R七种武器之金融数据分析quantmod

R七种武器之金融数据分析quantmod
R七种武器之金融数据分析quantmod

R七种武器之金融数据分析quantmod

炼数成金《数据分析,展现与R语言》课程上线已经有18个月,至今已经培训了近千名学员,对在中国推动开源数据分析软件起到了重要作用。应广大受众的要求,我们在基础课程之上再推出进阶课程,构筑完整的R语言路线图。这些进阶课程包括以R经典扩展包(有些复杂程度可能超过了R语言本身)为主线索的“R七种武器”系列,也有以算法和应用领域为主线索的课程,例如《R语言时间序列》《R语言与量化投资》(暂定名)等,这些课程都将在未来半年内与大家见面,并且针对R基础课程的老学员提供大幅度优惠,请大家留意网站公布的消息!

《R七种武器之金融数据分析quantmod》是“R七种武器系列”的课程。近年来,基于大数据分析制定金融投资策略的量化投资,统计套利,算法交易,高频交易等国外金融市场已经成熟的机器交易手段流入中国,有关书籍风靡业界,在各大网络书店排行榜久盛不衰。西蒙斯的大奖章基金及其发展故事脍炙人口。随着中国市场的更加透明和规范,基于数据分析的机器交易手段走上前台并占有重要位置也只是时间问题。Quant(宽客)一词在国外用于描述那种工作于数据分析和金融业务两个领域交叉地带的金融分析师,顾名思义,quantmod就是提供给宽客们使用的专业模块。Quantmod具有强大的数据抓取,绘画专业行情分析图表以及各种技术指标计算等功能,常常只要几行函数就能完成从数据获取和处理到画图的复杂功能,其工作效率之高让行家里手都觉得膛目结舌。学习者可以通过学习本课程,了解金融数据分析的基本问题和目标,步入这个金

领云集的高收入领域,也为后续的金融建模课程奠下基础,成为变身宽客的敲门砖。炒股爱好者学习quantmod,可以应用于股票数据处理,帮助快速判断行情状态,以及提出自己独到的模型,无论您身为何种角色,都可以从中获益。

本课程总共3周课程。

课程大纲:

第1周金融数据分析概述,量化投资,统计套利,算法交易,quantmod包概述

第2周quantmod的ETL功能,抓获和处理行情数据

第3周股市数据分析,条形图,蜡烛图,线图,技术指标分析

授课对象:

适合已经学习《数据分析,展现与R语言》(或具有同等能力)的朋友进一步学习。只要有基本的R环境,即可安装quantmod而无需增加其它任何设备

学习收获预期:

熟练地使用quantmod包获取及分析行情数据,制作常用行情图表

授课讲师:

tigerfish,ITPUB创始人,中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库

专家,数据分析专家,有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。《数据分析、展现与R语言》课程讲授人。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。

数据分析系统

电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热,客观上也让网站分析的需求激增,无论是出于何种目的,例如希望获得更多潜在客户,或是希望压缩成本,又或是希望提升用户体验,业务需求 一.业务需求: 1. 市场推广方式是否有效,以及能否进一步提效; 2. 访问网站的用户是否是目标用户,哪种渠道获取的用户更有价值(跟第一个需求有交集也有不同); 3. 用户对网站的感觉是好还是不好,除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉; 4. 除了撒谎外,什么样的商业手段能够帮助说服客户购买; 5. 从什么地方能够进一步节约成本; 6. 新的市场机会在哪里,哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2.网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4.网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重

五.访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括: (1)内部搜索分析; (2)新访问者所占的比例、数量趋势和来源; (3)旧访问者的访问数量趋势、比例和来源; (4)访问频次和访问间隔时间; (5)访问路径模式 商品研究包括: (1)关注和购买模型; (2)询价和购买模型;访问者来询价,还是来购买,在具体行为上是有区别的。 (3)内部搜索分析 其他重要的关联因素: 狭义的网站分析领域: 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况; 客户端情况;例如操作系统,浏览器软件,带宽,访问网站的速度等等; 广义的网站分析领域: 网站分析测试:A/B测试和多变量测试 用户可用性测试; 调研; 用户人群属性研究; 站内IWOM分析; 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效,以及能否进一步提效; 网站分析能够全面衡量效果,并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户,哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好,除了商品本身之外的哪些因素影响

