深成指数和上证综指的意思

含义不同，范围不同。1、含义不同。深证综指是以深圳证券交易所上市的所有股票为计算范围，以发行量为权重的加权综合股价指数；深证成指是指深交所按照一定标准选取500家具有代表性的上市公司作为样本股票，并以样本股票的自由流通股数作为权重，采用派氏加权法的股价指数。2、范围不同。深证成指是指成分股指数，根据总市值、实际可交易市值和成交量，选择一定数量的在深交所上市的a股，深证综指是一种综合指数，样本数量不是固定的，它包括所有在深圳上市的股票，即a股和B股。

问题一：沪指深指是什么意思？？ 沪指深指分别指：上证综指即“上证综合指数”-（上海证券综合指数）和深圳综合指数。 例如上证综指： 它是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数综合。上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势。 同理可知深证综指。 另外还有常见的沪深指数，它是由上海证券交易所和深圳证券交易所共同出资发起设立的中证指数有限公司发布的沪深300指。300是指300只样本股。 问题二：深市和沪市是什么意思？ 深圳证券交易所,主要以0字打头的股票 上海证券交易所,主要以6字打头的股票 办理股东卡时,把这两项都开通,就都能买了. 没什么限制,你交易时,把要买卖的股票代码输进去即可. 问题三：沪指和深指怎么区分？ 在深圳上市的股票的指数叫深指 指数代码 399001 个股以002开头 国内股票中小企业 沪市 在上海上市的股票 指数代码 000001 个股以60开头。 国内股票主板 问题四：沪指和深指是什么意思.有什么区别 在深圳上市的股票的指数叫深指 指数代码 399001 个股以002开头 国内股票中小企业 沪市 在上海上市的股票 指数代码 000001 个股以60开头。 国内股票主板 问题五：深市和沪市有什么区别？ 沪深两市有什么区别： 一、股票代码不同。 深圳股票代码“002”开头的是中小板，“000”开头的是主板，“3”开头的是创业板；上海股票代码“6”开头的，全部的上海股票都为主板。 上海B股代码是以900开头，新股申购的代码是以730开头，配股代码以700开头。 深圳B股代码是以200开头，新股申购的代码是以00开头，配股代码以080开头。 权证：沪市是580打头，深市是031打头。 二、交易的场所不同。一个是上海，一个是深圳。 三、构成的指数不同。上证指数是加权指数，深证指数是成份指数。 四、新股申购基数单位不同。申购上海股票，资金账号最低申购1000股，每1000股为一个基数单位；申购深圳股票，一个资金账号最低是500股，每500股为一个单位基数单位。 五、股市最后十五分钟交易模式不同，上海市场没有竞价时间，深圳市场为竞价时间。 六、过户费不同，上海股票过户费每一千股收取1元，深圳股票过户费0元。 沪深两市的性质都是：通过股票的发行，大量的资金流入股市，又流入了发行股票的企业，促进了资本的集中，提高了企业资本的有机构成，大大加快了商品经济的发展。另一方面，通过股票的流通，使小额的资金汇集了起来，又加快了资本的集中与积累。 问题六：沪指和深指有什么区别， 怎么查看自己的基金属于哪个 沪综指代表的是上海的权重股 而深成指自然就是深圳的了 基金你得看基金合同，那上面会写明投资方向。比如创业板指数基金，就只能投资创业板的股票 问题七：深指与沪指是什么意思 有什么区别 我国大陆目前只有两个交易所，深圳（简称深）证券交易所和上海（简称沪）证券交易所。简单的可以这样理解：深圳交易所的股票的指数就是深指，上海交易所股票的指数就是沪指。实际上指数都是取一定数量的股票样本来计算出来的。 问题八：沪指和深指区别 沪指和深指的区别 在深圳上市的股票的指数叫深指 指数代码 399001 个股以002开头 国内股票中小企业 沪市 在上海上市的股票 指数代码 000001 个股以60开头。 国内股票主板

深证综合指数指的是深圳证券交易所编制的，以深圳证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。深证综合指数由深圳证券交易所从1991年4月3日开始编制并公开发表，该指数规定1991年4月3日为基期，基期指数为100点。

