海量数据和分析对于投资决策而言至关重要。借助实时行情、历史数据和强大的分析工具，投资者可以做出明智的决定，增加投资成功的机会。
实时行情
实时行情提供有关证券当前价格和成交量的最新信息。通过跟踪实时行情，投资者可以把握市场趋势，并对价格变动做出快速反应。例如，如果股票价格突然上涨，投资者可以立即买入，以期价格继续上涨。
历史数据
历史数据提供了证券过去的表现信息。通过分析历史数据，投资者可以识别趋势，并预测未来的价格变动。例如，如果某只股票在过去一年内持续上涨，那么投资者可能会推测其价格在未来还会继续上涨。
多维度的分析工具
多维度的分析工具使投资者能够从不同角度分析数据。例如，技术分析工具可以帮助识别图表模式和趋势，而基本面分析工具可以提供有关公司财务状况和运营绩效的信息。
技术分析工具
技术分析工具使用图表和指标来识别价格模式和趋势。常见的技术分析工具包括移动平均线、布林带和相对强弱指标 (RSI)。通过使用这些工具，投资者可以预测未来价格变动，并做出明智的交易决策。
基本面分析工具
基本面分析工具使用财务报表和公司公告等信息来评估公司的财务状况和运营绩效。常见的基本面分析工具包括市盈率、市净率和自由现金流。通过使用这些工具，投资者可以了解公司的价值，并做出是否投资的明智决定。
如何利用海量数据和分析
投资者可以遵循以下步骤来利用海量数据和分析：
- 确定投资目标和风险承受能力。
- 收集和分析实时行情和历史数据。
- 使用不同的分析工具来识别趋势和机会。
- 根据分析结果做出明智的投资决策。
- 持续监测市场和调整投资组合以应对市场变化。
结论
海量数据和分析是投资决策过程中必不可少的工具。通过利用实时行情、历史数据和强大的分析工具，投资者可以做出明智的决定，增加投资成功的机会。重要的是要记住，没有完美的分析方法，投资者在做出任何交易决策之前都应该仔细考虑所有可用的信息。
大数据在哪些领域有应用前景？
近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。 例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。 这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。 下面简单介绍几种大数据的应用场景。
大数据在医疗行业的应用大数据让就医看病更简单。 过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。
而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。 这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。 下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。
(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。
面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。 借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。 如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。 在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。 在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。 同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。
(2)有效预防预测疾病。
解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。 通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。 通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。 当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。 当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。
大数据在金融行业的应用随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。 麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。 下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。
(1) 精准营销。
银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
(2) 风险管控。
应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。 内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
(3) 决策支持。
通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。
(4) 服务创新。
通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。
(5) 产品创新。
通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。
大数据在零售行业的应用美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。 发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。
之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。
(1) 精准定位零售行业市场。
企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。 通常需要分析这个区域流动人口是多少消费水平怎么样客户的消费习惯是什么市场对产品的认知度怎么样当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。
(2) 支撑行业收益管理。
大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。 需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。 企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。
(3) 挖掘零售行业新需求。
作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。
什么是大数据，大数据时代有哪些趋势？
大数据为什么有很好的发展前景：
第一：大数据自身能够创造出更多的价值。 大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。 随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。 目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