金融数据分析师的工作职责描述

金融数据分析师的工作职责描述 金融数据分析师负责为客户提供理财咨询、建议服务,制定相应的投资组合和策略。下面是为您精心整理的金融数据分析师的工作职责描述。 金融数据分析师的工作职责描述1 职责: 1、利用相关软件进行金融数据的收集整理,汇总数据; 2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析; 3、把握各种种别的分析方法,定期对金融市场定向研究; 4、遵守公司的各项治理制度,承办领导交办的其他工作; 任职要求: 1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历,有相关经验者可放宽至大专; 2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑; 3、有较强的团队领导和决策能力; 4、清楚的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力; 5、外向型,出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神; 6、上述能力优秀者,可适当放宽任职硬性指标。 金融数据分析师的工作职责描述2 职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析,并推动研究成果的信息化、互联网化,直至贸易落地; 2、对市场、行业、公司运营等提供贸易智能分析,输出可视化分析报告,为战略决策提供支持; 3、发表研究成果或分析评论,配合公司的推广及培训等工作。 任职要求 1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历; 2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底; 3、熟练使用MATLAB、R、Python等一个或多个语言进行量化建模,拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先; 4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等); 5、具有很强的逻辑思考能力,善于解决开放式题目; 6、为人真诚踏实,做事靠谱认真,对研究工作布满热情,具备良好的沟通协调能力和团队合作意识,愿意为团队共同发展而努力。 金融数据分析师的工作职责描述3 职责: 1、对金融经济知识感爱好,希看踏足金融圈的; 2、有无经验亦可,金融专业以及具有操纵经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力,公司提供完善免费的投资培训; 4、有求知欲,有集体荣誉感,有上进心,有赚钱的信心和欲看; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判定力,能够坚持己见。 岗位职责:

金融大数据平台项目规划

金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月

一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业,数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段,如今随着大数据技术的飞速发展,银行信息化也进入了新的阶段:大数据时代。 目前,国内银行都积累了海量的金融数据,包括各类结构化、半结构化、非结构化数据,数据量巨大,存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用,显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后,才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术,可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平,银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势:一方面,银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据,这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;另一方面,银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件,有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”,可以通过对金融数据的挖掘、分析,创造数据增值价值,提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前,银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主,存在以下重大弊端: 1.对数据的分析仅按照固定项目,对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因,数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出,对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展,数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总,难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律,以及前瞻性判断,数据的预测性分析能力不足。

系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统(Display Manager)三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口:提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口:显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口:显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令,打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS,完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如,我们要增加一个OUTPUT窗口,相应地四种操作如下: ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool,新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入:OUTPUT;Help Text命令框中输入:Add new button create by DZX;Tip Text命令框中输入:Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator,使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类: ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如,我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序:“Data and program line one ”,“Data and program line two”,“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行: ●在第1行的行号前键入i(或I,或i1、I1) ●若想保存和调入程序: ●在命令框中键入:FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行,再在命令框中键入:INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