大牛没有了，长期保持谨慎。跌得多，就有强劲的中期上涨行情。个股做得好，收益丰厚。 可一年做两次。

综指就是指该指数是“综合指数”，她的统计或取样范围是市场上的全部股票，统计范围全面，所以反应的是市场的整体情况。如上证综指、深证综指。成指即“成分指数”，她的统计或取样范围是市场上的一部分股票，用来反映这部分股票的股价水平，统计范围不够全面，而是偏重某个方面。如深圳成指就是通过统计40家成分股计算出来的，上证50指数、180指数则是分别统计上海市场中的50家、180家公司计算出来的。

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深综指年增长率=本年末收盘点位比上一年收盘点位的增长率

上证综指即“上证综合指数”-（上海证券综合指数），英文是：Shanghai（securities）composite index. 通常简称：“Shanghai composite index”（上证综指） 。“上海证券综合指数”它是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数综合。上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势. 深圳证券交易所成份股价指数，简称深证成指（Compostional Index of Shenzhen Stock Market）是深圳证券交易所的主要股指。它是按一定标准选出40家有代表性的上市公司作为成份股，用成份股的可流通数作为权数，采用综合法进行编制而成的股价指标。从1995年5月1日起开始计算，基数为1000点。

指数区别不大，只不过是为了衡量两个市场的涨跌情况的。股票代码600和601开头的属于沪市，601开头一般是央企，600一般是地方国企和普通民企。股票代码000和002,开头的属于深市，其中002开头的属于深市中小板。去年推出的创业板，也属于深市，股票代码是300开头的。

我国在1990年设立股票市场后，为了全面反映沪深股市的交易情况，开始设立深圳综合指数与上海证券指数。上证指数的全称是“上海证券交易所股票价格综合指数”。上证指数是上海证券交易所于1991年7月15日开始编制和公布的，以1990年12月19日为基期，基数为100点。深证指数的前身为深证综合指数，即“深圳证券交易所股票价格综合指数”，于1991年4月4日开始编制公布，后被深圳成分指数取代。1995年2月20日开始实施发布的深圳成分指数的基准日定为1994年7月20日，基数为1000点。代表美元吗？”通常被认为代表美元，其实它是银圆的符号。”形。”作为本国货币的简写符号，但是还要加上代表本国的文字。如美元为US。

上证综合指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。该指数反映上海证券交易所上市的全部A股和全部B股的股价走势。其计算方法与深综合指数大体相同，不同之处在于对新股的处理。上证综指的计算，当有新股上市时，一个月以后方列入计算范围。我国深圳成分指数的成份股40只，以发行量为权数的加权综合股价指数基点1000点，1994年为基期，与海外主要股市编制股指的规则大体相同。拓展资料：上证指数：“上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。上证指数由上海证券交易所编制，于1991年7月15日公开发布，上证提数以"点"为单位，基日定为1990年12月19日。基日提数定为100点。随着上海股票市场的不断发展，于1992年2月21日，增设上证A股指数与上证B股指数，以反映不同股票（A股、B股）的各自走势。1993年6月1日，又增设了上证分类指数，即工业类指数、商业类指数、地产业类指数、公用事业类指数、综合业类指数、以反映不同行业股票的各自走势。至此，上证指数已发展成为包括综合股价指数、A股指数、B股指数、分类指数在内的股价指数系列。计算公式：上证指数是一个派许公式计算的以报告期发行股数为权数的加权综合股价指数。报告期指数=（报告期采样股的市价总值/基日采样股的市价总值）×100市价总值=∑（市价×发行股数）其中，基日采样股的市价总值亦称为除数。修正方法：当市价总值出现非交易因素的变动时，采用“除数修正法”修正原固定除数，以维持指数的连续性，修正公式如下：修正前采样股的市价总值/原除数=修正后采样的市价总值/修正后的除数由此得到修正后的连续性，并据此计算以后的指数。当股票分红派息时，指数不予修正，任其自然回落。根据上海股市的实际情况，如遇下列情况之一，须作修正：（1） 新股上市；（2） 股票摘牌；（3） 股本数量变动（送股、配股、减资等等）；（4） 股票撤权（暂时不计入指数）、复权（重新计入指数）（5） 汇率变动新股上市：新股上市第二天计入指数，即当天不计入指数，而于当日收盘后修正指数，修正方法为：当日的市价总值/原除数=当日的市价总值+新股的发行股数×当日收盘价/修正后的除数

