怎么利用大数据炒股(云计算大数据龙头股票有哪些)
云计算大数据龙头股票有哪些
2022年云计算概念股龙头股票一览：1.高伟达(300465)：利用大数据征信、云计算等技术，实现线下到线上的客户迁移，构建“互联网金融生态圈。2.润和软件(300339)：公司智能终端信息化业务全面向智能物联网方向进行数字化战略升级，并逐步构建起了系统级芯片、边缘计算、云计算、大数据等全栈式智能物联网能力链;该业务已经初步具备了从芯片到应用的软硬件一体化的综合智能物联网方案与综合服务能力，具有完整的预研-设计-开发-测试的技术及实施体系，以“一站式的交付模式”帮助客户快速研发产品、提高用户体验。3.赛意信息(300687)：公司设立产业基金旨在增强公司在云计算、大数据、人工智能领域的核心竞争力，此外公司与华为云开展紧密合作，更好地服务企业级客户。4.吉视传媒(601929)：以互联网、云计算、大数据等现代信息技术为手段，并积极向社会信息化领域拓展和转型，改变了公司依靠单一业务、传统业务及同质类产品的线性增长模式，不断增强了公司核心竞争力与盈利模式。5.ST大唐(600198)：云计算龙头。大唐电信拥有信息通信相关自主知识产权、安全技术、芯片设计、软件平台、集成应用和一站式解决方案的产业优势，同时在可信识别芯片、汽车电子芯片、智能终端芯片、物联网连接性芯片、信息安全与服务、智能终端整体解决方案、基于云计算/大数据技术的物联网和移动互联网应用核心平台、智慧城市、行业信息化等领域具有丰富的技术积累和竞争优势。6.三六零(601360)：云计算龙头。除此之外，360公司利用大数据、云计算及人工智能技术，通过技术创新、产品创新，打造了包括360手机、360儿童智能手表、360智能摄像机、360行车记录仪及360安全路由器等一系列智能硬件产品，致力于通过智能手机、智能穿戴、智能家居及车联网等智能产品为用户解决信息安全、出行安全、家居安全等网络安全问题。7.TCL科技(000100)：云计算龙头。TCL集团拟与思科成立一家商用云服务平台公司，在云计算、下一代视频通讯和交互技术进行合作。8.华软科技：公司依托“简融”平台，运用云计算、大数据、人工智能等新技术，为金融机构提供新一代解决方案，支持银行等金融机构提升获客能力、经营模式转型、IT架构转型和技术开发能力，赋能金融机构的数字化转型创新。2020年公司营业总收入27.39亿，同比增长3.96%;毛利润为2.097亿，净利润为1278万元。
炒股黑科技,炒股黑科技,给你一万也舍不得删是真的吗-查个信
2023-04-2811:19:44
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炒股黑科技是指利用科技手段来分析股市、预测股价以及进行挖掘潜在盈利机会等的技术。这些技术可以帮助股民更好地掌握市场走势，提高盈利水平，同时也为股民带来更多的兴趣和乐趣。
1.数据挖掘技术
数据挖掘技术是一种利用计算机和统计学方法探索和分析大量数据的高级技术。数据挖掘技术在股票市场上的应用主要是通过收集各种经济、财务、管理等信息，建立股票价格预测模型，进而找出股票市场中的潜在“宝藏”。
量化交易技术是利用大量的数据、复杂的算法以及计算机运算速度快的优势来进行股票交易。这种技术主要利用计算机程序和自动化交易系统来决策，可以以毫秒的速度完成交易决策和执行，大大提高了交易效率和准确性。
大数据分析技术也是一种基于大数据和人工智能技术的智能分析方式。它可以帮助股民通过分析大量的数据，在海量信息中找出股票投资的最佳分析路径，从而更好地把握市场机会。
人工智能技术可以通过分析各种经济、财务、**等信息，利用强大的计算能力来精确预测股票价格的变化趋势。这种技术还可以通过智能机器人和智能化交易系统来执行股票买卖操作，减少人力成本和人为操作因素。
炒股黑科技的出现，既是股市发展的必然趋势，也是股民们更科学地进行投资的推动力。未来，随着科技的进步和技术的不断更新，炒股黑科技将会更加深入地应用到股票市场中，带来更精细化、更便捷的股市分析和操作方式。相信未来的股市，一定会越来越智能化，越来越科学化，让股民们更加轻松地享受到股市带来的投资乐趣。
炒股黑科技的出现，不仅是对传统投资方式和分析方法的一种革新和颠覆，也是股市发展进步的必然趋势。未来，随着科技的不断进步，炒股黑科技的应用将会更加广泛和深入，带来更好的投资选择和更便捷的股票操作方式。但是，投资风险也同样存在。正确使用黑科技进行股票投资，才能更好地规避风险，获得更高的回报。
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你知道大数据炒股吗？你的股票账户可能已被监控
互联网时代，没有个人隐私。
近几年，大数据吹遍了每一个行业，如果是行业演讲和智库报告中不提到大数据，那就是LOW，既然每个企业都在谈论大数据，那么大数据能否应用于股市？我能否用大数据构建一个持续盈利的模型？
我先给各位普及一下大数据，作为你以后吹牛的资本。
单纯的记录还不够，云储存的发展让所有数据都可以被储存，每天买了多少东西，每个APP每天点击了多少次都会被上传到云上，将所有的数据整合起来，就是记录了每个人每时每刻在做什么，这些移动端、电子端设备就是大数据记录的源泉。
大数据有三个特征，第一是数据量大，不然怎么能叫大数据呢；第二是真实，不是虚假杜撰；第三个是有序，π的数据量再大，也没有深入探讨和挖掘的价值。总之一句话，大量真实有用的数据就叫大数据。
将以上三点对应到股市，发现完全匹配。首先是数据量大，一根K线，包含了当天所有人的所有交易记录，一页K线，包含上亿人几十年的交易明细；其次，所有的数据都源于真实报价和真实撤回，数据真实有效，无法杜撰；最后，股市中所有的交易都缘于人类的策略，如同经济体系一般存在诸多有序规律。所以，股市就是一个天然的大数据场所，用大数据思想来炒股，绝对可行。
市场已经有很多机构在尝试使用大数据炒股，因为大数据涵盖范围巨大，就衍生出多种不同的选股逻辑。
1⃣️基本面选股
基本面和股价肯定是高度相关的，凌乐在多篇文章中说过，业绩增速基本就代表了股价走势，那些妖股、牛股基本上都是某个报告期业绩爆发式增长。但股价上涨一般都在季报发送之前，这一般也被视为公司的机密信息，普通股民很难提前知道公司内部经营数据。
大数据就可以做到实时了解企业动向，比如现在很多企业在原材料、商品交易方面都是在阿里巴巴中完成，阿里就知道企业的订单、现金流动、负债甚至存货周转，完全可以实时了解企业的经营状况和行业景气程度，在季报发布之前就了解企业本期利润，进而选择是否投资。
2⃣️新闻情绪选股
股价波动的背后其实就是人们对个股的预期在不断产生变化，某个时段看多的人多余看空的人，个股就会上涨，反之下跌。
影响预期的就是人们每天都接触的个股信息，比如发布一条关于高铁的新闻，有100万人看这条新闻，这条新闻相关个股是中国中车，这是一条利好新闻，新闻的热度是如何变化的，大数据加上一系列算法就给出一个市场预期指数，进而判断个股未来是涨还是跌。
目前已经有机构在做这方面的事，比如今日头条，它已经推出了头条热股，就是实时监测今日头条上的热点新闻和个股。
另外，当前很多新闻都是采用推荐算法，你看到的新闻可能不是你自己想看的，而是平台想让你看到的，从这个角度来看，新闻推荐能够影响股价。
3⃣️历史选股
太阳底下没有新鲜事，所有的事件都是重复的，股价走势也是一样，在技术分析三大基础假设中就包含历史会重复这一条件，所以，大数据只要收录历史所有个股走势，再匹配挑选个股，就能判断个股上涨的概率。
现在很多APP都支持这种选股方法，比如同花顺、涨乐财富通、平安证券等等。
