股票大数据指标体系

㈠ 跌破净资产的股票能买吗

今年的A股市场专治各种不服。

从1200元的贵州茅台，到99倍市盈率的恒瑞医药，再到3000亿市值的酱油股。

什么样的白马股都可能会辜负你，只有消费行业的核心资产才是稳稳的幸福。

不过从传统意义上的估值情况来看，大消费板块无论市盈率（PE）还是市净率（PB），都已经不便宜了：

① 食品饮料行业的PE为32.17倍，达到历史百分位68%，PB为6.5倍，达到历史百分位的81%；

② 细分白酒板块市盈率更是高达32.17倍，远高于历史均值水平。

消费股的估值，过高了吗？

国泰君安零售团队最新发布《坚守消费龙头，分享中国成长》，详细地分析了消费股估值逻辑正在发生的转变。

本文共2303字，预计阅读时间10分钟，拉至本文底部可阅读本文核心观点。

还记得美国“漂亮50”吗？

探讨消费白马股估值是否过高的问题之前，我们不妨先回顾下美国20世纪70年代初的“漂亮50”行情。

所谓“漂亮50”，指的是美国20世纪60年代末至70年代初，在纽约证券交易所备受追捧的50只大盘股，它们当中有很多我们至今仍然耳熟能详的消费品牌，比如麦当劳、可口可乐等等。

“漂亮50”一个最主要的特点就是高盈利、高PE同时存在，直译为“很贵的好股票”。

自1971年开始，“漂亮50”股价和估值水平迅速抬升，1972年底估值中位数超过40倍，最高的宝丽来公司估值甚至超过了90倍，而同期标普500估值中位数仅为12倍。

纵观市场，我们不难发现，消费股尤其受到大资金的重点青睐。分析其背后原因，我们认为有两点：

1、业务模式清晰，财务内容简单 2、经济下行期更具避险属性

消费股抱团行情何时会结束？

仍旧以美国“漂亮50”为例，“漂亮50”行情走向终结主要有三方面原因：

1）美国大幅的财政赤字和信贷扩张积聚高通胀泡沫，粮食危机触发CPI上行，美联储不得不加速收紧货币政策；

2）1973年石油危机爆发，导致通胀进一步恶化，原材料成本上升侵蚀企业盈利，企业毛利率和盈利增速双双下行，股市由牛转熊；

3）自1973年起，“漂亮 50”的盈利增速和ROE开始回落，盈利稳定性受到市场质疑。

我们认为，A股机构“抱团取暖”的现象只可能在两种情况下被打破：

1）消费龙头业绩持续低于预期，但目前而言，贵州茅台、五粮液、格力电器、美的集团等白马股营收和净利润保持稳定增长；

2）像美国“漂亮50”那样，A股遭遇大的外部变动，例如中美摩擦全面升级或全球经济断崖式衰退，但目前来看概率很小。

两种情况在目前来看可能性都很小。

后续如何配置？

后续配置上，我们建议从两条主线主线挖掘投资机会。

1）供给看效率：经营效率高、业绩增长稳健、竞争优势明显的龙头企业，将会持续通过挤压中小企业的市场份额来获得成长，值得重点关注。

2）需求看红利：三四线市场仍存在巨大的消费需求红利，看好所处赛道成长性强、行业逻辑和收入端均有支撑的企业，尤其是战略重心向低线级市场扩张、能够通过自身管理及成本优势提升市场份额的龙头公司。

本文观点总结：

1从传统意义上来说，大消费板块现在已经不便宜了。

2 但消费行业发展到一定阶段，其龙头股不应简单按照市盈率（PE）判断估值水平高低。

3消费行业的估值体系正在从PE模型向DDM模型转变。消费龙头一旦建立起足够深的“护城河”，稳健增长、市占率提升、盈利改善、持续分红等就足以支撑其估值水平。

4 国内资金和海外资金在大消费行业保持了较高的配置热情。消费股受到大资金青睐的原因是其业务模式清晰，财务内容简单，且在经济下行期更具避险属性。

5 消费股抱团行情在短期内不容易被打破。后续配置上，从供给看，关注龙头企业；从需求看，关注成长性强、行业逻辑和收入端均有支撑的企业。

㈡ 大数据未来的发展前景怎么样

现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在快速发展，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要更多的数据人才。