上证综合指数: 上证综合指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。该指数以1990年12月19日为基准日， 基日指数定为100点，自1991年7月15日开始发布。该指数反映上海证券交易所上市的全部A股和全部B股的股价走势。其计算方法与深综合指数大体相同，不同之处在于对新股的处理。 上证综指的计算，当有新股上市时，一个月以后方列入计算范围。 深证综合指数: 深证综合指数是深圳证券交易所从1991年4月3日开始编制并公开发表的一种股价指数，该指数规定1991年4月3日为基期，基期指数为100点。综合指数以所有在深圳证交所上市的所有股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数，其基本计算公式为：即日综合指数=(即日指数股总市值/基日指数股总市值×基日指数),每当发行新股上市时，从第二天纳入成份股计算，这时上式中的分母下式调整。 新股票上市后“基日成分股总市值”=原来的基日成分股总市值+新股发行数量×上市第一天收盘价

　　深证综合指数，是深圳证券交易所编制的，以深圳证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。该指数以1991年4月3日为基日，基日指数定为100点。深证综合指数综合反映深交所全部A股和B股上市股票的股价走势。此外还编制了分别反映全部A股和全部B股股价走势的深证A股指数和深证B股指数。深证A股指数以1991年4月3日为基日，1992年10月4日开始发布，基日指数定为100点。深证B股指数以1992年2月28日为基日，1992年10月6日开始发布，基日指数定为100点。　　深证成份股指数，是从上市的所有股票中抽取具有市场代表性的40家上市公司的股票作为计算对象，并以流通股为权数计算得出的加权股价指数，综合反映深交所上市A、B股的股价走势。该指数取1994年7月20日为基日，基日指数定为1000点。成份股指数于1995年1月23日开始试发布，1995年5月5日正式启用。40家上市公司的A股用于计算成份A股指数及行业分类指数，40家上市公司中有B股的公司，其B股用于计算成份B股指数。深证成份股指数，还就A股编制分类指数，包括工业分类指数、商业分类指数、金融分类指数、地产分类指数、公用事业分类指数、综合企业分类指数。深证成份股指数选取样本时考虑的因素有：1.上市交易日期的长短；2.上市规模，按每家公司一段时期内的平均总市值和平均可流通股市值计；3.交易活跃程度，按每家公司一段时期总成交金额计。确定初步名单后，再结合以下各因素评选出40家上市公司作为成份股：1.公司股票在一段时期内的平均市盈率；2.公司的行业代表性及所属行业的发展前景；3.公司近年的财务状况、盈利记录、发展前景及管理素质等；4.公司的地区、板块代表性等。为保证指数的代表性，必须视上市公司的变动更换成份股，深圳证券交易所定于每年1、5、9月对成份股的代表性进行考察，讨论是否需要更换。

