据产业链分析中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》指出，大数据从源到流到汇聚应用，包含数据入口、数据融合处理、数据应用三个主要过程。从前到后看，这三个过程分别对应于数据资产领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。 1、数据资产领域 “数据正在成为一种（战略）资产”已经是行业的共识。大数据很大程度上是随着社会信息化程度提高而产生的，即是以前没有或无法获取且正在不断生成的“新（fresh）”数据。不同的公司把握着各个数据入口，而把握数据资产的企业也必然成为大数据的首批和直接受益者。从公司业务模式上，数据资产公司可以区分为纯数据资产公司和兼数据资产公司；从数据类型上，数据可以区分为交易数据（含询价等）和交互数据。纯数据资产公司指其产品和业务即为数据本身，代表企业如友盟和个信互动等。友盟（Umeng）将核心代码植入各种移动应用，向移动应用创业者提供应用统计分析、用户反馈等服务，目前，国内主流开发者大多是友盟的用户，超过18万的移动应用从友盟服务中获益。个信互动的个推平台，面向公众提供专业的手机推送解决方案，并向开发者提供推送的BI数据，目前的接入用户已经超过6.8亿。图表大数据产业主要数据资产类企业资料来源：中投顾问产业研究中心

表格中所列示的都是规模较大、有所成绩的明星企业，因为如果数据没有相当深度和广度的累积，价值将非常低。但是，我们看到不断有新的企业成长起来，百花齐放百家争鸣，抢夺已有的入口或者开辟全新的入口。 2、数据融合与处理相关领域在数据融合与处理相关的领域，主要解决包含两个方面的问题：一是数据标准化与有效性整理；二是面向过程（具体目的）的数据处理与粗提取。典型的案例如征信数据库，商业银行与各信贷主体之间每天都在发生着海量交易，交易一旦发生则记录进入各商业银行数据库（录入人员通过人机交互过程完成数据的标准化和预处理），每天晚上各商业银行后台对数据进行整理和加密，次日将信贷主体与信用数据加密通过专用接口将数据包提交到征信数据中心，然后征信中心将各数据包加成导入到征信数据总库进行更新，完成数据标准化和有效性整理并形成更新后的数据状态。而面向过程的数据处理与粗提取，比如对某信贷主体的征信数据进行查询后，可通过插件进行破产风险（企业）或信用评分（个人）的简单核算，不同金融机构可设置不同的标准，根据自身风险政策完成初步的可否授信、授信额度大小的批量化评估。较成熟的类似机构包括彭博、万得、同花顺等，目前均局限于金融行业，但每个行业都有不同的数据整合入库的需求，而数据标准的制定及数据汇聚的执行是其难点所在。另外，在大数据的融合与处理相关领域，两个绕不开的点为基础软件（数据库软件）和云计算。 3、数据应用相关领域掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者，因为他们会自然、方便的对大数据进行把玩、加工、消化、利用。而随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展，应用将必然扩张到生产生活的方方面面，广泛影响各行各业。麦肯锡针对美国各个行业应用大数据的潜在价值提升做了一个评估，从其中我们可以看到，大数据的应用将使得金融保险、信息技术、公共管理、贸易物流等领域获得极大的价值提升。大数据产业的战略地位 1、国家级别的战略产业美国政府认为数据资源是继陆空海三大资源外的另一种重要的国家战略资源，已将大数据战略上升到国家层面，从2012年到现在为止提出了诸多促进大数据产业发展的宣言和计划。英国在顶着经济低迷的巨大压力下还将大数据作为重点发展的科技领域，2013年投资1.89亿英镑用来加强数据采集和分析，以求在数据革命中抢占先机。同样日本政府也提出了大力发展IT业的发展计划，不断地对信息产业提出战略规划。世界各国也逐渐意识到大数据时代的到来，纷纷建立大数据产业。中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》认为大数据产业已经发展成为了国家级别的战略产业。 2、推动技术和知识创新模式的变革

金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1．大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2．大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3．大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。

可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接（三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