股票大數據指標體系

㈠ 跌破凈資產的股票能買嗎

今年的A股市場專治各種不服。

從1200元的貴州茅台，到99倍市盈率的恆瑞醫葯，再到3000億市值的醬油股。

什麼樣的白馬股都可能會辜負你，只有消費行業的核心資產才是穩穩的幸福。

不過從傳統意義上的估值情況來看，大消費板塊無論市盈率（PE）還是市凈率（PB），都已經不便宜了：

① 食品飲料行業的PE為32.17倍，達到歷史百分位68%，PB為6.5倍，達到歷史百分位的81%；

② 細分白酒板塊市盈率更是高達32.17倍，遠高於歷史均值水平。

消費股的估值，過高了嗎？

國泰君安零售團隊最新發布《堅守消費龍頭，分享中國成長》，詳細地分析了消費股估值邏輯正在發生的轉變。

本文共2303字，預計閱讀時間10分鍾，拉至本文底部可閱讀本文核心觀點。

還記得美國「漂亮50」嗎？

探討消費白馬股估值是否過高的問題之前，我們不妨先回顧下美國20世紀70年代初的「漂亮50」行情。

所謂「漂亮50」，指的是美國20世紀60年代末至70年代初，在紐約證券交易所備受追捧的50隻大盤股，它們當中有很多我們至今仍然耳熟能詳的消費品牌，比如麥當勞、可口可樂等等。

「漂亮50」一個最主要的特點就是高盈利、高PE同時存在，直譯為「很貴的好股票」。

自1971年開始，「漂亮50」股價和估值水平迅速抬升，1972年底估值中位數超過40倍，最高的寶麗來公司估值甚至超過了90倍，而同期標普500估值中位數僅為12倍。

縱觀市場，我們不難發現，消費股尤其受到大資金的重點青睞。分析其背後原因，我們認為有兩點：

1、業務模式清晰，財務內容簡單 2、經濟下行期更具避險屬性

消費股抱團行情何時會結束？

仍舊以美國「漂亮50」為例，「漂亮50」行情走向終結主要有三方面原因：

1）美國大幅的財政赤字和信貸擴張積聚高通脹泡沫，糧食危機觸發CPI上行，美聯儲不得不加速收緊貨幣政策；

2）1973年石油危機爆發，導致通脹進一步惡化，原材料成本上升侵蝕企業盈利，企業毛利率和盈利增速雙雙下行，股市由牛轉熊；

3）自1973年起，「漂亮 50」的盈利增速和ROE開始回落，盈利穩定性受到市場質疑。

我們認為，A股機構「抱團取暖」的現象只可能在兩種情況下被打破：

1）消費龍頭業績持續低於預期，但目前而言，貴州茅台、五糧液、格力電器、美的集團等白馬股營收和凈利潤保持穩定增長；

2）像美國「漂亮50」那樣，A股遭遇大的外部變動，例如中美摩擦全面升級或全球經濟斷崖式衰退，但目前來看概率很小。

兩種情況在目前來看可能性都很小。

後續如何配置？

後續配置上，我們建議從兩條主線主線挖掘投資機會。

1）供給看效率：經營效率高、業績增長穩健、競爭優勢明顯的龍頭企業，將會持續通過擠壓中小企業的市場份額來獲得成長，值得重點關注。

2）需求看紅利：三四線市場仍存在巨大的消費需求紅利，看好所處賽道成長性強、行業邏輯和收入端均有支撐的企業，尤其是戰略重心向低線級市場擴張、能夠通過自身管理及成本優勢提升市場份額的龍頭公司。

本文觀點總結：

1從傳統意義上來說，大消費板塊現在已經不便宜了。

2 但消費行業發展到一定階段，其龍頭股不應簡單按照市盈率（PE）判斷估值水平高低。

3消費行業的估值體系正在從PE模型向DDM模型轉變。消費龍頭一旦建立起足夠深的「護城河」，穩健增長、市佔率提升、盈利改善、持續分紅等就足以支撐其估值水平。

4 國內資金和海外資金在大消費行業保持了較高的配置熱情。消費股受到大資金青睞的原因是其業務模式清晰，財務內容簡單，且在經濟下行期更具避險屬性。

5 消費股抱團行情在短期內不容易被打破。後續配置上，從供給看，關注龍頭企業；從需求看，關注成長性強、行業邏輯和收入端均有支撐的企業。

㈡ 大數據未來的發展前景怎麼樣

現狀大數據的前景十分的好，隨著大數據應用於各行各業，並正在改變著各行各業，同時也引領大數據人才的變革，在國家及當地政府支持下，大數據在快速發展，企業日後發展將基於大數據計算分析、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，我國也將更加需要更多的數據人才。

