前言
随着信息时代的到来，大数据已成为各行各业不可或缺的重要资源。在股票市场中，大数据更是发挥着举足轻重的作用，它能够帮助投资者发掘隐藏价值，提升投资收益。本文将深入探讨利用大数据发掘股票市场隐藏价值的全面指南，为投资者提供实用的策略和工具。大数据在股票市场中的应用
大数据在股票市场中的应用主要体现在以下几个方面：- 预测股票走势： 通过分析庞大的历史数据和实时交易数据，大数据模型可以预测股票未来的走势，帮助投资者把握市场趋势。
- 识别价值被低估的股票：大数据可以识别那些当前市场价格低于其内在价值的股票，为投资者提供价值投资的机会。
- 评估公司健康状况： 大数据能够帮助投资者深入了解公司的财务状况、运营效率和市场竞争力，从而判断公司的投资价值。
- 监测市场情绪： 大数据通过分析社交媒体、新闻报道和其他媒体数据，可以监测市场情绪的变化，为投资者提供市场动向的预警。
发掘隐藏价值的步骤
利用大数据发掘股票市场的隐藏价值需要遵循以下步骤：1. 数据收集和处理
收集与股票市场相关的多元数据至关重要，包括历史价格数据、交易量数据、公司财务数据、行业新闻和社交媒体情绪数据。数据处理包括数据清洗、数据融合和数据转换，以确保数据的质量和可用性。2. 数据分析和建模
数据分析和建模是发掘隐藏价值的关键步骤。常用的数据分析技术包括统计分析、机器学习和自然语言处理。通过建立预测模型，投资者可以预测股票走势、识别价值被估的股票、评估公司健康状况和监测市场情绪。市面上的工具和资源使投资者能够有效地利用大数据，从而提升投资收益和降低投资风险。在信息爆炸的时代，大数据已成为股票市场投资不可或缺的工具，为投资者提供了数据驱动的洞察力和竞争优势。大数据的核心就是什么
大数据的核心就是预测。 它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。 但是这种定义是有误导性的。 大数据不是要教机器像人一样思考。
相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 一封邮件被作为垃圾邮件过滤掉的可能性，输入的“teh”应该是“the”的可能性，从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性，都是大数据可以预测的范围。 当然，如果一个人能及时穿过马路，那么他乱穿马路时，车子就只需要稍稍减速就好。 这些预测系统之所以能够成功，关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的。 此外，随着系统接收到的数据越来越多，它们可以聪明到自动搜索最好的信号和模式，并自己改善自己。
大数据预测（大数据核心应用）
大数据预测是大数据最核心的应用，它将传统意义的预测拓展到“现测”。 大数据预测的优势体现在，它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。 从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客观的结论，更是能用于帮助企业经营的决策。
1. 预测是大数据的核心价值
大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。 在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”等。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。 让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。
大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。 大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个事件会发生的概率。
实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类不断发现各种规律，从而能够预测未来。 利用大数据预测可能的灾难，利用大数据分析癌症可能的引发原因并找出治疗方法，都是未来能够惠及人类的事业。
例如，大数据曾被洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作用于预测犯罪的发生；Google 流感趋势利用搜索关键词预测禽流感的散布；麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据进行城市规划；气象局通过整理近期的气象情况和卫星云图，更加精确地判断未来的天气状况。
2. 大数据预测的思维改变