㈢ 大数据的处理流程包括了哪些环节

处理大数据的四个环节：

• 收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。

• 存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。

• 变形：原始数据需要变形与增强之后才适合分析，比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。

• 分析：通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，帮助企业决策。

㈣ 大数据时代怎么做好金融行业的指标管理

银行的指标一向很多，比如监管指标、负债指标、效益指标、规模指标等，这些指标都是反应银行的经营生产状态，这些指标如果对应不同的业务部门，不同的业务人员，指标的变更、指标应用其实是很麻烦的事情，走流程就要排队等很久，再要技术人员去调整，然后再根据业务人员的需求，去做指标的应用展示，这个过程的流转完成，估计新的好几轮的需求已经又开始了，周而复始，指标一直不能发挥其最大的应用价值。所以需要一款既能做指标的集中管理，又能够快速相应指标分析的需求的工具，这里倾力推荐亿信华辰的指标管理平台（EsPowerIndex)，亿信华辰深耕BI领域十多年，在银行领域的经验也很丰富，在指标建设这块，也比较有经验。这款工具能对指标集中进行管理，指标体系可视化，用户可直观看到指标一览表及每个指标的统计方法，数据来源，统计口径等信息，业务人员也能够自行维护指标体系，对于体系内的指标变更等，及时响应。同时，指标管理平台中用户可自主建模，全程可视化界面，引导式操作，同时内置敏捷分析平台，利用敏捷分析平台强大的自助分析功能，用户能从各个维度，各种可视化方式自由查看自己关心的数据，充分发挥指标体系的最大价值。

