『壹』 如何运用大数据
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
『贰』 求帮忙写一篇某支股票的投资分析报告，谢谢 如图所示，3000字就好 技术性指标分析，选两个就好
002482(股票名称)投资分析报告
(时间)2014/12/28
姓名 虎教授 学号xxoo 专业 投资 班级 一班
一,广田股份简介
深圳广田装饰集团股份有限公司（以下简称广田股份）成立于1995年，注册资本5.17亿元，于2010年9月29日成功上市，是一家集建筑装饰设计施工、绿色建材研发为一体的大型上市企业集团，是行业内资质种类最全、等级最高的建筑装饰企业之一。
二,广田股份基本面分析
广田股份订单充足，区域扩张和智能家居业务有助于打开公司的成长空间。公司14 年公告新签重大合同累计金额达52.1 亿元，加上其余工程订单，公司2014 年正式推行大营销战略，营销实施统筹管理，进一步完善了全国营销网络布局。从整体看，住宅装饰装修市场容量及需求在不断扩大，同行业公司已经先后开始积极探索及部署移动互联网家装。公司作为住宅精装修领域的领跑者，在业务上积累了比较丰富的经验，管理层也在深入调研探索移动互联网家装的最佳切入点和商业模式。
1.当先经济形势对该股票的影响
2014年央行降息有利于刺激地产需求，房地产销售有望改善，并推动建筑装饰行业景气度提升。
广田股份的主营业务为从事建筑装饰工程的设计与施工，以及为大型房地产项目、政府机构、大型国企、跨国公司、高档酒店等提供综合建筑装饰解决方案及工程承建服务。
2.广田股份板块分析
(1)行业地位:在中国装饰百强实力评比中位列第三，华南地区位列第一。
(2)行业研究:行业明年大概率企稳,中期看好基建投资,制造业投资复苏将支撑行业长期稳健成长。固投增速下平台是现阶段经济収展的必然结果,然而我们讣为明年基建投资强势将对冲地产投资下行,行业整体增速下行周期将步入尾声,明年起有望探底复苏迚入10%-15%增速的平稳时代,制造业投资复苏将是行业长期稳健成长的重要支撑力。
3.公司分析
(1)公司管理层分析
8月16日凌晨，深圳广田装饰集团股份有限公司发布第三届董事会第一次会议决议公告，宣布范志全当选广田股份第三届董事会董事长，聘任汪洋担任公司总经理，聘任朱旭担任公司董事会秘书。
随着叶远西董事长的退居幕后,全新班子由范志全董事长的“三步走”开启广田新时代.
范志全：新一届经营班子确立了未来“三步走”发展战略：第一步，一年内实现现有业务平台化转型，公司全面转型为装饰工程服务商。管理模式为事业部制，总部的职能就是做监控。第二步，利用互联网技术进军家装市场和智能家居市场，争取两年内家装的规模、产值和利润与原有的公装业务旗鼓相当；同时实现家装、公装的全面智能化和信息化。互联网家装和智能家居是一片新蓝海，经营模式和传统的不同。这将是我们下一步一个很大的战略，资金投入很大。未来，这一领域的增长将是爆发性的，有着无限的空间。我们计划，五年后将互联网家装和智能家居做到一定规模。第三步，随着有效客户的快速积累，逐步向大数据运营商转型。这是我们的一个长远规划，到那时，我们的企业性质都可能发生改变，不再是一个传统意义上的建筑装饰企业。
(2)公司主营业务范围及竞争力的分析
公司为中国建筑装饰行业的龙头公司之一,为中国住宅精装修市场及商业综合体装饰市场的领跑者。公司拥有品牌优势、住宅精装修优势、节能环保装饰技术的领先优势、设计优势、管理优势、设计施工装修一体化优势;公司的劣势在于客户过于集中,并一定程度依赖房地产业务。
细分行业1精装修:住宅装饰装修市场需求不断扩大，同行业已经积极探索移动互联网下的住宅装修商业模式。公司作为住宅精装修领域的领跑者，也在深入调研探索移动互联网家装的最佳切入点和商业模式。
细分行业2轨道交通:公司作为铁道部首批铁路客站装修装饰、幕墙工程施工重点企业，在轨道交通装饰领域具有领先优势。此外，公司先后承接了天津、北京、沈阳、西安、成都等城市的地铁设计及施工，是业内承接地铁设计线路最长、城市最多的建筑装饰企业之一。未来公司将顺势而为，积极开拓轨道交通装饰业务，保持该细分市场的领先优势。
4.重大事件对公司未来经营的影响分析
事件1：11月24日, 公司与同济建筑设计院签署为期3年的《战略合作协议》:双方将在建筑信息模型(BIM),商务信息共享和项目互荐等方面展开全方位合作.