在过去，人们的决策主要是依赖 20% 的结构化数据，而大数据预测则可以利用另外 80% 的非结构化数据来做决策。 大数据预测具有更多的数据维度，更快的数据频度和更广的数据宽度。 与小数据时代相比，大数据预测的思维具有 3 大改变：实样而非抽样；预测效率而非精确；相关关系而非因果关系。
1）实样而非抽样
在小数据时代，由于缺乏获取全体样本的手段，人们发明了“随机调研数据”的方法。 理论上，抽取样本越随机，就越能代表整体样本。 但问题是获取一个随机样本的代价极高，而且很费时。 人口调查就是一个典型例子，一个国家很难做到每年都完成一次人口调查，因为随机调研实在是太耗时耗力，然而云计算和大数据技术的出现，使得获取足够大的样本数据乃至全体数据成为可能。
2）效率而非精确
小数据时代由于使用抽样的方法，所以需要在数据样本的具体运算上非常精确，否则就会“差之毫厘，失之千里”。 例如，在一个总样本为 1 亿的人口中随机抽取 1000 人进行人口调查，如果在 1000 人上的运算出现错误，那么放大到 1 亿中时，偏差将会很大。 但在全样本的情况下，有多少偏差就是多少偏差，而不会被放大。
在大数据时代，快速获得一个大概的轮廓和发展脉络，比严格的精确性要重要得多。 有时候，当掌握了大量新型数据时，精确性就不那么重要了，因为我们仍然可以掌握事情的发展趋势。 大数据基础上的简单算法比小数据基础上的复杂算法更加有效。 数据分析的目的并非就是数据分析，而是用于决策，故而时效性也非常重要。
3）相关性而非因果关系
大数据研究不同于传统的逻辑推理研究，它需要对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，并关注数据的相关性或称关联性。 相关性是指两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性。 相关性没有绝对，只有可能性。 但是，如果相关性强，则一个相关性成功的概率是很高的。
相关性可以帮助我们捕捉现在和预测未来。 如果 A 和 B 经常一起发生，则我们只需要注意到 B 发生了，就可以预测 A 也发生了。
根据相关性，我们理解世界不再需要建立在假设的基础上，这个假设是指针对现象建立的有关其产生机制和内在机理的假设。 因此，我们也不需要建立这样的假设，即哪些检索词条可以表示流感在何时何地传播；航空公司怎样给机票定价；沃尔玛的顾客的烹饪喜好是什么。 取而代之的是，我们可以对大数据进行相关性分析，从而知道哪些检索词条是最能显示流感的传播的，飞机票的价格是否会飞涨，哪些食物是飓风期间待在家里的人最想吃的。
数据驱动的关于大数据的相关性分析法，取代了基于假想的易出错的方法。 大数据的相关性分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。 建立在相关性分析法基础上的预测是大数据的核心。
相关性分析本身的意义重大，同时它也为研究因果关系奠定了基础。 通过找出可能相关的事物，我们可以在此基础上进行进一步的因果关系分析。 如果存在因果关系，则再进一步找出原因。 这种便捷的机制通过严格的实验降低了因果分析的成本。 我们也可以从相互联系中找到一些重要的变量，这些变量可以用到验证因果关系的实验中去。
3. 大数据预测的典型应用领域
互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件，结合国内外案例来看，以下 11 个领域是最有机会的大数据预测应用领域。
1）天气预报
天气预报是典型的大数据预测应用领域。 天气预报粒度已经从天缩短到小时，有严苛的时效要求。 如果基于海量数据通过传统方式进行计算，则得出结论时明天早已到来，预测并无价值，而大数据技术的发展则提供了高速计算能力，大大提高了天气预报的实效性和准确性。
2）体育赛事预测
2014 年世界杯期间，Google、网络、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。 网络的预测结果最为亮眼，全程 64 场比赛的预测准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。 这意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。
Google 世界杯预测是基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建最终的预测模型的。网络则是通过搜索过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，
同时与中国彩票网站乐彩网、欧洲必发指数数据供应商 SPdex 进行数据合作，导入博彩市场的预测数据，建立了一个囊括 199 972 名球员和 1.12 亿条数据的预测模型，并在此基础上进行结果预测。
从互联网公司的成功经验来看，只要有体育赛事历史数据，并且与指数公司进行合作，便可以进行其他赛事的预测，如欧冠、NBA 等赛事。
3）股票市场预测