全景数据分析系统在SCADA系统中的应用

收稿日期:2008-05-04 作者简介:杨立波(1975-),男,工程师,主要从事调度自动化系统应用开发及维护。 全景数据分析系统在SCA DA 系统中的应用 Application of Full Scenario Data Analysis System in SCADA System 杨立波,杨玉瑞 (河北省电力公司,石家庄 050021) 摘要:介绍了河北省南部电网SCA DA 系统中全景数据记录分析系统的开发应用情况,详细阐述了全景数据分析系统在全景数据记录、全景数据回放、全景数据展现过程中所采用的压缩算法、存储算法、数据记录、数据反演等技术细节,并分析了该系统的应用效果,对其他SCAD A 系统相似功能的设计和实现有借鉴作用。 关键词:SCAD A 系统;全景数据;事故追忆;P DR Abstract :T his paper intro duce s the deve lopment and applica -tion o f the F ull Scena rio Data A nalysis Sy stem in the SCADA sy stem of H ebei South N etw ork ,and describes many de tails of the de sign and develo pment about full Scenario data r e -co rding ,data reg ene rating and data representation ,such a s the com pr ess algo rithm ,storag e method and file fo rmat .It is ho ped that ca n pro vide useful reference to the o ther SCADA sy stem structur es desig n and implement . Key words :SCA DA sy stem ;full scenario data ;po st disturb -ance review ;PD R 中图分类号:TM 734文献标志码:B 文章编号:1001-9898(2008)05-0015-03 河北省南部电网(简称“河北南网”)SCADA 系 统是2001年7月从加拿大SNC 公司引进的第三代能量控制系统。系统的事故追忆功能延用了传统的设计思想,完全依赖开关变位和总事故信号的触发,记录可靠性较差,数据断面记录间隔为2~10s ,仅能保存时长为5min 的事故,无法记录和再现较长时间的电网运行状况。随着电网规模的不断扩大和电网调度运行工作日益精细化,原有的PDR 功能已经不能满足需求,因此在SCADA 系统中自主开发了全景数据分析系统取代了原有事故追忆功能,并取得了良好的效果。 1 系统结构 全景数据分析系统是对SCADA 系统原有PDR 功能的改进、提高和创新,系统分为数据记录、 数据回放、数据展现3个主要部分。数据记录模块 位于SCADA 系统内,根据SCADA 采集节点发布的数据变化信息生成数据文件,并通过安全装置将数据文件传递到信息管理大区的全景数据文件FTP 服务器上,供数据回放和展现模块使用。数据回放是利用全景数据文件将电网当时的运行数据加载到内存中,实现快速的数据检索,断面保存,故障辨识等功能;数据展现是系统的人机界面部分,充分利用图表、曲线、列表、厂站单线图等形式将全景数据进行展现、分析和比对。系统结构示意见图1 。 图1 系统结构示意 2 系统功能的实现 2.1 全景数据记录 全景数据记录是系统的核心部分,负责对SCADA 系统中的实时数据进行采集、解码、压缩和记录。全景数据记录模块充分利用了SCADA 系统的编程环境和接口,实现了双机进程级的热备用和数据的同步;通过对压缩算法和文件读写方式的优化,使该模块进程仅占用1%~2%的CPU 负载,对原有的功能没有任何不利影响;通过配置独立磁盘和循环队列算法的文件存储模式,数据记录系统能够存储28天的全景数据文件,超过存储期限的数据通过安全装置传输到信息管理大区的文件备份系统长期保存。 · 15·

数据分析与挖掘在金融方面的应用

数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》()给出的定义,“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险,但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展,多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成,商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制,定性并尝试测量这一风险,作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下,操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本,从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手,对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理,一般要进行以下几个步骤的工作:数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示: 图:操作风险量化测评和管理的整体思路

分类梳理,明确其业务流程,找出关键节点,并在关键节点处科学设置风险监测指标,通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是,依据对操作风险模型构建的要求,财务公司在设置风险检测指标时,将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标(以下简称为“频率指标”)和操作风险事件损失指标(以下简称为“损失指标”)。在完成风险指标设置的工作后,财务公司对上述指标进行横向分类,即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险,将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式:内部欺诈,外部欺诈,聘用员工做法和工作场所安全性,客户、产品及业务做法,实物资产损坏,业务中断和系统失灵,交割及流程管理。财务公司通

数据分析系统_APP建设方案

决策分析系统APP端建设方案

目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下: (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)

1.概述 1.1.项目背景 移动互联,是基于“个人移动数字信息终端”(如:手机、平板电脑、PDA 等)接入互联网,用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强,操作界面不断优化,外观时尚轻薄,能满足8小时以上的连续户外操作的需求,价格也不断下降,智能手机的用户不断增加;同时,随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展,覆盖面至少到乡镇一级,理论速度都提升少2M以上;根据摩根(Morgan)的报告,移动互联时代的设备将超过100亿台,一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代,将势不可挡的来临,企业将移动互联网技术应到工作业务中,为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统,为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器,为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务,应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展,建设数据分析系统APP移动客户端,方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作,更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合,不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。 (1)在管理决策层面,及时掌握卷烟营销情况,为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

金融数据处理方案

金融数据处理方案设计 基于Eviews 班级: 学号: 姓名: 成绩: 优良中及不 2018 年1月11日

实训目的及内容 实训目的 根据所掌握的计量经济学等相关知识,利用相关计量软件,分析金融数据,验证金融基本理论或模型。 实训内容 金融学理论范畴非常广泛,包括的知识体系非常大。鉴于金融资产投资人 最关注的是其收益和风险,我们可以从以下项目选做:(1)收益率分析及其波 动性;(2)投资组合理论与资本资产定价模型;(3)固定收益证券分析;(4)基于VaR的金融风险分析于度量;(5)衍生产品分析预定价等等。 实训项目