第二：数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
第三：大数据产业链逐渐形成。 经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。
大数据股票龙头一览表
行业主要上市公司：易华录()、美亚柏科()、海量数据()、同有科技()、海康威视()、依米康()、常山北明()、思特奇()、科创信息()、神州泰岳()、蓝色光标()等
本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等
产业概况
1、定义：大数据产业覆盖范围广
根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：
2、产业链剖析：大数据产业链庞大
大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。
中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。
在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。
产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。 自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。
产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展
2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。 此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。
当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。 数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。 在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。
产业发展现状
1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域
——大数据产业规模：2021年超过800亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的6197亿元增长至2021年的8631亿元，复合年增长率达到180%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。
——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主
从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，
CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为405%、257%和338%。 近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。 未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。
从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。 大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。
CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为191%、165%、152%和139%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。
2、细分市场一：金融大数据
——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升
从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。
近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。 2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。 2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。 随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。
——金融大数据应用场景
过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。 目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。
3、细分市场二：政府大数据
——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升
从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。 截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达921亿，较2020年12月增长92%，占网民整体的892%。 “十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。 2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。 截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。
——政府大数据应用场景
中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。 加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。 大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。 舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。
4、细分市场三：互联网大数据
——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升
在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。 企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。 2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入亿元，同比增长212%。
2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长01%。
注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。 2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。
——互联网大数据应用场景
在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。
产业竞争格局