去年，英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过 Google 搜索的金融关键词或许可以预测金融市场的走向，相应的投资战略收益高达 326%。 此前则有专家尝试通过 Twitter 博文情绪来预测股市波动。
4）市场物价预测
CPI 用于表征已经发生的物价浮动情况，但统计局的数据并不权威。 大数据则可能帮助人们了解未来物价的走向，提前预知通货膨胀或经济危机。 最典型的案例莫过于马云通过阿里 B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机。
单个商品的价格预测更加容易，尤其是机票这样的标准化产品，“去哪儿”提供的“机票日历”就是价格预测，它能告知你几个月后机票的大概价位。
由于商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的，与价格相关的变量是相对固定的，商品的供需关系在电子商务平台上可实时监控，因此价格可以预测。 基于预测结果可提供购买时间建议，或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以实现利益最大化。
5）用户行为预测
基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。 《纸牌屋》选择演员和剧情，网络基于用户喜好进行精准广告营销，阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品，Amazon 预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。 如图 1 所示。
图 1 用户行为预测
受益于传感器技术和物联网的发展，线下的用户行为洞察正在酝酿。 免费商用 Wi-Fi，iBeacon 技术、摄像头影像监控、室内定位技术、NFC 传感器网络、排队叫号系统，可以探知用户线下的移动、停留、出行规律等数据，从而进行精准营销或者产品定制。
6）人体健康预测
中医可以通过望闻问切的手段发现一些人体内隐藏的慢性病，甚至通过看体质便可知晓一个人将来可能会出现什么症状。 人体体征变化有一定规律，而慢性病发生前人体已经会有一些持续性异常。 理论上来说，如果大数据掌握了这样的异常情况，便可以进行慢性病预测。
Nature 新闻与观点报道过 Zeevi 等人的一项研究，即一个人的血糖浓度如何受特定的食物影响的复杂问题。 该研究根据肠道中的微生物和其他方面的生理状况，提岀了一种可以提供个性化的食物建议的预测模型，比目前的标准能更准确地预测血糖反应。 如图 2 所示。
图 2 血糖浓度预测模型
智能硬件使慢性病的大数据预测变为可能。 可穿戴设备和智能健康设备可帮助网络收集人体健康数据，如心率、体重、血脂、血糖、运动量、睡眠量等状况。 如果这些数据足够精准、全面，并且有可以形成算法的慢性病预测模式，或许未来这些穿戴设备就会提醒用户身体罹患某种慢性病的风险。
7）疾病疫情预测
疾病疫情预测是指基于人们的搜索情况、购物行为预测大面积疫情暴发的可能性，最经典的“流感预测”便属于此类。 如果来自某个区域的“流感”“板蓝根”搜索需求越来越多，自然可以推测该处有流感趋势。
网络已经推出了疾病预测产品，目前可以就流感、肝炎、肺结核、性病这四种疾病，对全国每一个省份以及大多数地级市和区县的活跃度、趋势图等情况，进行全面的监控。 未来，网络疾病预测监控的疾病种类将从目前的 4 种扩展到 30 多种，覆盖更多的常见病和流行病。 用户可以根据当地的预测结果进行针对性的预防。
8）灾害灾难预测
气象预测是最典型的灾难灾害预测。 地震、洪涝、高温、暴雨这些自然灾害如果可以利用大数据的能力进行更加提前的预测和告知，便有助于减灾、防灾、救灾、赈灾。 与过往不同的是，过去的数据收集方式存在着有死角、成本高等问题，而在物联网时代，人们可以借助廉价的传感器摄像头和无线通信网络，进行实时的数据监控收集，再利用大数据预测分析，做到更精准的自然灾害预测。
9）环境变迁预测
除了进行短时间微观的天气、灾害预测之外，还可以进行更加长期和宏观的环境和生态变迁预测。 森林和农田面积缩小，野生动物植物濒危，海岸线上升，温室效应这些问题是地球面临的“慢性问题”。 人类知道越多地球生态系统以及天气形态变化的数据，就越容易模型化未来环境的变迁，进而阻止不好的转变发生。 大数据可帮助人类收集、储存和挖掘更多的地球数据,同时还提供了预测的工具。
10）交通行为预测
交通行为预测是指基于用户和车辆的 LBS 定位数据，分析人车出行的个体和群体特征，进行交通行为的预测。 交通部门可通过预测不同时点、不同道路的车流量，来进行智能的车辆调度，或应用潮汐车道；用户则可以根据预测结果选择拥堵概率更低的道路。
网络基于地图应用的 LBS 预测涵盖范围更广。 它在春运期间可预测人们的迁徙趋势来指导火车线路和航线的设置，在节假日可预测景点的人流量来指导人们的景区选择，平时还有网络热力图来告诉用户城市商圈、动物园等地点的人流情况，从而指导用户出行选择和商家的选点选址。