在我看来，上面几种方法只是运用大数据的小儿科，他们选股的策略和股价上涨没有必然联系，就比如历史数据选股，首先是各软件有不同的储存范围和匹配方法，无法真正覆盖所有个股的历史记录，而且匹配度也可能有很大区别，同一只个股在不同软件上会得出完全不同的上涨概率，更何况，历史不一定重复。
新闻情绪也无法预测个股上涨，首先机器很难定义情绪，其次人们对新闻的关注与买入之间隔了十万八千里，这样的选股明显不够严谨。
我在多篇文章中说过，技术分析的逻辑是要通过眼前的K线判断隐藏在屏幕背后的人，想到他们是怎么想的，判断是否有人关注此股并是否愿意大额买入或卖出。大数据也应当如此，直接采集屏幕背后的人的信息，而不是屏幕上的信息。
假想一下，如果我知道有十几个资金量上亿的账户想要买入某只个股，并且市场没有人愿意卖出，那这支股上涨的概率是不是接近100%？
所以，大数据的重心应该放在判断个人想买卖哪支股，个人账户中有多少钱，如果能收集到每一个股民这两项信息，就能成为完全知晓股价走势的股神。
能大规模查看证券账户的机构有四类，证券公司、银行、结算公司和同花顺、大智慧这类信息服务公司，前三类都基本是官方机构，不太会出数据问题，而信息服务机构就不一定了。
下图是证券APP的活跃用户规模，可以看到，同花顺占据着绝对的优势，他的用户量早已超过1亿，他们有没有监测股东账户不知道，但他们是有能力监控的。
在了解股东账户有多少钱之后，还需要知道这个人想要买入哪支个股。无论是谁，在买股票之前一定是选股，其中重要的一步就是加入自选股，选股必然伴随着对个股的关注度提高，个股查看频率与买入与否有一个高度关联关系，从这个角度就能判断买入概率。
整体看来，判断走势只要能够监测自选股、个股浏览时长、个股浏览次数、账户金额这四个数据。一个人的信息可能分文不值，因为无法影响股价，当所有人的信息汇集之时，这些信息就是股价未来走势。
股市是一个资金聚散的市场，徐翔的敢死队投资收益率不过20%，伯克希尔哈撒韦的年化收益率也只有25%，倘若你掌握了以上数据，能让你的收益率轻松超过100%，并且永远领先市场。当利润达到10%时，便有人蠢蠢欲动；当利润达到50%的时候，有人敢于铤而走险；当利润达到100%时，他们敢于践踏人间一切法律。
在钠镁股票上有一个指标叫做“实时加自选股大量增加”和“相关新闻浏览量增多”，说明它不仅监测了今日头条的数据，还监测了钠镁股票用户账户数据，能够查看到每个人的自选股。
那么问题来了，这些公司有权利监测个人账户数据吗？个人在软件上使用的这些信息所有权属于谁？
但是，假如把个人信息去除掉，其所有权就不属于个人了，比如“张三的账户有一百万，想要买入涪陵榨菜”，这条信息任何机构都无权使用，如果它变成，“某个一百万账户想要买入涪陵榨菜”，这条信息就可以使用并传递给其他公司。
所以，去除掉个人信息对于股市预测没有丝毫影响，在法律上完全合规，只是增加了股市的信息不对称，你一个普通散户，想要战胜这些拥有海量数据的人，太难了。
大数据对很多行业都是一个有利的东西，它能帮助企业发现商业价值、发现用户需求、找到目标群体，它也能让用户迅速找到符合需求的商品和信息，但是，大数据也会造成巨大的信息不对称，如果少部分人在股市中掌握了绝对信息优势，他就是股神。
我们鼓励科技创新和应用，但我们更需要个人隐私信息被保护，此时我只能呼吁，呼吁各大信息公司清楚信息采集的边界，呼吁各位普通投资者减少短期投机，因为账户监控只会在短期对股价有影响，长期来看，股价还是与业绩预期最相关。
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请问大数据可能应用在股票和证券市场上吗？
当然可以，大数据可以大大提高对市场预测性分析的准确率。
怎样用DDX和DDY这些数据来买卖股票啊，有没有什么技巧啊，请高手不吝赐教
ddx大单动向：大单动向基于大智慧Level-2的逐单分析功能，是一个短中线兼顾的技术指标。DDX红绿柱线表示当日大单买入净量占流通盘的百分比(估计值)，红柱表示大单买入量较大，绿柱表示大单卖出量较大，DDX1是大单买入净量60日(参数p1)平滑累加值占流通盘比例，DDX2和DDX3是其5日(参数p2)和10日(参数p3)移动平均线。用法:(1)如果当日红绿柱线为红色表示当日大单买入量较大，反之如果当日红绿柱线为绿色表示大单卖出较多。(2)3线持续向上主力买入积极，股价有持续的上涨动力。(3)3线持续向下表示主力持续卖出。(4)可以在动态显示牌中对DDX由大到小排序选出短线强势股。ddy涨跌动因：涨跌动因指标基于大智慧新一代的逐单分析，逐单分析是对交易委托单的分析,涨跌动因是每日卖出单数和...是一个短中线兼顾的技术指标：红色彩带表示了大资金买入强度。股价尽管还沿着原来的趋势运行。(5)涨跌动因指标所要在一个较长的周期内观察，如果一段时间3线持续向上。当彩带突然升高放宽时往往预示短线将快速上涨，DDY2是DDY1的5日和10日均线。相反如果上涨时3线持续向下，逐单分析是对交易委托单的分析。DDX红绿柱线表示当日大单买入净量占流通盘的百分比(估计值)，有主力资金收集。ddz大单差分，表明是游资短线和散户行情。(7)"。(4)可以在动态显示牌中对DDX由大到小排序选出短线强势股，DDX2和DDX3是其5日(参数p2)和10日(参数p3)移动平均线，大单卖出较多。DDY红绿柱线是每日卖出单数和买入单数的差占持仓人数的比例(估算值)，股价有持续的上涨动力：涨跌动因指标基于大智慧新一代的逐单分析、越高表示买入强度越大，红柱表示大单买入量较大，那么每次股价回调就是买入良机，一般不具备长期的上涨动力，绿柱表示大单卖出量较大。ddy涨跌动因:(1)如果当日红绿柱线为红色表示当日单数差为正，DDX1是大单买入净量60日(参数p1)平滑累加值占流通盘比例，0轴以下说明长期的累积值是发散。(3)3线持续向下表示主力持续卖出，但筹码转移的方向已经逆转,在0轴以上说明长期的累积值是趋向搜集。用法，股价有持续的上涨动力，那么短线超买就是减仓良机：大单动向基于大智慧Level-2的逐单分析功能，反之如果当日红绿柱线为绿色表示大单卖出较多，色带越宽，DDY1是单数差的60日平滑累加值(参数P1可调)。(2)3线持续向上主力买入积极。(8)可以在动态显示牌中对DDY由大到小排序选出短线强势股，反之如果当日红绿柱线为绿色表示当日单数差为负;涨跌动因",涨跌动因是每日卖出单数和买入单数差的累计值。用法，大单买入较多。(6)一般的，因为筹码的收集和发散都有一个过程。(3)3线持续向上则表示筹码在持续向少数人转移。(4)股价上涨3线却向下ddx大单动向:(1)如果当日红绿柱线为红色表示当日大单买入量较大。在动态显示牌下对该指标排序可以选出短线强势股;指标具有极大的超前性
大数据的典型应用场景及展望 - 写写帮文库
2015年1月24号，2015ChinaHadoopSummit技术峰会在北京如期举行。本次大会作为国内大数据行业最具影响力的IT大会，吸引了众多从事Hadoop研究与推广的权威技术专家、Hadoop技术爱好者和IT厂商前往参加。
现任星环信息科技(上海)有限公司联合创始人兼首席技术官，曾任英特尔数据中心软件部亚太区CTO的孙元浩老师在本次大会上带来了主题为《2014年大数据的典型应用场景及展望》的分享，本文主要针对目前Hadoop主流应用场景，实时流数据的处理以及大数据技术给未来生活的设想等内容进行了整理。
四年前的硅谷，风投埃里森拿出一亿美金来投资大数据公司，他认为Hadoop技术在未来的若干年中会从底层的数据平台，从传统的关系型数据库进行迁移。数据的分析层会被全新的数据分析工具所替代，可视化层和应用分析会有更多的新工具出现，并认为这个市场将达到几百亿美金的规模。
过去几年，Hadoop的发展非常迅猛。我们常讲大数据的四V特征，Hadoop在大数据处理上表现出的处理量、性能、挖掘能力的提升和碎片化处理能力，使其得到越来越广泛的应用。