㈢ 大數據的處理流程包括了哪些環節

處理大數據的四個環節：

• 收集：原始數據種類多樣，格式、位置、存儲、時效性等迥異。數據收集從異構數據源中收集數據並轉換成相應的格式方便處理。

• 存儲：收集好的數據需要根據成本、格式、查詢、業務邏輯等需求，存放在合適的存儲中，方便進一步的分析。

• 變形：原始數據需要變形與增強之後才適合分析，比如網頁日誌中把IP地址替換成省市、感測器數據的糾錯、用戶行為統計等。

• 分析：通過整理好的數據分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，幫助企業決策。

㈣ 大數據時代怎麼做好金融行業的指標管理

銀行的指標一向很多，比如監管指標、負債指標、效益指標、規模指標等，這些指標都是反應銀行的經營生產狀態，這些指標如果對應不同的業務部門，不同的業務人員，指標的變更、指標應用其實是很麻煩的事情，走流程就要排隊等很久，再要技術人員去調整，然後再根據業務人員的需求，去做指標的應用展示，這個過程的流轉完成，估計新的好幾輪的需求已經又開始了，周而復始，指標一直不能發揮其最大的應用價值。所以需要一款既能做指標的集中管理，又能夠快速相應指標分析的需求的工具，這里傾力推薦億信華辰的指標管理平台（EsPowerIndex)，億信華辰深耕BI領域十多年，在銀行領域的經驗也很豐富，在指標建設這塊，也比較有經驗。這款工具能對指標集中進行管理，指標體系可視化，用戶可直觀看到指標一覽表及每個指標的統計方法，數據來源，統計口徑等信息，業務人員也能夠自行維護指標體系，對於體系內的指標變更等，及時響應。同時，指標管理平台中用戶可自主建模，全程可視化界面，引導式操作，同時內置敏捷分析平台，利用敏捷分析平台強大的自助分析功能，用戶能從各個維度，各種可視化方式自由查看自己關心的數據，充分發揮指標體系的最大價值。