上证综合指数 000001深证综合指数 399106

深证综指代码399106其高点是今年的6月12日的3156.96点

深圳成指 （一） 指数发布背景 1995年1月9日深圳证券交易所发布公告： “自1995年1月23日（星期一）起，深圳证券交易所开始试行并即时发布成份股指数及其分类指数共九项。” “成份股指数的基日是：1994年7月20日，基日指数为1000点。” “深交所这次编制并实时发布成份股指数的原因，是鉴于长期以来，不断有投资者反映原综合指数有一些不足之处： 第一、用总股本作为权数不尽合理。中国股市目前是个人股市场，国家股和法人股不能上市流通。用总股本作为权数编制指数，难以如实反映市场状况。 第二、新股上市影响指数走低。目前用全部股票计算指数，新股上市第二天即纳入指数计算，由于新股上市后价格不太稳定，获利套现较多，如果开高走低，往往拖累指数下跌。 第三、结构变动频繁。每次新股上市即纳入计算，从最初的5只增加到目前的142只，每只股票对指数的影响在不断降低，内部结构在不断变动，指数前后的可比性不强。 第四、除权时的调整计算有偏差。由于采用总股本计算除权价，如果国家股、法人股、个人股分红方案不同，则这种除权价对于个人股来说往往不是一个有效的指标。用来计算指数会产生偏差。有时填权股票会使指数下跌，贴权股票却使指数上升。 第五、缺少分类指数。 深交所经过研究，决定另外编制一个成份股指数系列，为投资者提供更多反映深股走势的参考指标。成份股指数将与原综合指数共存，从不同的侧面反映深股大市走势。” 深证成份指数作为新中国证券市场第一条成份股指数，迄今已有十年之久，对市场产生了深远的影响。深成指的发布改变了当时证券市场上存在的问题，包括：用总股本作为权数不尽合理；新股上市后短期内走势不稳定；结构变动频繁等等。由于其编制方法的主要原则十年一贯，使之成为研究中国股市历史的重要参考系。 http://www.szse.cn/main/marketdata/Catalog_1812.aspx 深圳综合股票指数系由深圳证券交易所编制的股票指数，1991年4月3日为基期。 该股票指数的计算方法基本与上证指数相同，其样本为所有在深圳证券交易所挂牌上市 的股票，权数为股票的总股本。由于以所有挂牌的上市公司为样本，其代表性非常广泛， 且它与深圳股市的行情同步发布，它是股民和证券从业人员研判深圳股市股票价格变化 趋势必不可少的参考依据。在前些年，由于深圳证交所的股票交投不如上海证交所那么 活跃，深圳证券交易所现已改变了股票指数的编制方法，采用成分股指数，其中只有40 只股票入选并于1995年5月开始发布。 现深圳证券交易所并存着两个股票指数，一个是老指数深圳综合指数，一个是现在 的成分股指数，两个指数间的区别并不是特别明显。都是别人的答案。但是说的比较有道理，供你参考！！！

综合指数反映的比较全面，所以大多是看综合指数，但主要还是要看你自己的习惯了。

入选深证成指指数是是指在证券市场中，某一个企业的股票被选入恒生综合指数、道琼斯指数等指数的现象。　　同时入选这三只指数，意味着该公司已经从当地的一家上市公司，发展成为具有行业成长代表性，对股东投资回报稳定，较好地承担了保护环境的社会责任，为市场投资者积极认同的上市公司。入选三只指数样本股以后，该公司的二级市场走势，将对深证100指数、深证红利指数，泰达环保指数表现产生影响。

1、深圳成指是股市之处就开始使用的，比较老，所以就一直沿用下来了。深证综指是96年以后才开始启用，所以一直没有作为正式的场合用。2、这个问题应该是很早的时候就出现了的，历史问题，上证开始没有深圳成分指数，一旦有了深成指后，大部分散户都喜欢小盘股，快进快出，涨幅大，盘子小，做庄容易等特点。

13.72%。

你所指的收益率是指数的涨跌幅吧。主要原因是计算两者指数的样本股是完全不相同的，上证指数的样本股是上海证券交易所交易的全部股票，且上海证券交易所的较大市值的股票是以中国石油、工行等为首的股票，而深圳则不是。基本因素是一致的，但区别在于计算指数的样本股的个股身上，故此会出现两者的涨跌幅有所不同

沪指指上海证券综合指数，而深指是指深圳证券交易所综合指数。上海证券综合指数简称“上证指数”或“上证综指”，其样本股是在上海证券交易所全部上市股票，包括A股和B股，反映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况，自1991年7月15日起正式发布。深圳证券交易所成立于1990年12月1日，是为证券集中交易提供场所和设施，组织和监督证券交易，履行国家有关法律、法规、规章、政策规定的职责，实行自律管理的法人。扩展资料：深圳股票代码“002”开头的是中小板，“000”开头的是主板，“3”开头的是创业板;上海股票代码“6”开头的，全部的上海股票都为主板。上海B股代码是以900开头，新股申购的代码是以730开头，配股代码以700开头。深圳B股代码是以200开头，新股申购的代码是以00开头，配股代码以080开头。权证的沪市是580打头，深市是031打头。申购上海股票，资金账号最低申购1000股，每1000股为一个基数单位;申购深圳股票，一个资金账号最低是500股，每500股为一个单位基数单位。沪深两市的性质都是通过股票的发行，大量的资金流入股市，又流入了发行股票的企业，促进了资本的集中，提高了企业资本的有机构成，大大加快了商品经济的发展。另一方面，通过股票的流通，使小额的资金汇集了起来，又加快了资本的集中与积累。参考资料来源：百度百科-上海证券综合指数参考资料来源：百度百科-深圳证券交易所

你好，不是的，一般大家提到的大盘主要是特指上证综合指数，但实质上，大盘包括上涨综合指数和深圳成份指数！

SZZZ(深证综指)或者399106,回车即可.