㈤ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望有用。
第1章：大数据金融行业发展概述
1.1 大数据产业发展背景概述
1.1.1 大数据产业的概念
（1）数据产生与集聚层
（2）数据组织与管理层
（3）数据分析与发现层
（4）数据应用与服务层
1.1.2 大数据的生态系统
1.1.3 大数据的商业价值
（1）大数据的商业价值杠杆
（2）大数据创造的商业价值
1.2 大数据产业行业应用情况
1.2.1 大数据产业各个行业应用情况
（1）不同领域潜在价值评估
（2）不同领域投资结构分布
1.2.2 大数据产业金融领域应用情况
1.3 大数据金融概念及其特点
1.3.1 大数据金融基本定义
1.3.2 大数据金融主要特征
1.4 大数据金融主要发展模式
1.4.1 平台金融发展模式
1.4.2 供应链金融发展模式
第2章：大数据金融发展环境分析
2.1 大数据金融行业政策环境分析
2.1.1 行业监管体系概述
2.1.2 行业主要政策分析
2.1.3 政策环境对行业发展影响
2.2 大数据金融行业经济环境分析
2.2.1 国内经济走势分析
（1）国内GDP增速情况
（2）工业生产增速情况
（3）固定资产投资情况
2.2.2 国内金融市场分析
（1）银行资产负债规模分析
（2）银行贷款规模分析
（3）银行风险能力分析
2.2.3 国内经济发展趋势
2.2.4 经济环境对行业发展影响
2.3 大数据金融行业技术环境分析
2.3.1 大数据与云计算
2.3.2 大数据处理工具
2.3.3 技术环境对行业发展影响
2.4 大数据金融行业社会环境分析
2.4.1 互联网行业发展现状
（1）互联网网民规模分析
（2）互联网资源规模分析
2.4.2 社交媒体发展现状
（1）新闻网站
（2）网络视频
（3）搜索引擎
（4）即时通信
（5）微博客
（6）博客/个人空间
2.4.3 移动设备发展现状
2.4.4 社会环境对行业发展影响
2.5 大数据金融国际发展分析
2.5.1 银行大数据全球发展现状
（1）海外银行大数据发展分析
（2）银行大数据建设案例分析
2.5.2 保险大数据全球发展现状
（1）海外保险大数据发展分析
（2）保险大数据建设案例分析
2.5.3 国外大数据金融发展启示
第3章：大数据金融创新分析
3.1 大数据金融三大创新支点
3.2 大数据金融基础设施创新
3.2.1 支付体系建设分析
（1）支付行业用户规模
（2）支付行业交易规模
（3）支付行业模式分析
（4）支付行业市场规模预测
3.2.2 征信体系建设分析
（1）征信机构业务规模分析
（2）征信机构数据库建设情况
（3）征信行业数据端商业模式
（4）大数据征信发展趋势分析
3.2.3 资产交易平台分析
（1）资产交易平台发展规模
（2）资产交易平台主要类别
1）银行系P2P网贷平台
2）民营系P2P网贷平台
3）国资系P2P网贷平台
4）上市公司系P2P网贷平台
5）风投系P2P网贷平台
（3）资产交易平台商业模式
3.2.4 基础设施创新方向
（1）支付体系介质创新
（2）征信体系多元发展
（3）交易平台去中介化
3.3 大数据金融平台创新分析
3.3.1 电商平台发展现状分析
（1）电商平台客户结构分析
（2）电商市场竞争格局分析
（3）电商领先企业优势分析
（4）电商行业投资并购分析
3.3.2 社交平台发展现状分析
（1）社交网络流量统计排名分析
（2）社交网络市场竞争格局分析
（3）社交网络领先企业优势分析
（4）社交网络平台投资并购分析
3.3.3 信息服务平台发展现状
（1）门户网站竞争格局分析
（2）门户网站投资并购分析
3.3.4 平台建设创新发展方向
（1）用户积累方式革新
（2）平台个性定制革新
3.4 大数据金融渠道创新升级分析
3.4.1 银行业渠道互联网化发展现状
（1）电子银行的交易规模
（2）电子银行的模式分析
3.4.2 保险业渠道互联网化发展现状
（1）保险业网销交易规模
（2）保险业网销模式分析
3.4.3 证券业渠道互联网化发展现状
（1）互联网证券交易情况
（2）互联网证券模式分析
3.4.4 渠道创新升级策略分析
（1）渠道定位转型
（2）实体渠道转型
第4章：大数据金融具体应用领域
4.1 银行业大数据金融应用分析
4.1.1 银行业大数据金融发展历程
4.1.2 银行业大数据金融创新模式
（1）风险控制模式创新
（2）产品营销模式创新
（3）银行运营模式创新
（4）银行服务模式创新
4.1.3 银行业大数据金融应用现状
4.1.4 银行业大数据金融经典案例
（1）花旗银行大数据金融案例分析
（2）中信银行大数据金融案例分析
（3）浦发银行大数据金融案例分析
（4）民生银行大数据金融案例分析
4.1.5 银行业大数据金融发展潜力
4.1.6 银行业大数据金融发展前景
4.2 保险业大数据金融应用分析
4.2.1 保险业大数据金融发展历程
4.2.2 保险业大数据金融创新模式
（1）赔付管理模式创新
（2）业务定价模式创新
（3）险企运营模式创新
（4）产品营销模式创新
4.2.3 保险业大数据金融发展现状
4.2.4 保险业大数据金融经典案例
（1）平安保险大数据金融案例分析
（2）泰康人寿大数据金融案例分析
4.2.5 保险业大数据金融发展前景
4.3 证券业大数据金融应用分析
4.3.1 证券业大数据金融发展历程
4.3.2 证券业大数据金融创新模式
（1）客户关系管理模式创新
（2）证券监管模式创新
（3）市场预期模式创新
4.3.3 证券业大数据金融发展现状
4.3.4 证券业大数据金融经典案例
（1）海通证券大数据金融案例分析
（2）国泰君安大数据金融案例分析
（3）中信证券大数据金融案例分析
4.3.5 证券业大数据金融发展前景
4.4 其他领域大数据金融应用情况
4.4.1 信托业大数据金融应用分析
4.4.2 小额贷款领域大数据金融应用分析
4.4.3 担保业大数据金融应用分析
4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析
第5章：大数据金融领先服务商分析
5.1 国外领先大数据金融服务商
5.1.1 IBM
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业竞争策略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.3 英特尔
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.4 SAP公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据解决方案
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业大数据价值分析
（7）企业最新发展动向
5.1.5 文思海辉技术有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业相关案例分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2 国内领先大数据金融服务商
5.2.1 荣之联
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）主要经济指标
2）运营能力分析
3）盈利能力分析
4）偿债能力分析
5）发展能力分析
（5）企业研发能力分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.2 九次方
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业大数据解决方案分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.3 贝格数据
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.4 中国保信
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业最新发展动向
5.2.5 Talking Data
（1）企业基本信息概述
（2）企业发展大事记
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业主要客户分析
（6）企业所获荣誉介绍
（7）企业最新发展动向
第6章：互联网企业大数据金融战略布局分析
6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析
6.1.1 企业基本信息概述
6.1.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.1.3 企业战略发展布局
6.1.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.1.5 企业网站流量分析
6.1.6 企业风险管理体系
6.1.7 企业投资并购动向
（1）2014年阿里巴巴投资布局
（2）2015年阿里巴巴投资布局
6.1.8 业务发展优劣势分析
6.1.9 企业大数据金融业务发展前景
6.2 腾讯公司大数据金融布局分析
6.2.1 企业基本信息概述
6.2.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.2.3 企业战略发展布局
6.2.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.2.5 企业网站流量分析
6.2.6 企业风险管理体系
6.2.7 企业投资并购动向
（1）2014年腾讯公司投资布局
（2）2015年腾讯公司投资布局
6.2.8 业务发展优劣势分析
6.2.9 企业大数据金融业务发展前景
6.3 网络公司大数据金融布局分析
6.3.1 企业基本信息概述
6.3.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.3.3 企业战略发展布局
6.3.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.3.5 企业网站流量分析
6.3.6 企业风险管理体系
6.3.7 企业投资并购动向
（1）2014年网络公司投资布局
（2）2015年网络公司投资布局
6.3.8 业务发展优劣势分析
6.3.9 企业大数据金融业务发展前景
6.4 京东商城大数据金融布局分析
6.4.1 企业基本信息概述
6.4.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.4.3 企业战略发展布局
6.4.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.4.5 企业网站流量分析
6.4.6 企业风险管理体系
6.4.7 企业投资并购动向
（1）2014年京东公司投资布局
（2）2015年京东公司投资布局
6.4.8 业务发展优劣势分析
6.4.9 企业大数据金融业务发展前景
6.5 苏宁云商大数据金融布局分析
6.5.1 企业基本信息概述
6.5.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务经营效益
6.5.3 企业战略发展布局
6.5.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.5.5 企业网站流量分析
6.5.6 企业风险管理体系
6.5.7 企业投资并购动向
6.5.8 业务发展优劣势分析
6.5.9 企业大数据金融业务发展前景
第7章：金融机构大数据金融战略布局分析
7.1 银行大数据金融领先应用机构
7.1.1 建设银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.2 工商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.3 中国银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.4 农业银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.5 交通银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）业务发展优劣势分析
7.1.6 招商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.7 中信银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.8 平安银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.2 保险大数据金融领先应用机构
7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.2 中国人保大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.3 平安保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.5 太平保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.3 证券大数据金融领先应用机构
7.3.1 国金证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.2 中信证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.4 海通证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
………………