一、Hadoop的主流应用场景：数据仓库的主要组成部分
传统的企业有若干个主机，用于销售、运营管理等等，产生的数据首先经过ODS层，将数据从多个业务系统中集中起来，进行清洗、转换等集成操作，然后将过加工的数据进入企业IT架构的核心——数据仓库进行统计、挖掘和分析。最后用可视化工具进行展现。这是传统的企业数据仓库的架构，经常采用主流的甲骨文等数据库技术来实现。
互联网公司早年的时候，是把Hadoop做在数据仓库的核心，比如Facebook早期的时候是从服务器采集是通过实时的日志的采集工具，经过Hadoop把Hadoop作为数据分析工具，呈现把结果放在甲骨文中做展现。
互联网公司之所以这么做，是因为互联网数据量大到在传统的数据库不能处理。现在传统的企业也面临同样的问题，将Hadoop作为数据仓库主要组成部分有四个驱动力：
效率：传统的数据仓库技术已经面临非常繁重的数据分析任务，处理的延迟从一天到了一周。
成本：传统的数据架构成本动辄几千万。Hadoop可以实现成本若干倍的降低。
数据来源多样：视频、音频等企业非结构化数据来源增多。MapReduce对于非结构化或半结构化数据的读取非常有效。
数据分析需求的演进：数据分析不再只满足于统计。使用Hadoop的技术，能够对数据进行深度的挖掘和分析，实现对未来的预测。
Hadoop改变企业数据仓库架构的线路图第一步：数据仓库的补充2011、2012年的时候Hadoop主要是作为数据仓库的补充在做数据的清洗。这一层Hadoop很擅长。Hadoop的优势是能够把计算任务对全要素进行统计分析，这是方式非常适合简单的场景，早年Hadoop的最佳用途是作为ETL的平台，第二步：逐渐进入核心
随着Hadoop生态系统逐渐完善，有更多的数字化工具支持Hadoop，Hadoop开始进入数据仓库的核心领域。有些企业开使用Hadoop来直接做数据可视化，在有些行业中已经开始用Hadoop逐渐取代传统的关系数据库来建立数据仓库。从整个的数据仓库的架构来看，有一半的架构已经开始被Hadoop覆盖了。
第三步：Hadoop使资源管理变为可能，最终将取代企业完整的整据仓库
在一两年之内有些企业完整的数据仓库架构都可能会被Hadoop取代掉。
过去企业数据仓库的时候任务很繁重，系统效率低下。造成这种状况的重要原因是，客户把过多的负载放在数据仓库上面，数据仓库本身又没有资源配合的方式。
Hadoop2.0推出了管理框架，使得资源管理变成了可能，使得数据仓库支撑多个部门的数据分析和访问更加高效。举例来说，每个部门的业务都是动态创建虚拟集群实现的，每个集群都有一定的资源配额，这样的配额用时不会超过这个配额，使得用户任何的负载不会影响其他的用户，这成为数据仓库里一个重要的实现，数据仓库完全平滑，24小时不间断运行的保障。过去上千人在访问Hadoop的时候，也是通过调度机制实现的，随着Hadoop2.0的出现和资源管理能力的提升，通过资源管理层可以方便的配置资源。
我们可以设定CPU的内存和存储资源，每个部门使用的时候有配额的最低保障。当另外一个部门的用户上线使用的时候，比如创建了一个集群，这时会把你的部分资源还给后面的第二个用户，原来第一个用户的资源被收缩了，更多的用户进来的时候，第一个用户的资源被进一步收缩，收缩到一个最低的指标。一方面充分保障了每个用户最低资源的配额，第二也保证系统整体运行的情况下可以充分有效利用整体的计算资源。
二、随着云计算和物联网的逐渐兴起，实时流数据的处理将成为关注重点
云计算和物联网使得数据呈现两个主要特点。首先，数据在没有人工干预的情况下24小时不间断的产生；第二数据并发量高，使得单一的统计已经不能满足用户要求，对数据模式的分析和深度挖掘的要求增强
现在的大数据处理不光需要做统计，而是需要做机器学习，快速地检测出异常的状态。
比如在交通行业部署的实时监控平台，这是一个发展得比较成熟的案例，在全国已经得到了广泛部署。其主要用途是把路面上装的摄像机的照片和分析出来的车牌等信息，实时的传送到中心的大集群中，然后把所有的车流信息实时汇总至省级集群部署，通过流处理形成实时的应用，比如说区间测速、实时路况、公安部实时布控的应用等。相关数据也会进入到数据库，对外提供车辆轨迹的查询，实时路况的检索，比如行车分析和交通管理的应用等。
过去在常见的部署架构中由数据集群做实时的处理时，包括应用和查询的功能，数据会经过蜂窝队列，分布量是非常高的，单节点的服务器可以支撑一秒钟十万条结果的插入，基本上是满负荷。
传统的流处理加上Hadoop，可以解耦前端应用和后端的分析应用。由于分布队列的吞吐量很高，可以在几百万个地方写入，可以基本满足上千万传感器同时传送峰值的压力，后端的是流处理的引擎做数据分析。
我们把数据流按时间切片，每个小切片一百毫秒左右。我们需要在数据经过这个流的时候在流上直接做异常检测，包括多种算法，最基本的是希望将这些算法直接移植到流上，实现流式的异常检测。这里面有一个挑战是，刚开始出现的异常可能并不准确，尽量要避免误报的情况，通常会用SQL来做聚合和预先的数据处理，而Spark可以实现小片的批处理流程，我们在小的批量上能够实现延迟是一秒钟内可以发出告警。
这种方式的好处是可以对实时数据和历史数据实现综合的分析，都同在一个数据库中，可以在上面用完整的统计分析的挖掘，包括可以做计算和预测，这些分析超出了以前统计的范畴，而且需要历史数据和实时数据进行统一的分析。这个领域今年可能会是比较热门的领域，预计这个模式在物联网实时处理上得到更加广泛的应用。
三、大数据技术能给我们的生活带来什么我们把数据源分两大类：
1.人的行为产生的数据：包括网上购物、通过运营商通话、发微信都会留下数据，这些分析无外乎是给客户提供更好的服务，或者是帮助商家更准确的找到客户进行精准营销；
2.机器产生的数据：帮助发现一些客观规律，比如说交通的模式是怎样的，用电的消耗量和气侯和电网的关系是怎样的，也对数据进行分析和能够做实时报警和诊断优化生产线的流程提供依据。
数据分析和挖掘开始出现，目前还不是主流。大数据描绘的场景是能够进行预测，这逐渐开始成为事实。人流密度实时预警
比如通过对基站的数据基本上可以比较粗的定位人的大致位置。通过对数据进行密度的统计，可以非常迅速的找出区域内部密度的值，基础值是每个基站每英里多少个用户数，这是基站可以提供的数据，利用这个数据可以非常快的知道人群的密度。
也可以利用银联的数据，我们的合作伙伴用银联的数据把上海的商圈都找出来了，商圈是根据过去三个月银联的刷卡记录，根据消费额、消费地点以及消费商户的类别进行统计的，上海14个商圈是比较密集的，有些商圈我们也没去过，比较偏远的反而是商圈。上海的架构看基础是卫星城的架构，和北京不同，周围有很多密集的商圈。这个数据也可以做人群的预测，商圈是人群密集的地方，随着踩踏事件的出现，公安的客户也来找到我们，发现这个数据对他们很有用，因为我们可以统计节日间实时的刷卡记录，可以判断晚七点到九点消费集中的区域，这些区域是人垃圾短信分类
利用流式的机器学习做垃圾短信的分类，在流上做实时的检测，速度是非常快的，可以流上实时的实现。运营商所有的短信经过流式系统可以迅速的判断出哪些消息是垃圾短信，来净化现在运营商的垃圾短信泛滥*面。消费者行为预测
机器学习类：协同过滤、相似度主要是比较商品间的相似程度进行推荐，一些新的应用也比较有趣，像是基于时序关系的预测。每次消费行为和时间是有关的，一个人经常跑到陆家嘴有一个明显的地方，带着小孩会去海洋公园玩一下，有时看东方明珠看一下，然后去正大广场吃个午饭，这是统计出一个模式，这是时序相关性，我们可以对客户推送一些比较精准的广告。总结
我们看到Hadoop主要的用途是数据仓库中，未来会逐渐的开始把更多的负载牵到上面来；第二物联网逐渐的兴起，针对一些挑战我们需要在流上做更强的分析和机器学习，这种新的架构也层出不穷；第三是全新的集群的应用。可以预见的是，随着云计算和物联网等技术的不断发展，利用大数据的分析能力实现对未来的洞察将逐渐成为现实。【编辑推荐】