1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区
根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。 其中，广东省的大数据企业最多。
2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐
根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。
大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。 在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。
政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。 工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。
注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。
产业发展前景：大数据将继续保持高速增长
大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。 伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。 预计2027年我国大数据市场规模将达到亿元，未来六年复合年增长率为226%。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
八除八等于多少
大数据股票龙头一览表:
1、福田汽车：大数据龙头股。 2021年第二季度公司实现总营收1606亿，同比增长-1072%；毛利润为1517亿。 公司是网络Apollo的合作伙伴，与网络就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。
2、高鸿股份：大数据龙头股。 2021年第二季度，公司实现总营收1925亿，同比增长739%，净利润为6323万，毛利润为1317亿。 公司持有贵州大数据旅游公司30%；主营建设贵州大数据旅游云平台，提供贵州省高分辨率遥感空间信息在各行业的应用服务；18年9月25日公告，子公司与IDC运营商设立合资公司。 大数据概念股其他的还有：芭田股份、长信科技、恒华科技、安恒信息等。
龙头股票有哪些:
大数据股票龙头股票主要有海量数据（）、科创信息（）、新国都（）、德生科技（）、真视通（）、拓尔思（）、思特奇（）、先进数通（）、同有科技（）、众应互联（）等。
龙头股是指在某一行业中具有影响和号召力的股票，起到带头的作用，其涨跌往往对其他同行业板块股票的涨跌起引导和示范作用。 龙头股的技术面表现和成交量都会远远强于同时间的大盘和板块。
龙头股具备的条件：
1、龙头股必须从涨停板开始，涨停板是多空双方最准确的攻击信号，不能涨停的个股，不可能做龙头。
2、龙头股必须是低价股，只有低价股才能得到股民追捧，一般不超过10元，因为高价股不具备炒作空间。
3、龙头股流通市要适中，适合大资金运作和散户追涨杀跌，大市值股票和小盘股都不可能充当龙头。
4、龙头股必须同时满足日KDJ，周KDJ，月KDJ同时低价金叉。
5、龙头股通常在大盘下跌末期端，市场恐慌时，逆市涨停，提前见底，或者先于大盘启动，并且经受大盘一轮下跌考验。
最后提醒：龙头股并不是一成不变的，它的地位往往只能维持一段时间。
解八除八等于（ 1/ ）
∵A除B = B ÷ A = B/A
∴除8
答八除八等于1/
大数据征信与传统征信的区别？
传统征信在方便个人信贷、辅助金融授信决策、防范信用风险和提升金融获得性等方面发挥着关键作用，但其在互联网金融领域的局限性也不容忽视。 一是全国还有5亿左右人口没有在持牌金融机构的信用活动，从而不被其所覆盖。 二是随着“互联网+”的发展，互联网上产生、沉淀了大量与个人征信相关的数据，目前还难以被其采用[1]。 大数据征信的出现有助于解决上述问题，并在一定程度上取得了快速发展。 据我们研究，大数据征信得以发展的基本条件有以下三点：一是我国政策扶持和部署所释放的良好信号；二是以“金融线上化”为代表的互联网金融更巨大的长尾需求；三是大数据技术的强力支撑。
一、政策扶持
自2013年起，我国陆续颁布了一系列法律法规，为征信业的健康发展构建了法律制度框架。 2013年3月国务院发布《征信业管理条例》（以下简称《条例》），成为我国首部征信业法规，也是我国征信法制建设的基石。 2013年12月为配合《条例》的实施，中国人民银行出台《征信机构管理办法》，贯彻建立健全社会征信体系的要求，确立征信经营活动遵循的制度规范和监管依据。
此外，为提高个人征信服务水平，引入市场竞争，我国为逐步开放征信市场做好立法准备。 2015年1月中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，批准8家机构做好开展个人征信业务的相关准备工作。 2015年7月中国人民银行等十部门发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），《指导意见》提出推动信用基础设施建设，培育互联网金融配套服务体系，鼓励有条件的机构依法申请征信业务许可。 监管的改革措施为大数据征信的发展创造了良好的外部环境。
值得注意的是，为加快大数据部署，深化大数据应用，推进落实“互联网+”国家战略，2015年7月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》和2015年9月国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。 《促进大数据发展行动纲要》中最引人注目的就是开放政府数据和推动产业创新，鼓励大数据在征信业的应用和发展。 相关专家认为，大数据是征信建设的重要“矿产资源”，征信建设必须以大数据为依托和支撑，在广度和深度上运用大数据建立信用体系，提高信用评价的全面性、实时性和授信效率。
大数据时代，数据俨然成为等同于能源的战略资源，信息公开和数据开放成为当下时代发展的主题。 行政机关在履行行政管理和公共服务职责过程中掌握了海量信息，如何通过信息公开管好、盘活这些数据资产，成为行政机关亟待解决的问题。 党的十八届四中全会《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》明确提出要全面推进政务公开，推进政务公开信息化，加强互联网政务信息数据服务平台建设。 数据公开制度的逐渐确立，为社会信息资源的开放、共享与服务提供制度保障。
以上这些法律、法规、条例及制度的制定有利于加强整个征信市场的管理，规范信息提供者、信息使用者以及征信机构的行为，保障信息主体的权益。 同时，其他配套制度也正在逐步制订和完善，将与《条例》共同构成征信法律体系，促进我国征信业的健康、可持续发展，更好地满足个人和企业的融资需求。
二、市场需求
近年来，互联网金融异军突起，成为我国经济发展的新兴力量。 互联网金融在繁荣发展的同时，由于成立的时间较短，自身风险防控能力较弱，信用评估、风险定价和风险管理等方面都不完善，问题事件不断涌现。 一方面，互联网金融的用户大多是具备“长尾特征”的网络用户，这部分用户难以被传统征信所覆盖，且由于行业机构间缺乏信息数据的沟通和交流，致使“一人多贷”重复借款现象突出，整个行业面临着巨大的信用风险。 另一方面，由于征信体系不健全，互联网金融公司普遍以线下风控为主，大量尽职调查耗时耗力，既增加了自身的运营成本，且对借款人的信用水平的评估易存有偏差，间接提高融资成本。 传统征信机制不健全成为制约互联网金融发展的主要因素。 互联网金融的发展为大数据征信的发展提供了巨大的应用前景，倒逼征信跟上时代的步伐，推动征信机制的变革。