㈥ 大数据的处理流程包括了哪些环节

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

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最近化工板块的表现很亮眼，相关个股涨幅度比较厉害，市场上的投资者也把众多的目光投向了化工板块。学姐这就跟大家科普一下化工细分行业中炭素制品的龙头公司--方大炭素。

对分析方大炭素之前，我整理好的化工行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：化工行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：方大炭素是世界前列的优质炭素制品生产供应基地和涉核炭材料科研生产基地，主要从事石墨及炭素制品、特矿粉的生产与销售。像冶金、化工等行业和高科技领域的应用都比较广泛，是国内炭素行业排名前几的企业。

简单介绍了方大炭素的公司情况后，下面我们再来观察一下大炭素公司有什么优势，是否值得我们投资？

亮点一：在质量体系、生产技术、科研能力、人才队伍、设备等方面的竞争优势突出

方大炭素的生产技术水平，即便是在世界上也算一流，所生产出的石墨电极等产品同美日等发达国家的炭素公司有同等的质量。再有，部分出口产品国外用户的评论很不错，各项技术指标与国际先进水平都没有差距。在国内外市场上公司高端炭素产品显示了强大的竞争力。公司依据多年炭素制品的研发与生产经验，健全并持续改进与炭素制品工艺特性相适宜的管理体系。

在核心关键技术方面依法拥有自主的知识产权，独立享有所有权与使用权。持续保持住了在高炉炭砖、核电用炭/石墨材料、石墨烯制备及应用技术的研究和生产领域的领先位置 。公司引进卓越人才，发展研发队伍建设，不断对前沿的科研体系优势进行深化。公司多次向美日德等国家购买先进设备，目前在公司里所有用来生产碳素制品的设备都已达到国际先进水平。

亮点二：多业务产品齐头并进、共同发力

方大炭素在做好传统产品的同时，也在碳材料新产品上下了很大功夫，加快其研发的脚步，公司未来会朝着研发和生产复合型炭材料为主要方向，致力于研究和打造更加有用的拳头产品。目前公司已将高温冷堆含硼炭材料应用于核电站，与此同时也在对优质石墨烯及其终端应用进行发展，并且布局碳纤维，渐渐新成了有其特色的产业链体系。这些都是方大炭素在行业内不断做大做强的强劲增长点，这也从方方面面体现出公司的未来可期。

由于篇幅长短被限制，关于方大炭素的情况，我已经写进了这篇文章里，大家可以了解一下：【深度研报】方大炭素点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

分散竞争阶段依旧是所在行业如今的状况，中小企业因市场、政策、资金、环保的缘故慢慢的被舍弃。由于政策要求，提高电炉钢占有率也将加大市场对超高功率石墨电极的需求，另外，疫情以后复工复产下游市场需求也越来越乐观，公司石墨电极产品价格和销量均同步上升。这就表明进一步提高炭素行业的集中度和公司的业绩是有希望的。除此外，碳素新材料一直都是公司积极研发中的一个项目，已经完全的打破了国外技术垄断，公司行业竞争力也在一直提升当中。作为这些行业中的领先者，方大炭素将会率先享受到行业发展所带来的红利。

大体上来说，我认为方大素在化工行业中的龙头企业，有望在行业改革之际使自己的公司企业发展的越来越棒。由于文章具有一定的延后性，若是对于方大炭素未来的行情想要更清楚的知道，直接点击链接即可知道，专业投顾帮你诊股，了解下现在的放大碳素行情如何，适合买入还是卖出：【免费】测一测方大炭素还有机会吗？

应答时间：2021-09-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看