『壹』 如何運用大數據
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
『貳』 求幫忙寫一篇某支股票的投資分析報告，謝謝 如圖所示，3000字就好 技術性指標分析，選兩個就好
002482(股票名稱)投資分析報告
(時間)2014/12/28
姓名 虎教授 學號xxoo 專業 投資 班級 一班
一,廣田股份簡介
深圳廣田裝飾集團股份有限公司（以下簡稱廣田股份）成立於1995年，注冊資本5.17億元，於2010年9月29日成功上市，是一家集建築裝飾設計施工、綠色建材研發為一體的大型上市企業集團，是行業內資質種類最全、等級最高的建築裝飾企業之一。
二,廣田股份基本面分析
廣田股份訂單充足，區域擴張和智能家居業務有助於打開公司的成長空間。公司14 年公告新簽重大合同累計金額達52.1 億元，加上其餘工程訂單，公司2014 年正式推行大營銷戰略，營銷實施統籌管理，進一步完善了全國營銷網路布局。從整體看，住宅裝飾裝修市場容量及需求在不斷擴大，同行業公司已經先後開始積極探索及部署移動互聯網家裝。公司作為住宅精裝修領域的領跑者，在業務上積累了比較豐富的經驗，管理層也在深入調研探索移動互聯網家裝的最佳切入點和商業模式。
1.當先經濟形勢對該股票的影響
2014年央行降息有利於刺激地產需求，房地產銷售有望改善，並推動建築裝飾行業景氣度提升。
廣田股份的主營業務為從事建築裝飾工程的設計與施工，以及為大型房地產項目、政府機構、大型國企、跨國公司、高檔酒店等提供綜合建築裝飾解決方案及工程承建服務。
2.廣田股份板塊分析
(1)行業地位:在中國裝飾百強實力評比中位列第三，華南地區位列第一。
(2)行業研究:行業明年大概率企穩,中期看好基建投資,製造業投資復甦將支撐行業長期穩健成長。固投增速下平台是現階段經濟収展的必然結果,然而我們訃為明年基建投資強勢將對沖地產投資下行,行業整體增速下行周期將步入尾聲,明年起有望探底復甦迚入10%-15%增速的平穩時代,製造業投資復甦將是行業長期穩健成長的重要支撐力。
3.公司分析
(1)公司管理層分析
8月16日凌晨，深圳廣田裝飾集團股份有限公司發布第三屆董事會第一次會議決議公告，宣布范志全當選廣田股份第三屆董事會董事長，聘任汪洋擔任公司總經理，聘任朱旭擔任公司董事會秘書。
隨著葉遠西董事長的退居幕後,全新班子由范志全董事長的「三步走」開啟廣田新時代.
范志全：新一屆經營班子確立了未來「三步走」發展戰略：第一步，一年內實現現有業務平台化轉型，公司全面轉型為裝飾工程服務商。管理模式為事業部制，總部的職能就是做監控。第二步，利用互聯網技術進軍家裝市場和智能家居市場，爭取兩年內家裝的規模、產值和利潤與原有的公裝業務旗鼓相當；同時實現家裝、公裝的全面智能化和信息化。互聯網家裝和智能家居是一片新藍海，經營模式和傳統的不同。這將是我們下一步一個很大的戰略，資金投入很大。未來，這一領域的增長將是爆發性的，有著無限的空間。我們計劃，五年後將互聯網家裝和智能家居做到一定規模。第三步，隨著有效客戶的快速積累，逐步向大數據運營商轉型。這是我們的一個長遠規劃，到那時，我們的企業性質都可能發生改變，不再是一個傳統意義上的建築裝飾企業。
(2)公司主營業務范圍及競爭力的分析
公司為中國建築裝飾行業的龍頭公司之一,為中國住宅精裝修市場及商業綜合體裝飾市場的領跑者。公司擁有品牌優勢、住宅精裝修優勢、節能環保裝飾技術的領先優勢、設計優勢、管理優勢、設計施工裝修一體化優勢;公司的劣勢在於客戶過於集中,並一定程度依賴房地產業務。
細分行業1精裝修:住宅裝飾裝修市場需求不斷擴大，同行業已經積極探索移動互聯網下的住宅裝修商業模式。公司作為住宅精裝修領域的領跑者，也在深入調研探索移動互聯網家裝的最佳切入點和商業模式。
細分行業2軌道交通:公司作為鐵道部首批鐵路客站裝修裝飾、幕牆工程施工重點企業，在軌道交通裝飾領域具有領先優勢。此外，公司先後承接了天津、北京、沈陽、西安、成都等城市的地鐵設計及施工，是業內承接地鐵設計線路最長、城市最多的建築裝飾企業之一。未來公司將順勢而為，積極開拓軌道交通裝飾業務，保持該細分市場的領先優勢。
4.重大事件對公司未來經營的影響分析
事件1：11月24日, 公司與同濟建築設計院簽署為期3年的《戰略合作協議》:雙方將在建築信息模型(BIM),商務信息共享和項目互薦等方面展開全方位合作.
事件2：11月25日,公司完成限制性股權激勵股票授予:公司向總計61名激勵對象
完成授予1500萬股限制性股票期權,行權價7.53元/股,解鎖條件對應14~16年收入同
比增速分別為8%,15%和16%,扣非凈利潤增速為3%,17%和16%.