11）能源消耗预测
力口州电网系统运营中心管理着加州超过 80% 的电网，向 3500 万用户每年输送 2.89 亿兆瓦电力，电力线长度超过 40 000 千米。 该中心采用了 Space-Time Insight 的软件进行智能管理，综合分析来自天气、传感器、计量设备等各种数据源的海量数据，预测各地的能源需求变化，进行智能电能调度，平衡全网的电力供应和需求，并对潜在危机做出快速响应。 中国智能电网业已在尝试类似的大数据预测应用。
除了上面列举的 11 个领域之外，大数据预测还可被应用在房地产预测、就业情况预测、高考分数线预测、选举结果预测、奥斯卡大奖预测、保险投保者风险评估、金融借贷者还款能力评估等领域，让人类具备可量化、有说服力、可验证的洞察未来的能力，大数据预测的魅力正在释放出来。
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发展“大数据”聚焦三大问题
当前，对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态正快速发展。 而为了进一步促进“大数据”的发展，日前，国务院印发了《大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》)，聚焦三大问题，成为“大数据”未来发展的指南。 焦点一：加快政府数据开放共享《纲要》指出，要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。 即要大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。 从整体上看，政府数据的开放程度相较以前有了明显好转。 在数据公开方式上，已经由纸质文件转为线上线下结合，除了相应的官方网站外，还有微信、微博等线上平台与群众进行互动答疑。 在数据公开内容上，由此前“不解渴”的数据逐渐转向群众所需求的数据，达到真正的急人之所急、需人之所需。 然而，“数据平台”、“信息共享”、“互联互通”等词汇虽频频被政策文件提及，但实际上，仅仅是政府各部门间的数据共享就未能得到全面普及，从群众的反馈上可见一斑。 购房时客户需要填报十几张表格，其中表格的重复率高达30%；办理证件时需要来往各个部门开具相应证明，群众为此跑断腿；不同区域、不同部门的政府数据实现分割、垄断式管理，产生一个个“数据孤岛”，从而影响其社会服务效率。 由此可见，要实现政府各部门间的数据共享仍有很长一段路要走。 虽然不同部门规则不一、层次不一等多方面原因造成了“数据孤岛”，但破除“数据孤岛”也是发展“大数据”的首要任务。 因此，加快政府数据开放共享无疑是亮点之一，也是社会群众所迫切需求的。 对于如何加快政府数据开放共享，《纲要》也提出若干措施，如加强顶层设计和统筹规划，明确各部门数据共享的范围边界和使用方式；厘清各部门数据管理及共享的义务和权利，依托政府数据统一共享交换平台；大力推进国家人口基础信息库等国家基础数据资源，以及金税、金关、金财等信息系统跨部门、跨区域共享；加快各地区、各部门、各有关企事业单位及社会组织信用信息系统的互联互通和信息共享，丰富面向公众的信用信息服务，提高政府服务和监管水平等。 焦点二：推动产业创新发展《纲要》指出，要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。 即要发展工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。 当前，新兴产业对推动经济发展、助力经济转型有着重要作用。 然而，也正因为它是新兴产业，所以拥有的资源比传统产业少，发展环境也不如传统产业。 “大数据”的发展则能有效弥补新兴产业缺少资源的短处，故而发展“大数据”能变相推动产业创新发展，亦能改变新兴产业的盈利模式。 以发展万众创新大数据为例，对于初次创业的创客们，实施大数据创新行动计划，鼓励企业和公众发掘利用开放数据资源，无疑能激发创新创业活力，减少许多不必要的创业弯路。 同时，利用大数据、云计算等技术，对各领域知识进行大规模整合，搭建层次清晰、覆盖全面、内容准确的知识资源库群，亦能为创客们提供精准、高水平的知识服务，避免跨界发展的创客遇到知识盲区等。 此外，许多互联网模式下的新兴产业也可利用相应的网络平台积累自己的大数据，以自己的大数据衍生出其他服务，形成不同的盈利模式，百花齐放。 焦点三：强化安全保障《纲要》指出，要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。 即要建立大数据安全评估体系，健全大数据安全保障体系，明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求，强化安全支撑。 