㈤ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

前瞻產業研究院《2016-2021年中國大數據金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》希望有用。
第1章：大數據金融行業發展概述
1.1 大數據產業發展背景概述
1.1.1 大數據產業的概念
（1）數據產生與集聚層
（2）數據組織與管理層
（3）數據分析與發現層
（4）數據應用與服務層
1.1.2 大數據的生態系統
1.1.3 大數據的商業價值
（1）大數據的商業價值杠桿
（2）大數據創造的商業價值
1.2 大數據產業行業應用情況
1.2.1 大數據產業各個行業應用情況
（1）不同領域潛在價值評估
（2）不同領域投資結構分布
1.2.2 大數據產業金融領域應用情況
1.3 大數據金融概念及其特點
1.3.1 大數據金融基本定義
1.3.2 大數據金融主要特徵
1.4 大數據金融主要發展模式
1.4.1 平台金融發展模式
1.4.2 供應鏈金融發展模式
第2章：大數據金融發展環境分析
2.1 大數據金融行業政策環境分析
2.1.1 行業監管體系概述
2.1.2 行業主要政策分析
2.1.3 政策環境對行業發展影響
2.2 大數據金融行業經濟環境分析
2.2.1 國內經濟走勢分析
（1）國內GDP增速情況
（2）工業生產增速情況
（3）固定資產投資情況
2.2.2 國內金融市場分析
（1）銀行資產負債規模分析
（2）銀行貸款規模分析
（3）銀行風險能力分析
2.2.3 國內經濟發展趨勢
2.2.4 經濟環境對行業發展影響
2.3 大數據金融行業技術環境分析
2.3.1 大數據與雲計算
2.3.2 大數據處理工具
2.3.3 技術環境對行業發展影響
2.4 大數據金融行業社會環境分析
2.4.1 互聯網行業發展現狀
（1）互聯網網民規模分析
（2）互聯網資源規模分析
2.4.2 社交媒體發展現狀
（1）新聞網站
（2）網路視頻
（3）搜索引擎
（4）即時通信
（5）微博客
（6）博客/個人空間
2.4.3 移動設備發展現狀
2.4.4 社會環境對行業發展影響
2.5 大數據金融國際發展分析
2.5.1 銀行大數據全球發展現狀
（1）海外銀行大數據發展分析
（2）銀行大數據建設案例分析
2.5.2 保險大數據全球發展現狀
（1）海外保險大數據發展分析
（2）保險大數據建設案例分析
2.5.3 國外大數據金融發展啟示
第3章：大數據金融創新分析
3.1 大數據金融三大創新支點
3.2 大數據金融基礎設施創新
3.2.1 支付體系建設分析
（1）支付行業用戶規模
（2）支付行業交易規模
（3）支付行業模式分析
（4）支付行業市場規模預測
3.2.2 徵信體系建設分析
（1）徵信機構業務規模分析
（2）徵信機構資料庫建設情況
（3）徵信行業數據端商業模式
（4）大數據徵信發展趨勢分析
3.2.3 資產交易平台分析
（1）資產交易平台發展規模
（2）資產交易平台主要類別
1）銀行系P2P網貸平台
2）民營系P2P網貸平台
3）國資系P2P網貸平台
4）上市公司系P2P網貸平台
5）風投系P2P網貸平台
（3）資產交易平台商業模式
3.2.4 基礎設施創新方向
（1）支付體系介質創新
（2）徵信體系多元發展
（3）交易平台去中介化
3.3 大數據金融平台創新分析
3.3.1 電商平台發展現狀分析
（1）電商平台客戶結構分析
（2）電商市場競爭格局分析
（3）電商領先企業優勢分析
（4）電商行業投資並購分析
3.3.2 社交平台發展現狀分析
（1）社交網路流量統計排名分析
（2）社交網路市場競爭格局分析
（3）社交網路領先企業優勢分析
（4）社交網路平台投資並購分析
3.3.3 信息服務平台發展現狀
（1）門戶網站競爭格局分析
（2）門戶網站投資並購分析
3.3.4 平台建設創新發展方向
（1）用戶積累方式革新
（2）平台個性定製革新
3.4 大數據金融渠道創新升級分析
3.4.1 銀行業渠道互聯網化發展現狀
（1）電子銀行的交易規模
（2）電子銀行的模式分析
3.4.2 保險業渠道互聯網化發展現狀
（1）保險業網銷交易規模
（2）保險業網銷模式分析
3.4.3 證券業渠道互聯網化發展現狀
（1）互聯網證券交易情況
（2）互聯網證券模式分析
3.4.4 渠道創新升級策略分析
（1）渠道定位轉型
（2）實體渠道轉型
第4章：大數據金融具體應用領域
4.1 銀行業大數據金融應用分析
4.1.1 銀行業大數據金融發展歷程
4.1.2 銀行業大數據金融創新模式
（1）風險控制模式創新
（2）產品營銷模式創新
（3）銀行運營模式創新
（4）銀行服務模式創新
4.1.3 銀行業大數據金融應用現狀
4.1.4 銀行業大數據金融經典案例
（1）花旗銀行大數據金融案例分析
（2）中信銀行大數據金融案例分析
（3）浦發銀行大數據金融案例分析
（4）民生銀行大數據金融案例分析
4.1.5 銀行業大數據金融發展潛力
4.1.6 銀行業大數據金融發展前景
4.2 保險業大數據金融應用分析
4.2.1 保險業大數據金融發展歷程
4.2.2 保險業大數據金融創新模式
（1）賠付管理模式創新
（2）業務定價模式創新
（3）險企運營模式創新
（4）產品營銷模式創新
4.2.3 保險業大數據金融發展現狀
4.2.4 保險業大數據金融經典案例
（1）平安保險大數據金融案例分析
（2）泰康人壽大數據金融案例分析
4.2.5 保險業大數據金融發展前景
4.3 證券業大數據金融應用分析
4.3.1 證券業大數據金融發展歷程
4.3.2 證券業大數據金融創新模式
（1）客戶關系管理模式創新
（2）證券監管模式創新
（3）市場預期模式創新
4.3.3 證券業大數據金融發展現狀
4.3.4 證券業大數據金融經典案例
（1）海通證券大數據金融案例分析
（2）國泰君安大數據金融案例分析
（3）中信證券大數據金融案例分析
4.3.5 證券業大數據金融發展前景
4.4 其他領域大數據金融應用情況
4.4.1 信託業大數據金融應用分析
4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析
4.4.3 擔保業大數據金融應用分析
4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析
第5章：大數據金融領先服務商分析
5.1 國外領先大數據金融服務商
5.1.1 IBM
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業競爭策略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.3 英特爾
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.4 SAP公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據解決方案
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業大數據價值分析
（7）企業最新發展動向
5.1.5 文思海輝技術有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業相關案例分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2 國內領先大數據金融服務商