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来源：中国计算机报时间：2015-03-2411:31:09作者：
数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！
“数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和**，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。”电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到„大数据‟改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性？什么是大数据解决之道的要素？大数据实施是否有章可循？……
以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以“智慧的分析洞察”为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。
IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠
在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示：“数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来„大数据‟这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。”
要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书。
在该白皮书中，现阶段企业对大数据的观点得到全方位体现，它们着手实践大数据的方式被完整揭示，而它们在利用大数据获取商业价值增长方面的进展也被一一披露。
基于翔实的广泛调研，IBM得出了数个颇具参考价值的结论：未明确大数据的定义是企业混淆大数据的最主要原因；企业对大数据的采用还处于初级阶段(大多数企业目前主要是理解概念(24%)或者定义与大数据相关的路线图(47%))；以客户为中心是大数据的首要任务成为共识；内部数据是企业内大数据的主要来源但大量未开发的价值隐含在内部系统中；不确定性以及技能的缺失使得社交媒体等外部数据源未得到充分利用；缺乏先进的分析技能是从大数据中获得最大价值的主要障碍。
德华安顾人寿董办主任王洪涛现身说法。长期耕耘于保险行业的他表示，大数据在保险行业的潜力巨大：保险行业使用大数据，现在还大多停留在“集约使用”阶段；保险公司拥有丰富的客户数据、交易数据和接触数据，但数据量的积累，往往导致“数据坟墓”"现象的发生；保险行业没有广泛培养出大数据智慧应用的意识和能力。他认为，保险行业利用大数据，一要集约地用，二要智慧地用。后者指的是利用数据挖掘，发现保险行业内的新知识，在这方面，保险行业仍然处于开拓期。
为了进一步明确大数据定义，IBM首先完善了大数据的新属性：Veracity(真实性)。IBM全球企业咨询服务部业务分析与优化服务大中华区总经理段仰圣表示：“真实性是当前企业亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。”
针对企业使用大数据的现状，IBM给出了五项关键建议，以期鼓励企业入手大数据：以客户为中心推动初始举措；制订整个企业的大数据蓝图；从现有数据开始，实现近期目标；根据业务优先级逐步建立分析能力；基于可衡量的指标制定业务投资回报分析。
“2010年开始，我在阳光保险集团主持建成了数据挖掘系统，这在保险行业是第一家。利用该系统，我们开展了许多保险大数据智慧应用的项目，获得了一些成果，并且培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。”王洪涛是大数据最早的一批弄潮儿，他最看重的就是对大数据的“智慧使用”：“没有大数据的„集约使用‟，大数据的„智慧使用‟没有数据基础。而现阶段保险行业大数据在„集约使用‟之后，如果没有„智慧使用‟来指导，其副作用很大。”
他举了一个利用与不利用数据结果相去甚远的例子：“淘宝现有一种运费保险，即淘宝买家退货时产生的退货运费原本由买家承担，如果买家购买了运费保险，退货运费由保险公司来承担。这种购买的结果是保险公司经营亏损很严重，直接导致它们不愿意再发展和扩大运费保险。”运费保险真的必然亏损吗？王洪涛的答案是No。他给出了避免陷入这种窘境的方法：“我为运费险做过一套大数据智慧应用的解决方案。因为退货发生的概率，跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系，所以，使用以上种种数据，应用数据挖掘的方法，建立退货发生的概率模型，植入系统就可以在每一笔交易发生的时候，给出不同的保险费率，使保险费的收取，与退货发生的概率相匹配，这样运费险就不会亏损了。在此基础上，保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。”
由严重亏损到成本控制得当并获取客户，靠的就是通过分析，挖掘大数据所提供的价值，吸引客户。这与IBM的大数据价值体系所倡导的“英雄所见略同”。
胡世忠介绍道：“讲到大数据，IBM重点探讨客户智慧的分析能力。IBM考虑的是怎么参与，包括怎么充分利用IBM的产品咨询、服务软件，包括服务器、硬件，提供围绕„智慧的分析洞察‟的端到端解决方案。”分析能力包含技能和工具两部分，IBM大数据战略从这两个维度提升企业的大数据水平。
IBM软件集团大中华区中间件集团总经理李红焰表示：“以往的IT更多是对现有企业中的数据进行搜集、整理、管理，形成了老的核心应用系统。尽管这些核心应用系统依然主宰企业IT，但如何让过去的资产发挥新的作用，由原来纯粹的结构化数据应用转变到动态地、多样化地来利用各种数据，并由原来只是利用内部数据到综合利用内外部数据？这意味着IT要进入新纪元，获得更多数据资源并挖掘其中的价值。所幸的是技术使这些成为可能。”
何谓以“智慧的分析洞察”为核心端到端的解决方案？李红焰解读了IBM大数据战略：从两个层次提供全面整合的结构：一是大数据的平台。二是大数据的分析。“这两者是相辅相成、缺一不可的，它们不有机地结合到一起，我们所感受到的就只是大数据领域里一个个孤立的点，而不会是形成体系的面。”
对应总体构架图，李红焰指出在企业大数据的每一个层次，包括基础设施、分析、内控、决策，IBM都提供相应的解决方案，而且这些解决方案在技术上是无缝结合的，融合了IBM咨询、服务、软硬件的综合实力。
周涛同样指出，大数据不是一个片断，也不是简单地具备一项技能，而是综合的，从理念层面延伸到技术、科学和管理。没有结合深入分析的大数据成为解决问题的万能钥匙，这种可能性基本不存在。
大数据的市场正处于爆发前夜。按照IBM的理解，大数据市场大致分为四个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。段仰圣有信心，IBM提供的大数据产品服务会加速大数据市场走向执行阶段。
在中国，“大数据给了一个大机会，使得中国能够更快地追赶英美等发达国家。之前我们一直讲中国创新主要是小规模的*部的创新，但在大数据领域，中国有很好的机会实现深度创新，实现大规模的交叉呼应的数据应用。”周涛希望中国企业抓住机会。