三、技术支撑
大数据征信之所以兴起，除了上述两个因素之外，技术支撑也不可或缺。 大数据和云计算技术的进步为大数据征信的发展提供了支撑和便利，人工智能算法模型为全面刻画用户违约概率和信用状况提供了有力补充。 一方面，随着“互联网+”的发展，老百姓的衣食住行、社会交往与互联网趋于紧密结合，互联网上产生、沉淀了大量与个人征信相关的数据。 借助大数据抓取和挖掘技术、云计算技术，这些数据的采集、记录、储存和分析变得更加容易。 另一方面，以机器学习为代表的人工智能技术相继被采用，不仅可以分析、归纳和汇总各种渠道获取的结构化和非结构化数据，还可设计多种预测模型（欺诈模型、身份验证模型、还款意愿模型和稳定性模型等）预测信用主体的履约意愿和履约能力，减少违约风险和坏账率。
[1]谢平,邹传伟.发展独立第三方征信机构之道.财新周刊,2017-02.
【相关阅读】
南湖Fintech研究百篇系列之（三十三）
——大数据征信与传统征信的比较
近年来，伴随互联网金融和大数据技术的发展，大数据征信开始兴起。 大数据征信具备覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富和信用评估全面四个创新特点，但与传统征信相比，大数据征信在数据范畴和内涵的效用性、征信机构的独立性及隐私保护等方面还存在诸多问题，需加以重视。
一、征信的基本概念
传统征信是由专业机构通过固定的模型定向采集财务和金融交易信息并对信息进行加工、处理、报告的专业化信用管理服务。 传统征信兴起于国外，在美国，以1933年成立的邓白氏公司为代表，在我国主要是以中央人民银行征信系统为代表，是目前我国乃至全球范围内普遍存在的征信业态。 我国征信机构的设立和征信业务的开展受《征信业管理条例》的约束，并且需要申请相应的牌照。
大数据征信是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。
大数据征信活动在《征信业管理条例》所界定的征信业务范围内，其本质仍是对信用主体信息的收集、整理、保存、加工和公布，但与传统征信相比，突出大数据技术在征信活动中的应用，强调数据量大、刻画维度广、信用状况动态交互等特点，可作为征信体系的有益补充。
二、大数据征信的创新特点
从表面上看，大数据征信和传统征信似乎只是数据的获取渠道不同，前者主要来自于互联网，后者主要来自于传统线下渠道，但是二者存在较大的差异。 大数据征信创新主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富及信用评估全面四个方面，由此带来征信成本的降低和征信效率的提高。
首先，覆盖人群广泛。 传统征信主要覆盖在持牌金融机构有信用记录的人群。 大数据征信通过大数据技术捕获传统征信没有覆盖的人群，利用互联网留痕协助信用的判断，满足P2P网络借贷、第三方支付及互联网保险等互联网金融新业态身份识别、反欺诈、信用评估等多方面征信需求。
其次，信息维度多元。 在互联网时代，大数据征信的信息数据来源更广泛，种类更多样。 大数据征信数据不再局限于金融机构、政府机构以及电信提供的个人基本信息、账单信息、信贷记录、逾期记录等，还引入互联网行为轨迹记录、社交和客户评价等数据。 这些数据在一定程度上可以反映信息主体的行为习惯、消费偏好以及社会关系，有利于全面评估信息主体的信用风险。
再次，应用场景丰富。 大数据征信将不再单纯地用于经济金融活动，还可将应用场景从经济金融领域扩大到日常化、生活化的方方面面，如租房租车、预订酒店、签证、婚恋、求职就业、保险办理等各种需要信用履约的生活场景，在市场营销支持、反欺诈、贷后风险监测与预警和账款催收等方面具有良好的应用表现。
最后，信用评估全面。 大数据征信的信用评估模型不仅关注信用主体历史信息的深度挖掘，更看重信用主体实时、动态、交互的信息，以信用主体行为轨迹的研究为基础，在一定程度上可以精准预测其履约意愿、履约能力和履约稳定性。 此外，大数据征信运用大数据技术，在综合传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术，从多个评估维度评价信用主体的信用状况。
三、大数据征信存在的问题
大数据征信借助大数据技术能够更全面地了解授信对象，减少信息不对称，增加反欺诈能力，同时更精准地进行风险定价，从数据维度和分析角度提升传统征信水平，可以让征信更加科学严谨，是一个必要的补充。 但从数据范畴和内涵的效用性、征信机构独立性及隐私保护等方面看，大数据征信仍存在诸多问题，需加以重视。
第一，数据范畴和内涵突破“金融属性”，效用性尚待验证。 传统征信的数据主要来源于金融机构和公共部门构成的数据循环，以银行信贷信息为核心，包括社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息，数据相对完整且权威性高。 大数据征信采集数据的范畴突破“金融属性”，数据主要来源于电商类平台、社交类平台以及生活服务类平台等，涵盖网上交易数据、社交数据及互联网服务过程中生成的行为数据，这些数据多与借贷行为关系不大，权威性较弱，且各平台的数据完整性各有不同，因而能否作为判断信用主体信用状况的主要指标，尚待市场验证。
第二，数据采集和使用未遵循“独立第三方”基本原则。 传统征信坚持独立第三方征信原则，征信机构是“市场中立”的──既不与信息提供者或信息使用者有直接的商业竞争关系，也不介入或影响信息提供者或信息使用者在各自细分市场的竞争。 而大数据征信突破“独立第三方”的边界，征信机构数据的采集和使用多源于并应用于自身开展的业务，这样征信报告的有效性得不到保障，公信力备受质疑。 而且如果信息提供者或信息使用者控制征信机构，也很难约束其不滥用征信数据，或者损害个人征信权益。 另外，征信机构无形当中会获取一定的市场影响力，可能扭曲信息提供者和信息使用者的行为,并对收费有操控力。 因此，大数据征信的发展应坚持独立第三方征信基本原则，保持“市场中立”。
第三，隐私保护形势日趋严峻。 大数据时代，数据挖据和抓取技术广泛应用，信用主体全方位信息数据得以被全盘收录，海量信息数据的收集给信用主体隐私带来巨大挑战，隐私防护变得更加困难。 比如用于特定场合的信息数据被用于其它商业用途，不同机构之间信息数据的交叉验证，隐私侵犯的风险大大增加。
（作者：南湖互联网金融学院李雪婷）
七麦数据查询平台
七麦数据查询平台是一个专注于移动应用数据分析与查询的服务平台。 首先，七麦数据查询平台为移动应用开发者、市场运营人员以及投资者等提供了全面、深入的数据分析服务。 在这个平台上，用户可以方便地查询到各类应用的市场表现，如下载量、活跃用户数、用户留存率等关键指标。 这些数据不仅有助于开发者了解自家应用的市场地位，还能帮助他们发现潜在的问题和优化方向。 其次，七麦数据查询平台具备强大的数据处理和分析能力。 它通过对海量数据的挖掘和整理，能够生成多维度的数据报告和可视化图表。 例如，平台可以展示某款应用在不同时间段内的下载量变化趋势，或者对比同类应用的市场表现。 这种直观的数据呈现方式，使得用户能够迅速把握市场动态，做出明智的决策。 最后，七麦数据查询平台还提供了丰富的定制化服务。 用户可以根据自己的需求，设置特定的数据监控和预警机制。 一旦达到预设的条件，平台会实时发送通知，以便用户能够迅速做出响应。 此外，平台还提供了专业的数据解读和咨询服务，帮助用户更好地理解和利用数据，从而提升移动应用的市场竞争力。 总的来说，七麦数据查询平台凭借其全面、深入的数据分析服务，强大的数据处理能力，以及灵活多样的定制化服务，已经成为了移动应用行业不可或缺的数据支持伙伴。 无论是对于初创企业还是行业巨头，它都能提供有力的数据支撑，助力用户在激烈的市场竞争中脱颖而出。
标签： 历史数据以及多维度的分析工具 提供实时行情 帮助投资者做出明智的投资决策 海量数据和分析