在信息化的时代，数据应用无处不在，数据的安全问题也随之层出不穷。 仅以个人数据为例，在消费途径多样化的大环境下，个人数据被留存在各种渠道上。 从管理资金的金融系统到出行旅游的交通系统，再到快捷消费的电子商务平台，个人数据无处不在，而要保护这些数据不被非法利用，则是难上加难。 然而，要发展“大数据”，就必须对数据的安全有所保障，营造一个安全的数据流通环境。 一方面要在数据的获取、存储、使用等方面进行有效保障，如加大“大数据”安全保障体系建设、建立网络安全信息共享机制等；另一方面也要完善相关法律，利用法律的牙齿来进行刑事责任约束，对非法利用数据等违法行为加大惩处力度。 对此，《纲要》也提出举措和目标，即在涉及国家安全稳定的领域采用安全可靠的产品和服务，到2020年，实现关键部门的关键设备安全可靠。 完善网络安全保密防护体系。 建设国家网络安全信息汇聚共享和关联分析平台，促进网络安全相关数据融合和资源合理分配，提升重大网络安全事件应急处理能力等。
如何用大数据分析创造商业价值
法则15--大数据价值不在大，而在于挖掘能力维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候，要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。 什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为：1）需要全部数据样本而不是抽样；2）关注效率而不是精确度；3）关注相关性而不是因果关系。 我们认为，大数据并不在大，而在于有用。 大数据思维首先就是要能够充分理解数据的价值，并且知道如何利用大数据为企业经营决策提供依据，即通过数据处理创造商业价值。 大数据思维核心是理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值《哈佛商业周刊》指出：数据科学家是21世纪最性感的职业。 在获取海量数据后，就要考虑如何去利用数据。 数据科学家就是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。 大数据时代正是凸显了数据科学家的重要性以及将数据分析和业务结合的必要性。 当具备硬件和基础设施时以产生海量的数据时，需要有人将大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，进行整合、清理来形成结果数据集。 人才雷达就是一个典型例子。 基于每个人在网络上留下的包含着其生活轨迹、社交言行等个人信息的网络数据，依靠对这些数据的分析，从个人的网上行为中剥离出他的兴趣图谱、性格画像、能力评估，基于数据挖掘的人才推荐平台人才雷达（Talent Radar）帮助企业更高效的实现人岗匹配，提供猎头服务。 为了评估一个技术人员的专业技能，人才雷达利会利用其在专业论坛（如Github、CSDN、知乎、丁香园等）上的发帖数、内容被引用数、引用人的影响力等数据，通过这些信息建模，完成其专业影响力的判断。 同时，微博的数据也被充分利用起来。 其中折射出的社交关系也是判断一个人职业能力的因素之一。 所以，判别用户在社交网络上其好友的专业影响力也是人才雷达推荐系统中的一个重点。 同时，即使被推荐者的个人能力难以符合职业需求，但如果他有着能力不错的好友关系，则也可以作为合适的推荐人将任务传播到下一层级当中。 不同用户在社交网络上的行为习惯也是不同的，例如发微博的时间规律，在专业论坛上的时间长短，这些行为模式可以用来判别其工作时间规律，看其是否符合对应的职位需求。 通过各种数据源的融合和分析，人才雷达不仅能够在节省成本的前提下帮助企业提高人才招聘的效率。 与传统的猎头业务相比，其采用群体智慧的方式能够更广泛和客观的筛选人才，并且由于其被动测量的方式也能在一定程度上避免直接面试时部分求职者的虚假表现。 它现在的客户有淘宝、微软、网络等知名企业。 亚马逊于2013年12月获得预期递送（anticipatory shipping）新专利，使该公司甚至能在客户点击购买之前就开始递送商品。 该技术可以减少交货时间和减少消费者光顾实体店的次数。 在专利文件中，亚马逊表示订购和收货之间的时间延迟可能会削弱顾客从电商购买物品的热情。 亚马逊指出，它会根据早前的订单和其他因素，预测某一特定区域的客户可能购买但还未订购的商品，并对这些产品进行包装和寄送。 根据该专利，这些预递送的商品在客户下单之前，存放在快递公司的寄送中心或卡车上。 在预测预期递送的商品时，亚马逊可能会考虑顾客过往的订单、产品搜索、愿望清单、购物车的内容、退货、甚至顾客的鼠标游标停留在某件商品的时长。 这项专利表明，亚马逊希望能充分利用它所拥有的海量客户信息，借此形成竞争优势。 大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。 当不同的数据流被整合到大型数据库中后，预测的广度和精度都会大规模的提高。