北京先进数通信息技术股份公司专注于金融信息化领域，公司总裁林鸿很“庆幸自己选择了大数据领域”。“银行业务部门对大数据的需求越来越多，单凭我们自己无法全方位满足需求，因此，在IBM综合实力的支撑下，先进数通为推动大数据真正在银行广泛使用做出了贡献”。他表示，作为合作伙伴，先进数通将和IBM步伐一致，基于对银行业大数据的理解，在建设数据使用环境、实现金融经营管理分析等方面提供优秀的解决方案。
大数据智慧能起到多大作用？只有真实的应用才能给出答案，也才具有强大的说服力。“在实际案例中，我选取„提升度‟指标来评价，比较好地体现了保险大数据智慧应用的价值。(提升度=采用大数据智慧的结果/不采用大数据智慧的结果)。”王洪涛认为，应用场景能让企业获得对大数据价值的直观感受，以保险行业为例，典型的大数据智慧应用场景为客户细分、代理人甄选、营销响应、交叉销售和二次销售、欺诈监测、流失预警、客户挽留等。
在与客户沟通的过程中，段仰圣也深刻地感受到了这种需求：“几乎每个客户都在问，我怎么运用大数据？应用场景的建立需要企业从企业战略本身出发，仔细考量大数据可以对企业运营产生什么效果。”
IBM相信榜样的力量，致力于为行业提供广泛的实践参考，帮助客户的IT部门以及业务部门深入了解大数据技术在不同行业的应用场景，进而探究大数据将为其企业带来的商业价值。此次，IBM重点分享了五大业务需求和对应的大数据落地实践，以供企业在具体实施时有章可循，在有相似应用场景时可以预估收益。
第一个场景为利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医*等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。IBMInfoSphereDataExplore使某全球航空制造商中的技师、支持人员和工程师能够即时通过单一访问点查看位于不同应用程序中的信息。部署第一年，该公司全天候支持的呼叫时间从过去的50分钟缩短为15分钟，每年节约3600万美元。
第二个场景为利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务。通过部署IBMInfoSphereDataExplorer，某跨国快消产品制造商的员工能够更有效地搜索到最为相关的信息，加快决策过程，减少重复劳动。
第三个场景为利用运营分析实现运营优化。制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。巴基斯坦移动运营商Ufone部署了IBM大数据解决方案，通过实时识别用户行为，开展应对特定目标的营销活动，并使用预测分析来设计更好的营销活动和电话推广计划，有效降低了客户流失率。
第四个场景为利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大数据传输、低时延、和查询的需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。某汽车制造商利用IBMInfoSphereBigInsights增强原有数据仓库，实现快速部署并且更易于管理。
第五个场景为利用安全性和智能扩展实现犯罪防范。**、保险等行业亟待利用大数据技术补充和加强传统的安全解决方案。秘密情报和监视传感器系统供应商TerraEchos通过部署IBMInfoSphereStreams，能够实时分析流式传输的声学数据并对其进行分类，并将实时捕获和分析275MB声学数据所需的时间从数小时减少到十四分之一秒，同时大幅提升监控精确度。(记者金小鹿)大数据应用于实际生产生活中，他的确能发挥自身的作用。
现阶段我国在新的科学技术发展上比较迅速,一些新的科学技术在应用上也比较广泛化。下面内容由小编为大家分享大数据应用及未来展望论文，一起来看看吧！
摘要：大数据应用及未来展望，紧跟互联网+，便捷未来人们的生活，方便用户。畅想未来人与人之间的联系，从社交网络、社区文化，到“六度空间”；展望教育对于国家的希望，大数据和教育整合、合理的早教，对个人的帮助，对社会和国家的贡献；帮助病人的控制病情，并发病等，结合医疗平台，预测依照现有的生活方式，对个人的影响度，精确医疗救助，帮助老人送诊就医；减少自然灾害对人类，对生态环境的影响，“蝴蝶效应”预测自然灾害的发生；从开发者角度，整合用户数据，适应市场变化，用户需求，猜“你”喜欢，开发出满足用户需求的应用；大数据和人脸识别的结合应用，人脸分析，动态推送广告，全“自动”，非“手动”应用，强调人和人之间的猜“你”喜欢的全新的社交方式。大数据在未来的应用必将更加广泛，如何获取大数据，掌握大数据，提取大数据，整合大数据，关系到人们未来生活的方方面面，谁掌握了大数据，就掌握了未来！
关键字：大数据；应用；社交；教育；医疗；自然灾害；应用开发；人脸识别；
Abstract：Bigdataapplicationsandfutureprospects,withInternet+convenient,thefutureofpeople’slives,isconvenientforuserstothinkaboutthefuture.Betweenpeopleandpeople,fromsocialnetworks,communityculture,tothe“sixspace”;prospectofeducationforthehopeofthenation,theintegrationofbigdataandreasonableeducation,earlyeducation,tohelppeopleandcontributiontosocietyandthestate;tohelppatientscontrolthedisease,andbringnewdisease,combiningthemedicalplatform,inaccordancewiththepredictionoftheexistingwayoflife,theimpactonindividuals,accuratemedicalassistance,helptheelderlytosendmedicaltreatment;reducenaturaldisasterstohumanbeings,theimpactontheecologicalenvironment,thenaturaldisasterpredictionbutterflyeffecttheoccurrenceof;fromthedeveloperperspective,theintegrationofuserdata,theuserneedstoadapttochangesinthemarket,“youguess,”love,developmenttomeettheneedsofusersoftheapplication;applicationdataandfacerecognition,faceanalysis,Dynamicpushadvertising,fullautomatic,nonmanualapplication,emphasizingthebetweenpersonandpersonguess“likeyou”thenewsocialway.Bigdatainfutureapplicationswillbemoreextensive,howtoobtainthedata,masterdata,extractionofbigdata,dataintegration,isrelatedtothefuturelifeofthepeople,whomasteredthelargedata,themasterofthefuture!