5.2.1 榮之聯
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）主要經濟指標
2）運營能力分析
3）盈利能力分析
4）償債能力分析
5）發展能力分析
（5）企業研發能力分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.2 九次方
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業大數據解決方案分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.3 貝格數據
（1）企業基本信息概述
（2）企業平台資源分析
（3）企業主營業務分析
（4）企業典型案例分析
（5）企業最新發展動向
（6）企業發展優劣勢分析
5.2.4 中國保信
（1）企業基本信息概述
（2）企業組織架構分析
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業最新發展動向
5.2.5 Talking Data
（1）企業基本信息概述
（2）企業發展大事記
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業主要客戶分析
（6）企業所獲榮譽介紹
（7）企業最新發展動向
第6章：互聯網企業大數據金融戰略布局分析
6.1 阿里巴巴大數據金融布局分析
6.1.1 企業基本信息概述
6.1.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.1.3 企業戰略發展布局
6.1.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.1.5 企業網站流量分析
6.1.6 企業風險管理體系
6.1.7 企業投資並購動向
（1）2014年阿里巴巴投資布局
（2）2015年阿里巴巴投資布局
6.1.8 業務發展優劣勢分析
6.1.9 企業大數據金融業務發展前景
6.2 騰訊公司大數據金融布局分析
6.2.1 企業基本信息概述
6.2.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.2.3 企業戰略發展布局
6.2.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.2.5 企業網站流量分析
6.2.6 企業風險管理體系
6.2.7 企業投資並購動向
（1）2014年騰訊公司投資布局
（2）2015年騰訊公司投資布局
6.2.8 業務發展優劣勢分析
6.2.9 企業大數據金融業務發展前景
6.3 網路公司大數據金融布局分析
6.3.1 企業基本信息概述
6.3.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.3.3 企業戰略發展布局
6.3.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.3.5 企業網站流量分析
6.3.6 企業風險管理體系
6.3.7 企業投資並購動向
（1）2014年網路公司投資布局
（2）2015年網路公司投資布局
6.3.8 業務發展優劣勢分析
6.3.9 企業大數據金融業務發展前景
6.4 京東商城大數據金融布局分析
6.4.1 企業基本信息概述
6.4.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.4.3 企業戰略發展布局
6.4.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.4.5 企業網站流量分析
6.4.6 企業風險管理體系
6.4.7 企業投資並購動向
（1）2014年京東公司投資布局
（2）2015年京東公司投資布局
6.4.8 業務發展優劣勢分析
6.4.9 企業大數據金融業務發展前景
6.5 蘇寧雲商大數據金融布局分析
6.5.1 企業基本信息概述
6.5.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務經營效益
6.5.3 企業戰略發展布局
6.5.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.5.5 企業網站流量分析
6.5.6 企業風險管理體系
6.5.7 企業投資並購動向
6.5.8 業務發展優劣勢分析
6.5.9 企業大數據金融業務發展前景
第7章：金融機構大數據金融戰略布局分析
7.1 銀行大數據金融領先應用機構
7.1.1 建設銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.2 工商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.3 中國銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.4 農業銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.5 交通銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）業務發展優劣勢分析
7.1.6 招商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.7 中信銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.8 平安銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.2 保險大數據金融領先應用機構
7.2.1 中國人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.2 中國人保大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.3 平安保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.4 泰康人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.5 太平保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.6 陽光保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.3 證券大數據金融領先應用機構
7.3.1 國金證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.2 中信證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.3 國泰君安大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.4 海通證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
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㈥ 大數據的處理流程包括了哪些環節