事件2：11月25日,公司完成限制性股权激励股票授予:公司向总计61名激励对象
完成授予1500万股限制性股票期权,行权价7.53元/股,解锁条件对应14~16年收入同
比增速分别为8%,15%和16%,扣非净利润增速为3%,17%和16%.
事件3：12月10日广田股份正在筹划非公开发行股票相关事宜，因该事项尚存在不确定性，为保护投资者利益，避免引起股票价格波动，根据《深圳证券交易所股票上市规则》相关规定，经公司申请，公司股票于2014年12月10日上午开市起停牌，待刊登相关公告后复牌。
事件影响1：战略合作加速公司BIM技术应用和人才培养,提升工程效率,降低施工成本.
事件影响2：激发员工一起做大市值的积极性.
事件影响3：再融资
5。广田股份基本分析总结
广田股份基本面良好，利润率稳定增长。只是在现金流与应收帐款显示出“缺血”症状。
没有太大的问题,问题是其所处的行业及其下游地产业处于下行通道,尤其是其对恒大地产过度依赖。
应收账款过多，现金收入少说明在企业成长期这个企业采取的是市场扩张的战略，这个阶段侧重在市场份额的增长上。所以这次停牌非公开发行股票不管什么原因都是为了解决发展资金瓶颈。
三。技术分析
1。即时走势全图
(1)即时走势全图12月10日停牌至今无
(2)k线分析：价格在年线（250日）与半年线（120日）上方运行，短期均线盘绕纠结,k线图形横盘震荡。
(3)切线走势：14年6月25日11.6元连接11月14日14.38元上升通道走势完好尚未被破坏。
(4)形态分析：月k线上看是大w底部形态。
2。技术指标分析
(1)MACD：长线如果上涨月线即将金叉，中线周线红柱急剧缩短并未出现死叉，日线dif即将触碰0轴，可以等情况明了再做交易
(2)RSI:处于12月4日短期高位背离后下跌走势。
3。技术图形分析
2014年线k线下跌百分之22.21位居2000多只股票倒数之列，大w底部形态成型，中长期看涨。
4。技术分析总结
同学你自己总结吧，人在求知的道路上不能什么事情都不做的！
四。广田股份投资分析结论
同学你自己总结吧，人在求知的道路上不能什么事情都不做的！
望君采纳~
『叁』 如何通过大数据计算是主力买入的股票占多数
相同的成交量，笔数少。同样的笔数，成交量大。
『肆』 股票趋势怎么从指标上来分析出来
股价在涨跌的过程中，把相邻的股价用直线连接起来，就可以得出趋势线，如果股价一直上涨，那此时趋势线会斜向上延伸，构成上涨的趋势线，相反如果下跌，那就说明股票处于下跌趋势了。不过这只是基本的原理，更有效分析是要充分利用大数据和AI结合来对股票进行学习和分析它的趋势，例如领先趋势技术指标有形地图就可以直接的判断出股票所处的趋势，例如播种转多趋势、成长上涨趋势和冬藏下跌趋势，散户只需要判断自己的股票在那个趋势，对应趋势就对应操作就可以了。
『伍』 如何用大数据提升股票打新的中签率
由于目前新股申购不需要提前冻结资金,导致申购新股的股民很多,只要有股票,交易所交易基金等市值即可申购.另外基金公司,券商,其他机构,个人大户等还可以参与询价申购(实际上新股有一部分铁定被他们拿走).
新股发行量本来就很少,很稀缺,这么多人申购,个人觉得只能凭运气.因而大数据也好,根据新股中签率变化而分析趋势等都是不可取,没必要浪费时间,
就好似有人买彩票研究中将号码一样没意义.
反正申购新股又不提前冻结资金,只要有新股你就动动手指头申购呗.
『陆』 大数据分析股票，有什么好的方法
大数据只是做好宏观经济走向，但是落实到具体某只股票，就显得不那么使用了
『柒』 股票市场的大数据量化分析是怎么做的
会做的都不会和你说的，简单来说就是收集数据，实现大数据ai
『捌』 如何用大数据炒股
方法/步骤
1
下载，安装app。 网络搜索 网络股市通，并根据手机选择版本安装（安卓的安装安卓的，iphone安装ios版本）
2
安装，app这个不多说了。打开app，界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页，自选股、行情和“我"就不多说了，炒股的都知道，我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容
3
打开“资讯”，里面是根据网络大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到，但是对于股市新手来说，分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情，我一般是看这里的概念热点，对于追热点非常有用。
4
下面介绍最最有用的“智能选股”，打开，可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项
5
最新热点，这里综合了最近搜索最热的话题新闻，并且列出了相关的股票，非常有价值，可以据此布局；
6
异动个股，这里整理出了盘中资金变化较大，有可能大涨大跌的股票，适合作参考
7
优选公告，这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据，统计出了该股票同类公告引起的涨跌，很准的。
『玖』 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
『拾』 股票大数据分析可以吗有推荐吗
在用RC智能云，很不错的