Keywords：bigdata;applications;socialcontract;education;medicaltreatment;naturecalamities;Appdevelopment;FaceRecognition;
1、社会网络到社交文化
1.1社会网络
社会网络基于节点与节点的联系，区别于传统的群体内的沟通。通过相同的兴趣爱好，血缘关系等方式聚集在一起。在互联网中，不断进入和退出一个群体，对同一个群体表现出归属感。个体和个体之间的互动，内部相对紧密，外部相对稀疏，暂时保持的一种相对稳定的关系。
1.2六度空间
六度空间理论的猜想，和任何一个陌生人之间所隔的距离不会超过六个。（暂时还只是猜测）。
过去的10年，是社交网络的10年，从twitter到facebook，到中国的qq，微信，社交网络逐渐渗透到日常生活中，腾讯大数据信息统计，qq日接入消息数：30，000亿，微信平均“日登录用户”5.7亿。大量用户在互联网的社交平台上，建立大量多元化联系。社交拉进了人与人之间的距离，以个体为中心的社会网络向外辐射，又与各个群体产生联系。社会是相互联系的，不是一盘散沙，若有若无的保存着一种联系。关系型社交到非关系型社交再到关系型社交，人与人之间的距离真的只有那么近！关于社交文化的研究会是一个大数据应用方向。
美国当代著名心理学家本杰明·布鲁姆，著有《我们的儿童都能学习》，对近1000名儿童从出生到成年的追踪研究，若人在17岁所达到的智力水平为100%，那么儿童在4岁时已具备了其中的50%，4～8岁期间获得30%，而8～17岁这一阶段只增加了20%[1]。可见中国古话：三岁看大，七岁看老，并非虚言。早教对一个人的发育及未来的影响起到很重要的作用。
早教不是填鸭教学，不是培养“神童”，而是通过早教形成正确的人格。通过国内外教育大数据分析，提供合理教育方案，因材施教，找到属于自己的起跑线。结合在线教育，促进优质教育资源的共享利用。
教育对一个国家的发展不言而喻，教育与国家的强大有着密切的关系，为国家的发展和崛起提供帮助。培养兴趣爱好，培养健康人格，培养合格人才，解决教育难题。合理，优质教育是当代中国实现强国之路的先决条件。
医疗资源大部分80%集中在省市区，大医院资源又集中在30%三甲医院，优质的医疗和医生资源过度集中，百姓不管大病小病都会选择去省市的大医院，一则大医院本是负责重大疾病救治的，不但浪费了大医院的优质资源，还增加了医院和医生的负担。二则需要紧急治疗的患者因为不能及时享受到优质的资源，导致病情的加重。本都是为了能够看好病这一条原因，最后导致普通疾病治疗的成本攀高，大病急病治疗的延误，对于百姓整体健康水平的提高是及其不利的。
错误的饮食和生活习惯，环境改变，生活压力大等元素均会导致疾病生成，每一个疾病都不存在巧合，有果有因。不同于google通过搜索词预测流感趋势，预测疾病是通过医院对过往病人疾病及生成原因的大数据分析，预测一个人处于现在的生活状态下会得哪一种疾病何时会得。
美国强生OTDMS糖尿病管理软件，通过直观的数据图谱，显示2型糖尿病患者的先关血糖数据，帮助糖尿病患者更好的控制血糖，加强自我管理，自我预防。起到了很好的效果[2]。通过大数据整合，对患者的病情分析，给患者提供正确医疗建议，有助于患者方便快捷的实现自助式医疗服务，能够起到很好的预防疾病及其并发疾病。
中国已经成为世界上最大的老龄化国家，60岁以上人口近两亿。老人基数大，且增长速度快，养老制度不健全，障碍问题突出，家庭支持功能弱化。如何有针对的赡养老人，或者对老人提供医疗救助服务，是如今社会面临的问题。通过社区，居委会，福利院等机构对当地的老人，如年龄，居住地，健康状况，疾病状况等进行登记。老人可通过手机软件，简单操作发送求助信息，得到针对性的医疗救助，附近的医院单位进行及时看护、治疗，防止意外的发生，不错过最佳的治疗时间。
通过引导语音交流，判断疾病可能性的打分制，提供医疗指导方案，解决医患比例严重不足，小病可以自动化处理过程。通过语音引导，比如第一步询问哪里不舒服或者哪里有疼痛，根据患者的回答进一步缩小一定范围，通过进一步的询问，最终根据后台大数据系统得到可能的病例分析，给出相应的打分，比如肠胃炎80%，胃溃疡50%…并给出各个结果的相应其他症状，并给出推荐治疗，或进一步检查方案。最终减轻小病的医生诊治，减轻医生负担，合理利用和分配医院资源。
全国范围内地方的地震机构,包括市级、区级和县级，数量可达两千多个,年经费预算达40亿[4]，并成逐年上涨趋势。在汶川地震，玉树地震等，没有做出任何贡献的地震*，解释地震无法“预报”的窘况，屡屡受到公众诟病。找到地震，大到所有自然灾害的原因，减少人类生命财产的损失至关重要。
一只南美洲亚马逊河流热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国德克萨斯州的一场龙卷风，这就是蝴蝶效应。自然灾害的形成，可能源于若干个小的活动的积累。每个小的数据，汇聚成大量的可用性，可推测型数据，用以预防灾害。
AppStore和GooglePlay都拥有超过150万个应用，相关开发者的数量各自都突破了30万，根据FlurryAnalytics的调查研究显示，2015年全球移动应用的使用量增长了58%。[5]大量的应用中，只有很少的一部分应用被人们经常使用，如何能从众多应用中脱颖而出，成为每一个开发者，每一个创业者的难关。
开发出符合用户需求，独立于现有软件，给未来用户的生活便捷的应用，满足人们生活需要，就可能成为下一个超级App。
俗话说：“打江山容易，守江山难”，如何开发出来的一款应用后，跟随市场的动态，用户需求的变化，守住App的“江山”，在同类型应用中，守住自己的一片天地，更重要。“猜你喜欢”这个名词第一次了解是在淘宝App的首页，根据你的浏览历史纪录，判断出可能要买、或者感兴趣的东西。区别于无目的推广，很大程度的提高了产品的宣传及销售成功比例。猜你喜欢并不是只适用于购物App，例如阅读，视频网站，个性化的推送不单单能够方便用户的选择，更加有利于企业对于用户的了解，增强用户的黏附力。在一个视频网站中，可以知道用户当下的，下一分钟的选择，对于整个用户群，能知道对于哪一类型的视频更感兴趣。现在的视频网站不单单整合视频内容，利益产出更多的是企业创作的视频内容，能产出更多优质，贴合用户的视频。
6.1基于人脸识别的商业大数据分析系统（中国软件杯大赛题目）
首先通过人脸识别技术进行人脸检测、人脸识别、性别识别、年龄段识别、表情识别、注视时长统计等处理收集观看广告机、数字标牌用户的信息，在收集大量数据之后利用大数据处理技术分析用户对内容的喜好，为不同性别、年龄、情绪状态的用户提供更加人性化的内容，在不同时段投放不同内容作出参考依据[6]。简称为“猜你喜欢”，强调人和物之间的联系，针对不同的人，动态实现广告，消息等推送。
不用于传统应用的点击，手势等操作方式，通过识别面部，眼睛等信息，预测下一步的操作，实现非手动，全自动的应用。例如对某段文字或某张图片的注视时间和脸部表情，判断是否有兴趣，直接进入文章或者放大一张图片等等。通过人脸识别和大数据特征，实现应用全自动操作。
强调人和人之间的猜你喜欢，例如通过摄像头识别对方看你的脸部表情，预测对你的兴趣或者称为好感度，类似于相亲，换言之你就是广告牌，我对你有几分兴趣？茫茫人海中，总有一个对的人，可大多檫肩而过，从此再无交集，如何改变未来的社交方式，比你更懂你，找到你的那个人。
文献：
[1]本杰明·布鲁姆.《我们的儿童都能学习》[数据].[2016.2.2].[2]杨洲.浅谈OTDMS糖尿病管理软件在糖尿病防治中的应用[糖尿病防治/计算机管理软件].求医问*（学术版）．
[3]陈根.互联网+医疗融合.互联网+”医疗的基础——大数据[书籍].2015-9-14.[2016.03.01].[4]新快报.人大代表建议撤销国家地震*:预算40亿无法预测[新闻]2014-03-04.[2016.2.11].[5]晏殊,王冠雄,谁将成为下一个“超级APP”？[数据].2016-02-02[2016.2.4].[6]中国软件杯,基于人脸识别的商业大数据分析技术[比赛].2016-02-01.
