大数据靠什么赚钱-如何利用大数据时赚钱

洋葱的价格从2013年五月开始攀升,而与此同时印度的卢比开始贬值,两条曲线的趋势和形状都很类似。最终,靠印度政府的介入才使得这次风波终于平息下去了。

像印度、中国这样的发展中国家,食物和蔬菜的价格变化经常是被忽略的,而从这次的“洋葱”引发的经济变动中,我们看到了数据的价值。

股票交易商可以利用数据挖掘来分析市场大体趋势,并预测公众对于市场的热切程度,综合个别公司的实际运营情况,从而判断股价未来的走向。要把数据挖掘应用到这个场景,可能需要

掌握的相关技术还有机器学习和自然语言处理。

所谓机器学习( ),是在计算机学科里研究如何赋予计算机人类学习能力的一个领域,主要研究的是如何让机器模拟人类的学习行为,重新组织已有的知识结构使之不断改

善机器自身的业务处理性能的过程。机器通过对海量数据的学习,自动提炼出有用的知识,加速业务处理的过程,是大数据与互联网金融的产品的一个重要的结合点。

我们再来看机器学习( )中的一门分支技术,自然语言处理NLP。NLP( )是一门让机器理解人类语言的技术,是衍生自机器学习的一门学科。NLP融语言学、计算机科学、数学于一体。在NLP技术中最前端的一个方向是情感计算分析,也就是说不仅仅要让机器理解人类说了什么,而且还要让机器明白人类说话时表达的情感状态。

其中,有一家名为 的基于大数据进行情感计算分析的初创型公司,该公司走的是纯技术流路线,而他们的目的是通过分析人群的情绪来掌握“地球的脉搏”( pulse of the )。

Smog Farm的第一款名为 产品被描述为“社交化股票交易员排名”,主要是根据社交投资网站 的数据进行情感计算分析,对 上的数据进行采样,通过自然

语言处理的技术,用机器判定交易员整体是看涨或看跌。

这个数据可以同当前的股市与交易员过去的判断进行比对,从而根据准确率进行打分并排名。

小韩:通过情感分析做股市的大局判断应该还挺靠谱的吧?

:我是逆向投资者( )理论的信服者如果大家都说要涨,说明该买股票的人都已经买了,所以股市反而会跌;而如果大家都说不能买,说明可能还有很多人没进场,所以股市会涨。其实从媒体的总体态度上可以有所判断,2007年当中国股市在阶段性的顶峰时,老百姓们是盲目乐观的。而在2014年的今天,大家对于股市是极度悲观的,所以可能是投资中国股市的好机会。

:任何投资都是套利行为,是因为时间、信息不对称,才会有人赚钱,可如今互联网时代,传统套利已很难赚钱。对信息数据定向挖掘,再根据行业上下游发展动态进行数据分析,对机构投资者有很大的帮助,而对个人投资者就是授机行为,等于赌博!

当我们对信贷市场、支付市场的运行状况进行全面、深入统计和分析时,可以整合出关于一家企业、一个行业,乃至国家宏观经济整体的发展情况和风险状况。

我们也可以按照不同的监管和研究需要,统计出不同地区、不同时间段、不同金融机构、不同行业、不同规模公司、不同人群的负债和消费水平等,从而得出有意义的结果。

例如,意大利的金融监管机构就使用它们的征信数据库来测算意大利商业银行的资本金要求和总体风险构成等,作为对商业银行进行监管依据的外部补充。

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