事件3：12月10日廣田股份正在籌劃非公開發行股票相關事宜，因該事項尚存在不確定性，為保護投資者利益，避免引起股票價格波動，根據《深圳證券交易所股票上市規則》相關規定，經公司申請，公司股票於2014年12月10日上午開市起停牌，待刊登相關公告後復牌。
事件影響1：戰略合作加速公司BIM技術應用和人才培養,提升工程效率,降低施工成本.
事件影響2：激發員工一起做大市值的積極性.
事件影響3：再融資
5。廣田股份基本分析總結
廣田股份基本面良好，利潤率穩定增長。只是在現金流與應收帳款顯示出「缺血」症狀。
沒有太大的問題,問題是其所處的行業及其下游地產業處於下行通道,尤其是其對恆大地產過度依賴。
應收賬款過多，現金收入少說明在企業成長期這個企業採取的是市場擴張的戰略，這個階段側重在市場份額的增長上。所以這次停牌非公開發行股票不管什麼原因都是為了解決發展資金瓶頸。
三。技術分析
1。即時走勢全圖
(1)即時走勢全圖12月10日停牌至今無
(2)k線分析：價格在年線（250日）與半年線（120日）上方運行，短期均線盤繞糾結,k線圖形橫盤震盪。
(3)切線走勢：14年6月25日11.6元連接11月14日14.38元上升通道走勢完好尚未被破壞。
(4)形態分析：月k線上看是大w底部形態。
2。技術指標分析
(1)MACD：長線如果上漲月線即將金叉，中線周線紅柱急劇縮短並未出現死叉，日線dif即將觸碰0軸，可以等情況明了再做交易
(2)RSI:處於12月4日短期高位背離後下跌走勢。
3。技術圖形分析
2014年線k線下跌百分之22.21位居2000多隻股票倒數之列，大w底部形態成型，中長期看漲。
4。技術分析總結
同學你自己總結吧，人在求知的道路上不能什麼事情都不做的！
四。廣田股份投資分析結論
同學你自己總結吧，人在求知的道路上不能什麼事情都不做的！
望君採納~
『叄』 如何通過大數據計算是主力買入的股票佔多數
相同的成交量，筆數少。同樣的筆數，成交量大。
『肆』 股票趨勢怎麼從指標上來分析出來
股價在漲跌的過程中，把相鄰的股價用直線連接起來，就可以得出趨勢線，如果股價一直上漲，那此時趨勢線會斜向上延伸，構成上漲的趨勢線，相反如果下跌，那就說明股票處於下跌趨勢了。不過這只是基本的原理，更有效分析是要充分利用大數據和AI結合來對股票進行學習和分析它的趨勢，例如領先趨勢技術指標有形地圖就可以直接的判斷出股票所處的趨勢，例如播種轉多趨勢、成長上漲趨勢和冬藏下跌趨勢，散戶只需要判斷自己的股票在那個趨勢，對應趨勢就對應操作就可以了。
『伍』 如何用大數據提升股票打新的中簽率
由於目前新股申購不需要提前凍結資金,導致申購新股的股民很多,只要有股票,交易所交易基金等市值即可申購.另外基金公司,券商,其他機構,個人大戶等還可以參與詢價申購(實際上新股有一部分鐵定被他們拿走).
新股發行量本來就很少,很稀缺,這么多人申購,個人覺得只能憑運氣.因而大數據也好,根據新股中簽率變化而分析趨勢等都是不可取,沒必要浪費時間,
就好似有人買彩票研究中將號碼一樣沒意義.
反正申購新股又不提前凍結資金,只要有新股你就動動手指頭申購唄.
『陸』 大數據分析股票，有什麼好的方法
大數據只是做好宏觀經濟走向，但是落實到具體某隻股票，就顯得不那麼使用了
『柒』 股票市場的大數據量化分析是怎麼做的
會做的都不會和你說的，簡單來說就是收集數據，實現大數據ai
『捌』 如何用大數據炒股
方法/步驟
1
下載，安裝app。 網路搜索 網路股市通，並根據手機選擇版本安裝（安卓的安裝安卓的，iphone安裝ios版本）
2
安裝，app這個不多說了。打開app，界面如圖所示。可以看到有自選股、資訊、智能選股、行情、我 五個標簽頁，自選股、行情和「我"就不多說了，炒股的都知道，我們主要要看的是 資訊和智能選股兩個標簽頁的內容
3
打開「資訊」，裡面是根據網路大數據篩選出來的一些可能對股市有比較大影響的新聞。雖然現在新聞到處都能看到，但是對於股市新手來說，分辨哪些新聞比較重要是一件十分困難的事情，我一般是看這里的概念熱點，對於追熱點非常有用。
4
下面介紹最最有用的「智能選股」，打開，可以看到有「最新熱點」、「異動個股」、「優選公告」3項
5
最新熱點，這里綜合了最近搜索最熱的話題新聞，並且列出了相關的股票，非常有價值，可以據此布局；
6
異動個股，這里整理出了盤中資金變化較大，有可能大漲大跌的股票，適合作參考
7
優選公告，這是我最看重的地方了。 新手對於上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道對於股票走勢有什麼影響。而這里則根據歷史數據，統計出了該股票同類公告引起的漲跌，很準的。
『玖』 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
『拾』 股票大數據分析可以嗎有推薦嗎
在用RC智能雲，很不錯的