1、单选题
1、T3企管通的订单驱动模式，可以让企业很方便地跟踪订单。请问在T3企管通中，跟踪销售订单执行情况要查看哪些报表？A:订单执行表B:销售订单统计表C:销售**统计表D:销售订单跟踪工具
2、可用量就是可承诺量，指在一定时间内可动用的数量。如当某个材料的采购合同签订后，虽然仓库中的结存量没有增加，但可用量却增加了。某企业对存货A做采购订单100吨，该订单入库50吨，车间领用20吨，则存货A的可用量为多少？A:100B:150C:130D:80ABC
3、现金是企业的血液，企业老板不仅需要掌握目前企业的现金流动情况，还需要掌握未来资金的流动情况。请问如果想预测未来时间的资金情况，在T3企管通应该看哪张表？A:往来资金预测表B:现金流量表C:银行存款余额表D:收付款统计表
1、能确认往来的单据有哪些？A:订单B:进销货单C:出入库单D:**E:收付款单F:收入费用单G:存取款单
2、T+11.3“消息中心”—新增“预警消息设置”包含以下哪些消息对象A:收款预警B:采购进货预警C:最高库存预警D:库存量预警
3、T3企管通的内部协同机制可以实现提示与审核，消息中心支持的消息有单据消息、审核消息、查询消息（库存量、销售情况、收付款情况等）、预警消息、自定义消息，可以接收的人员包括业务员、主管人员、制单人、审核人等，发送的时机可选在单据保存时或单据审核时。请问目前版本的消息接收方式哪些？A:邮件B:内部消息C:短信D:传真
A:转换前明细和转换后明细都可以是两个以上的存货
B:审核之后，生成转换前明细存货的其他出库单，生成转换后明细存货的其他入库单C:在表头录入费用金额，是对转换前存货进行分摊D:审核之后，可以进行费用分摊
5、T3企管通中，对销售业务的管理有很多管控点，例如是否允许超单执行、敏感字段的权限控制等，除此之外，T3企管通的销售业务还有哪些管控功能？A:最低售价控制B:客户信用控制C:可用量控制
D:业务员信用控制
6、T3企管通有细致的权限管理，可以保护用户数据的安全，其权限设置可分为功能权限、字段权限、数据权限。请问通过T3企管通的权限设置可以实现以下哪些控制？A:控制成本与价格不让其他操作员看到
B:控制本登录帐号的单据不让其他操作员看到
C:控制本登录帐号建立的往来单位不让其他操作员看到D:控制单据可打印的次数
A:存货档案上可以设置采购、销售、库存、生产常用单位B:用户可以选择存货是单计量管理还是多计量管理
C:多计量存货，在单据上可以管理两个计量单位，一是业务单位，二是主计量
D:多计量存货分为固定换算率和浮动换算率，无论哪种存货都支持计量单位间灵活换算
8、关于采购管理和销售管理“价格跟踪”描述正确的是？A:只有进行价格跟踪的单据，才会影响存货最新进价B:只有进行价格跟踪的单据，才能在价格查询中看到C:只有进行价格跟踪的单据，才能在最近十次价格中看到D:退货业务也可以使用价格跟踪功能
9、T3企管通支持一个账套使用多年，无须按年建账，同时支持跨朋使用。请问T3企管通放宽了以下哪些限制？A:放宽期初录入限制B:放宽年结限制C:放宽月结限制
10、中小企业的初创阶段，会出现一人多岗的现象，而随着企业的发展，岗位会逐步清晰。为此，T3企管通(V11.3)在采购和销售环节中支持多种流程，支持企业的不同发展阶段，帮企业实现“定岗、定责、定权”。请问T3企管通中，采购业务支持哪些流程？（ABC）A:业务与仓库分开流程时，先进货后入库（2种立账方式）B:业务与仓库分开流程时，先入库后进货（2种立账方式）C:业务与仓库合并流程时，直接进货
11、毛利预估中可比较的成本有A:最新成本B:平均成本C:手工录入成本D:参考成本
A:月末结账时可以自动结平数量为0金额不为0的成本
B:结算与暂估差异自动生成调整单，仅限于先进先出和个别计价存货C:入库未进货则自动暂估
D:每笔出入库都带入成本，可以时时进行成本查看E:费用分摊自动影响采购入库成本
短信息应用于内部管理，业务系统和客户服务系统：A公司在全国已有100多个业务划分区域，日常工作中有大量诸如新商品信息、价格调整等业务资讯需要及时提供给所有区域经理，在应用短信息之前，主要通过电话或Email来完成这些事情，需要投入大量的人力来完成这些工作，并且还经常由于各种因素的影响而出现延误的现象，现在用短信息则可以快捷和轻松地完成这部分工作。另外A公司在全国还有近50000个会员客户，以前要向他们以邮件的形式邮寄商品信息、促销活动信息、节日问候等小宣传单，成本很高，工作量非常大，而且速度又慢，用了短信息以后，现在的邮件都尽可能地用短信息来代替了。在其他方面，像业务员的月度计划任务、完成情况以及业务提成等用短信息来提醒。
短信应用如下：
1、发送信息（如会议通知、客户信息等）；
3、俱乐部会员管理（如会员生日贺电、俱乐部新闻、会员奖励通知、个性化信息服务等）
C公司是保险公司，短信应用如下：
1、内部信息发送（如会议通知、活动通知等）；
2、业务管理（向超过4500业务经纪发送业务信息，如保单审批结果等）；
4、客户服务（向超过100万个投保用户传送信息，如续保通知等）。
短信息应用于：群发信息，在几分钟同时向他们的几百个客户及时的传送证券投资的专家建议。这种功能是其他通信方式根本不可能做到的。
E公司是旅游公司，短信应用如下：
1、信息发送（如会议通知、旅游团集合通知等）；
2、资料查询（如票务信息、酒店信息、旅游线路等信息查询）；
3、客户服务（如订票、订酒店、签证结果通知等）。如果说，由手机聊天热潮而引发的“拇指革命”已经开始，那么行业用户的加入可以算是一个里程碑了。由此，短信带给人们的内容已从娱乐发展到服务，短信本身也由文化走向商业。也许有朝一日，站在大街上不停地按手机的短信一族，将不止是用它来聊天的年轻人，还会是公务在身的商务人士，还会是行色匆匆的旅游者，或者是你、我、他。
日前，一些服务于人们生活的方方面面的短信业务被陆续推出。新开通的短信业务，信息传递的双方变为商业机构与其用户，并利用GSM通信网络与企业内部的计算机网络相结合，通过向用户的手机上发送和接收纯文本信息的形式，达到双方沟通的目的。行业短信业务已涉及教育、金融、运输、检疫、电力、人才等多种领域。
银行短信服务——随时掌握账面流动随着经济的不断发展，人们与银行打交道的机会越来越多了，但是一想到要去银行排队办事，总免不了使人心里发怵。最近开通的银行短信服务免除了人们的这一后顾之忧。这种业务的方便之处主要体现在它的即时通知功能，用户可通过网站、CallCenter申请开通手续，建立起账户(对公账户或对私账户)与手机号的对应关系。消费者可根据自己个性化的要求，灵活设定多种短信条件，当账户资金变化满足条件时，金融系统可即时向用户手机发送短信，主要形式包括：超单笔发生额通知、超余额上下限通知、超累计发生额通知等。即时的用户资金监控，使用户及时掌握账户的情况。短信发送具体项目有：
银行卡业务——费用代收代扣通知、结息通知、透支还款通知等；
个人贷款——贷款申请和审核结果通知、付息通知、还款通知等；
代收代付——代发工资到账通知、代缴费通知、余款不足通知等；
并不是每个人都会经常跑海关，可是但凡跑过海关的人都会深知这其中手续的繁琐。运用于海关系统的短信业务大大减轻了人们的奔波劳顿，它主要分为电子转单和电子通关两部分。
由于全国各地检验检疫机构间进出境货物的所有通关单信息，都会经检验检疫电子业务服务平台进行交换,因此用户只要在特定网站上进行注册、确定用户的报检单位的注册号、报检人代码以及接受信息的手机号码后，服务器会及时向该手机发送与该用户确定的报检单位的注册号、报检人代码一致的转单信息状态。
同理，全国各地检验检疫机构对企业进出口货物检验检疫完成后，会将通关单信息提交电子业务服务平台，由电子业务服务平台与海关进行数据交换，服务器就可向该手机发送与该用户确定的报检单位的注册号、报检人代码一致的通关信息状态。
正如大家所了解到的那样，很多行业进入微利时代，于是导致零售商的价格战越打越惨烈，有些商品的价格几乎是一天三变。对于这样的经销商来说，信息的及时沟通显得尤为重要。新近推出的针对零售行业的短信业务，相信可以使经销商们一解燃眉之急。据介绍，有这样一个案例：一知名品牌手机生产厂商，开办了多家手机直销店，现与移动部门合作建立企业内部信息化平台。每家经销店每销售一台手机，就可通过发短信的方式，将该手机的零售价格、机身串号、产品特征等信息发送回本部，由管理中心进行统计和核算，并及时制定下一步价格战略。同时，总公司还可以通过这种方式向每个分店的店员传达商品库存、商品价格等信息。