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

㈦ 方大炭素大數據分析股票

最近化工板塊的表現很亮眼，相關個股漲幅度比較厲害，市場上的投資者也把眾多的目光投向了化工板塊。學姐這就跟大家科普一下化工細分行業中炭素製品的龍頭公司--方大炭素。

對分析方大炭素之前，我整理好的化工行業龍頭股名單分享給大家，點擊就可以領取：寶藏資料：化工行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：方大炭素是世界前列的優質炭素製品生產供應基地和涉核炭材料科研生產基地，主要從事石墨及炭素製品、特礦粉的生產與銷售。像冶金、化工等行業和高科技領域的應用都比較廣泛，是國內炭素行業排名前幾的企業。

簡單介紹了方大炭素的公司情況後，下面我們再來觀察一下大炭素公司有什麼優勢，是否值得我們投資？

亮點一：在質量體系、生產技術、科研能力、人才隊伍、設備等方面的競爭優勢突出

方大炭素的生產技術水平，即便是在世界上也算一流，所生產出的石墨電極等產品同美日等發達國家的炭素公司有同等的質量。再有，部分出口產品國外用戶的評論很不錯，各項技術指標與國際先進水平都沒有差距。在國內外市場上公司高端炭素產品顯示了強大的競爭力。公司依據多年炭素製品的研發與生產經驗，健全並持續改進與炭素製品工藝特性相適宜的管理體系。

在核心關鍵技術方面依法擁有自主的知識產權，獨立享有所有權與使用權。持續保持住了在高爐炭磚、核電用炭/石墨材料、石墨烯制備及應用技術的研究和生產領域的領先位置 。公司引進卓越人才，發展研發隊伍建設，不斷對前沿的科研體系優勢進行深化。公司多次向美日德等國家購買先進設備，目前在公司里所有用來生產碳素製品的設備都已達到國際先進水平。

亮點二：多業務產品齊頭並進、共同發力

方大炭素在做好傳統產品的同時，也在碳材料新產品上下了很大功夫，加快其研發的腳步，公司未來會朝著研發和生產復合型炭材料為主要方向，致力於研究和打造更加有用的拳頭產品。目前公司已將高溫冷堆含硼炭材料應用於核電站，與此同時也在對優質石墨烯及其終端應用進行發展，並且布局碳纖維，漸漸新成了有其特色的產業鏈體系。這些都是方大炭素在行業內不斷做大做強的強勁增長點，這也從方方面面體現出公司的未來可期。

由於篇幅長短被限制，關於方大炭素的情況，我已經寫進了這篇文章里，大家可以了解一下：【深度研報】方大炭素點評，建議收藏！

二、從行業角度來看

分散競爭階段依舊是所在行業如今的狀況，中小企業因市場、政策、資金、環保的緣故慢慢的被舍棄。由於政策要求，提高電爐鋼佔有率也將加大市場對超高功率石墨電極的需求，另外，疫情以後復工復產下游市場需求也越來越樂觀，公司石墨電極產品價格和銷量均同步上升。這就表明進一步提高炭素行業的集中度和公司的業績是有希望的。除此外，碳素新材料一直都是公司積極研發中的一個項目，已經完全的打破了國外技術壟斷，公司行業競爭力也在一直提升當中。作為這些行業中的領先者，方大炭素將會率先享受到行業發展所帶來的紅利。

大體上來說，我認為方大素在化工行業中的龍頭企業，有望在行業改革之際使自己的公司企業發展的越來越棒。由於文章具有一定的延後性，若是對於方大炭素未來的行情想要更清楚的知道，直接點擊鏈接即可知道，專業投顧幫你診股，了解下現在的放大碳素行情如何，適合買入還是賣出：【免費】測一測方大炭素還有機會嗎？

應答時間：2021-09-09，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看