项目一:Eviews 简介 (说明:介绍内容不作硬性规定,以回忆其功能、可以做什 么为主要目的,内容要求一页半到两页,不能超过两页,不要抄袭大篇东西,要总结归纳的东西) 小四号字,行间距1.25,首行缩进2 字符。

项目二:股票收益率基础分析 一、相关理论分析 (一)简单收益率 股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐,是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息,相对收益就是股票收益率。股票收益率的计算公式:股票收益率= 收益额/原始投资额,运用金融学知识,计算股票收益率其中,简单收益率公式=(卖出价-买入价)/买入价 (二)对数收益率 对数收益率同连续复利收益率R′=ln(1+R)(1) (三)股利收益率 股利收益率,又称获利率,是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为:股利收益率=(每股股利/每股原市价)×100%,该收益率可用计算已得的股利收益率,也能用于预测未来可能的股利收益率。 (四)持有期收益率 持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为:[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%,股票还没有到期日的,投资者持有股票时间短则几天、长则为数年,持有期收益率就是反映投资者在一定持有期中的全部股利收入以及资本利得占投资本金的比重。持有期收益率为投资者最关心的指标,但如果要把它与债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较,必须注意时间的可比性,即要把持有期收益率转化为年率。

数据分析系统的总体架构(多维数据库)

多维数据库的概念并不复杂,(图四:pic4.jpg)举一个例子:我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时,牵扯到几个角度:时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额,叫做度量值。当然,还有成本、利润等。 这样一个模型,可以用一个三维的立方体来描述,每个维度分别代表了时间、产品和地区,立方体上的单元代表了度量值。 进一步,维度可以分为不同的层次,因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。 扩展一下我们的想象,除了时间、产品和地区,我们还可以有很多维度,例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上,使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。 虽然结构上15维的立方体很复杂,但是概念上非常简单,不是吗? 数据分析系统的总体架构分为四个部分:源系统、数据仓库、多维数据库、客户端(图五:pic5.jpg) * 源系统:包括现有的所有OLTP系统,搭建BI系统并不需要您更改现有系统。 * 数据仓库:数据大集中,通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次,当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上,往往符合叫做“星型结构”的模型。 * 多维数据库:数据仓库的数据经过多维建模,形成了立方体结构,每一个立方体描述了一个业务主题,例如销售、库存或者财务。 * 客户端:好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。 实际案例:在下面的案例中,我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库,Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库,ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。 分解树好象一个组织图。当它被展开时,通过在选定条目的重复下钻,分解树展示了您想获得的整个路径。此外,您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。 分解树在回答以下问题时很有效: * 在指定的产品组内,哪种产品有最高的销售额? * 在特定的产品种类内,各种产品间的销售额分布如何? * 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额? 在图六(pic6.jpg)中,可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开,在该分解树中,在大区这一层是按国家展开,在国家这一层是按产品分类展开。 投影图使用散点图的格式,显示2个或3个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系,而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。 投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果,比如例外的数据点就可以考虑进一步研究,因为它们落在“正常”的点群范围之外。 在图七中(pic7.jpg)各色各样的数据点代表不同产品,可以看出网络设备集中于右下区域

大数据智能分析软件

现在,公众安全的配置,网络系统的安全、信息中心,信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展,迫切需要各种信息应用系统,灵活,高效的资源和云计算平台,以有效整合公共安全的各种信息资源,提高公安系统的稳定性、可扩展的,安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前,互联网正在经历新一轮的信息技术变革,如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎,已成为公安信息资源战役的重要组成部分,也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设,“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展,它变得越来越明显的特点是数字信息网络,提高了人、警、事的一个互动力,警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高,“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化,减少了中间环节,提高了快速反应能力,提高教学和减少战斗中,响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境,建立大数据分析平台,支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标:建立密集的信息技术支持系统;建立专业的警察命令和战斗团队;建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历,还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

金融信息系统分析和数据库设计

金融信息系统分析和数据库设计 一、系统分析: 1、简单的金融信息系统实现对用户的管理以及对账户信息的系统整 理和查询,使用户方便快捷地得到自己想要的结果。这就要求系统 必须要有一个完整的功能和易于操作的界面。 2、首先,用户想要了解信息,必须先登录账号,如果已经有了账号, 可以直接登录。若没有,要求用户提供个人真实信息注册,注册成 功后方可登录系统进行操作。 3、其次,系统要能实现对账户的管理,包括增加、修改(密码)、注 销等操作。 4、系统要能统计个人账户信息,例如账户余额,收入支出信息,并且 能进行保存。 5、系统要能统计当前所有账户的余额总额,但要求账号必须有效且未 被冻结。 6、具体流程如下:

二、部分代码: 1、登录与注册: Public class User Service{ Public Boolean login(String u,String p){} /:登录构造函数,成功返回true,失败返回null:/ Public Boolean register(String u,Stringp){}/: 注册构造函数,成功返回true,

失败返回null:/ } Public class UserDao{ Public Boolean logindata(string u,string p) { r=select count from user where username=u and password=p; //在数据库里查找用户名为u并且密码为p; return (r==true); } Public Boolean registerdata(string u,string p){ //利用JDBC r=select count from user where username==u ? false:true //判断新注册的用户名与数据库里的用户名是否重名 return (r==true); } } Public class User Service{ public boolean login(String u,String p){ UserDao user=new UserDao(); boolean r=user.logindata(u,p); return r; } Public Boolean register(string u,string p){ UserDao user=new UserDao(); Boolean b=user.registerdata(string u,string p) return b; } } 2、查询余额: Public class AccountService{ Public float getTotal(string u){}//参数为username Public float getTotal(int uid){}//参数为用户id }

(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录 一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位 从数据接入到数据应用,我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块: (1)爬虫系统 (2)数据处理、存储、计算系统 (3)数据人工智能分析、可视化系统 (4)外部接口 其中第(3)模块是核心,需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型,进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取,对数据库中的已有词条进行更新或新建,或者从全站按照关键词抓取信息,更新数据库中词条,爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统,生成词条,词条之间相互关联,可以实现跳转,可视化查看;存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的,例如美国,日本等,涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴,多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口,包括微信平台,天蝎系统,邮件营销平台,调查问卷分析平台。

金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设 (一)大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源,打破行业、部门之间的信息壁垒,运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析,将数据价值融入到金融之中,从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分: 1.大数据分析基础平台 按照功能划分数据区,设计数据模型,在统一流程调度下,整合各类数据,同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起,形成基础数据体系,提供支撑经营管理的各类数据应用,支撑上层应用。 2.大数据应用系统 基于基础数据平台,持续建设各类数据应用系统,通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段,对丰富的大数据资源进行开发使用,并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动,充分发挥大数据价值。 3.大数据管控 建立数据标准,提升数据质量,加强元数据管理能力,为平台建设及安全提供保障 (二)大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施,其设计、建设和系统实现过程中,应遵循如下指导原则: 经济性:基于现有场景分析,对数据量进行合理评估,确定大数据平台规模,后续根据实际情况再逐步优化扩容。

可扩展性:架构设计与功能划分模块化,考虑各接口的开放性、可扩展性,便于系统的快速扩展与维护,便于第三方系统的快速接入。 可靠性:系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上,在技术服务和维护响应上同用户积极配合,确保系统的可靠;对数据指标要保证完整性,准确性。 安全性:针对系统级、应用级、网络级,均提供合理的安全手段和措施,为系统提供全方位的安全实施方案,确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性:涵盖结构化,半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践,使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求,引入对应大数据相关技术。 平台性:归纳整理大数据需求,形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦:大数据平台提供开放的、标准的接口,实现与各应用产品的无缝对接 (三)基础数据来源 1.银行内部大数据资源 客户自身信息以及其金融交易行为,依照目前积累沉淀

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的

数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里,人人都希望能够借助大数据的力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求,实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图,实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽的挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据的分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券,而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要的数据不仅可以轻松偷盗,而且还是整理好的,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出,预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时,安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增,针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年,60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言,即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息,在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储,通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁和异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3

大数据分析系统需求

目录 大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用,我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块: (1)爬虫系统 (2)数据处理、存储、计算系统 (3)数据人工智能分析、可视化系统 (4)外部接口 其中第(3)模块是核心,需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型,进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取,对数据库中的已有词条进行更新或新建,或者从全站按照关键词抓取信息,更新数据库中词条,爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统,生成词条,词条之间相互关联,可以实现跳转,可视化查看;存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的,例如美国,日本等,涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴,多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口,包括微信平台,天蝎系统,邮件营销平台,调查问卷分析平台。 2、功能模块

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