零售行业短信业务主要包括三种内容：如商品价格调整、缺货通知等管理内容；商品库存、商品价格、会员积分等资料查询内容；促销信息、积分信息、特价商品信息等会员服务内容。
提起炒股，你是不是还搬着小板凳去证券交易所的大厅中盯大盘？如果是，那么你就太落伍了。目前有多项证券类短信服务，不仅能让你随时了解股市风云，而且有专家帮你作出最明智的选择。这类短信内容包括：专家理财、智能决策、投资理财助手全程跟踪服务、系统服务等。
专家理财服务是由证券信息研究中心的专业证券分析师根据每个用户不同的股票持仓,不同的操作习惯,不同的风险承受能力,提出总体理财建议以及投资组合方式，通过发送短信，向用户提交方案。
智能决策服务系统能结合客户自身的投资或者投机原则,提供客户在下单前一秒钟,系统对于当前投资品种的及时分析以及客户此时的买卖决定是否符合他自己本身的投资或者投机原则。
投资理财助手全程跟踪服务理财助手,将帮助客户通过短消息定制适合自身实际情况的理财计划、投资原则，并组织对某个投资品种有着相同兴趣的客户讨论各自心得。
系统服务的内容包括：客户定制的新闻、股评、下单的成交回报、股票预警等。教育类短信——家长联系本的演变：接下来的这条消息对于学校里的淘气包们，可算是一条噩耗。相信很多人对上学时的家长联系本和不厌其烦的班主任记忆犹新，让我们看看今后老师们如何向家长打小报告。教育短信正是通过移动公司与学校共同搭建的信息平台将学生的在校表现以短信方式及时发送给家长。教育短信服务的主要目的是建立一个老师和家长之间沟通的桥梁，将学生日常的学习情况如迟到、早退、旷课、平时表现、平时测验成绩、期中期末考试成绩、兴趣、爱好、特长、近期状态及综合表现反馈给家长，使得家长及时了解孩子在校的日常情况并配合老师对孩子进行必要的引导。各大电信运营商都提供这类服务，比如“家校通”业务。
许多毕业生在寻找工作的过程中，由于信息不完备或不及时，丧失了许多工作选择的机会。如今，高校毕业生可以采用两种方式成为“招聘信息短信通知系统”的用户，及时获得招聘信息。一种方式是，注册用户通过网站填写“短信通知登记表”，采用点选的方式选择自己关心的行业，另外的方式是，移动公司为人才网站分配一个接入号，用户通过手机发送一个代码到该网站接入号，网站根据用户手机地址发送招聘信息，每月从该用户SIM卡中扣除1020元信息费。
人才网站利用短信平台，根据数据库中最新的招聘信息，为在其网站注册的用户根据其点选的行业发送招聘信息，使其能够及时浏览最新的详细招聘信息。
铁路短信——货运情况手机看众所周知，铁路货物运输仍是现行我国主要的货物运输方式，每年通过铁路运送的货物占全社会运输货物的一半左右。而作为这些货物的发货人或收货人需要了解这些货物的运行信息以便他们安排其他的生产、运输、销售计划。实际上，客户需要的铁路货运信息服务远远不止上面所讲的货物运行信息追踪，像提到货通知、运价查询等都是客户需要了解的信息。针对这种情况，有关部门已着手开发应用于铁路系统的短信业务，其中包括：追踪信息服务、到货提货通知、集装箱一口价查询、客车信息查询、航空、船运、公路等货运信息查询、通用信息等。
电力客户服务部门作为电力服务的窗口，承担着电力用电查询与咨询、业务受理、故障报修、投诉举报、欠费催缴、主动通报、客户回访、生产流程辅助管理等大量工作。现有的电力客服方式是通过呼叫中心和网站的方式来实现的，需要花费大量的人力和物力。现在通过短信方式不仅可以增加电力客服的媒体覆盖范围和用户数量，充分树立企业在公众的服务形象，而且节省了人力物力资源。
具体业务为：电力报修反馈、电力企业形象宣传、电力相关产业广告派送、停电通知等。
短信应用推广方案由于互联网应用的兴起，行业短信的应用量将大量增长，原本只被线下企业看好的行业短信，如今也借助着互联网顺势而升，被越来越多的互联网企业所接受。行业短信......
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大数据分析股票，有什么好的方法
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怎么获取大数据选股票黑马？
在挑选底部放量黑马时，关键是寻找适度放量的个股，成交量不放大或过度放大，都不利于该股未来的发展。因为如果个股放量过度，往往会极大地消耗该股做多的能量，使短期后继资金无法及时接力，个股的上涨将缺乏持续性的动力，从而使股价上涨往往一步到位，缺乏实际投资价值。至于成交量放大是否适度，可以参考以下指标，做为选股的标准。一、股价启动初期，单日成交量大于该股的前五日移动平均成交量2.5倍，大于前10日移动平均成交量3倍。二、股价启动初期的单日盘中量比至少要达到10以上，收盘时量比至少要达到2.5以上。三、股价启动初期成交量保持温和放大状态，量能乖离率指标vbias能够保持3至5天的快速持续上涨，并且在股价启动后的一段时间内，24日vbias能多次穿越0轴线。四、移动平均成交量vosc指标大于0轴线，并且逐渐缓慢上移，即使偶遇调整，vosc指标为正值的时间远多于为负值的时间。五、成交量标准差指标vstd快速上升到该股历史上罕见的极高位置时，表示该股成交量过度放大。这种极高位置由于各种股票的流通盘大小不同和成交活跃度不同而有所不同，所以没有一定的量化标准，投资者可以根据个股的vstd指标历史表现进行比较。六、底部放量个股的成交量虽然和前期相比有明显的增加，但和个股的流通盘相比并不大，每日成交换手率不能超过10％。
大数据能预测出股票涨跌吗？
能够预测中长期 。
可以警示个股风险。
散户真正去研究公开市场信息，可以规避很多投资风险。比如，大股东解禁；大股东通过高溢价收购掏空上市公司；有哪些大资金买入卖出股票；可以通过大资金历史交易习惯预测其下一步操作；可以预测某一行业市场供需变化。
电脑里新安装的东方财富炒股软件怎么没有数据?
安装包里面是没有原始数据，否则安装包太大了，需要数据就得联网，选择网络提供运营商。炒股软件：股票软件更准确的称谓应该是证券分析软件或证券决策系统，它的基股票软件本功能是信息的实时揭示（包括行情信息和资讯信息），所以早期的股票软件有时候会被叫做行情软件。股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接），用户则依照一定的技术分析理论，来对这或册些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议，这些易用软件大部分是用专业视角剖析整个股市的走势。拓展资料：基本术语（1）开盘价：指当日开盘后该股票的第一笔交易成交的价格。如果开市后30分钟内无成交价，则以前日的收盘价作为开盘价。（2）收盘价：指每天成交中最后一笔股票的价格，也就是收盘价格。（3）最高价：指当日所成交的价格中的最高价位。有时最高价只有一笔，有时也不止一笔。（4）最低价：指当日所成交的价格中的最低价位。有时最低价只有一笔，有时也不止一笔。（5）热门股：指交易量大、流通性强、股价变动幅度较哗和大的股票。（6）手：股市通用的计算单位，一般以100股为1手，购买股票必须是“手”的整数倍才能办理交易。（7）成交量：反映成交的数量多少。一般可用成交股数和成交金额两项指标来衡量，目前深沪股市两项指标均能显示出来。（8）停牌：股票由于某种消息或进行某种活动引起股价的连续上涨或下跌，由证券交易所暂停其在股票市场上进行交易。待情况澄清或企业恢复正常后，再复牌在交易所挂牌交易。（9）涨衫芦宏(跌)停板：交易所规定的股价一天中涨（跌）最大幅度为前一日收盘价的百分数，不能超过此限，否则自动停止交易。中国股市当前普通股一般停板幅度为10%，特殊处理股票停板幅度一般为5%。（10）市盈率：市盈率是某种股票每股市价与每股盈利的比率（每股市场价格÷每股盈利），市盈率是估计普通股价值的最基本、最重要的指标之一，一般认为该比率保持在20－30之间是正常的，过小说明股价低，风险小，值得购买；过大则说明股价高，风险大，购买时应谨慎。但高市盈率股票多为热门股，低市盈率股票可能为冷门股。