上证综指即“上证综合指数”-（上海证券综合指数），英文是：Shanghai（securities）composite index. 通常简称：“Shanghai composite index”（上证综指） 。“上海证券综合指数”它是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数综合。上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势 深证应该是深证成指。深圳证券交易所成份股价指数，简称深证成指（Compostional Index of Shenzhen Stock Market）是深圳证券交易所的主要股指。它是按一定标准选出40家有代表性的上市公司作为成份股，用成份股的可流通数作为权数，采用综合法进行编制而成的股价指标。从1995年5月1日起开始计算，基数为1000点。其他的专业术语：开盘价：指每天成交中最先的一笔成交的价格。 收盘价：指每天成交中最后的一笔股票的价格，也就是收盘价格。 成交数量：指当天成交的股票数量。 最高价：指当天股票成交的各种不同价格是最高的成交价格。 最低价：指当天成交的不同价格中最低成交价格。 升高盘：是指开盘价比前一天收盘价高出许多。 开低盘：是指开盘价比前一天收盘价低出许多。 盘档：是指投资者不积极买卖，多采取观望态度，使当天股价的变动幅度很小，这种情况称为盘档。 整理：是指股价经过一段急剧上涨或下跌后，开始小幅度波动，进入稳定变动阶段，这种现象称为整理，整理是下一次大变动的准备阶段。 盘坚：股价缓慢上涨，称为盘坚。 盘软：股价缓慢下跌，称为盘软。 跳空：指受强烈利多或利空消息刺激，股价开始大幅度跳动。跳空通常在股价大变动的开始或结束前出现。 回档：是指股价上升过程中，因上涨过速而暂时回跌的现象。 反弹：是指在下跌的行情中，股价有时由于下跌速度太快，受到买方支撑面暂时回升的现象。反弹幅度较下跌幅度小，反弹后恢复下跌趋势。 成交笔数：是指当天各种股票交易的次数。 成交额：是指当天每种股票成交的价格总额。 最后喊进价：是指当天收盘后，买者欲买进的价格。 最后喊出价：是指当天收盘后，卖者的要价。 多头：对股票后市看好，先行买进股票，等股价涨至某个价位，卖出股票赚取差价的人。 空头：是指变为股价已上涨到了最高点，很快便会下跌，或当股票已开始下跌时，变为还会继续下跌，趁高价时卖出的投资者。 涨跌：以每天的收盘价与前一天的收盘价相比较，来决定股票价格是涨还是跌。一般在交易台上方的公告牌上用“+”“-”号表示。 价位：指喊价的升降单位。价位的高低随股票的每股市价的不同而异。以上海证券交易所为例：每股市价末满100元 价位是0.10元；每股市价100-200元 价位是0.20元；每股市价200-300元 价位是0.30元；每股市价300-400元 价位是0.50元；每墒屑?00元以上 价位是1.00元； 僵牢：指股市上经常会出现股价徘徊缓滞的局面，在一定时期内既上不去，也下不来，上海投资者们称此为僵牢。 配股：公司发行新股时，按股东所有人参份数，以特价（低于市价）分配给股东认购。 要价、报价：股票交易中卖方愿出售股票的最低价格。 行情牌： 一些大银行和经纪公司，证券交易所设置的大型电子屏幕，可随时向客户提供股票行情。 盈亏临界点：交易所股票交易量的基数点，超过这一点就会实现盈利，反之则亏损。 填息：除息前，股票市场价格大约等于没有宣布除息前的市场价格加将分派的股息。因而在宣布除息后股价将上涨。除息完成后，股价往往会下降到低于除息前的股价。二者之差约等于股息。如果除息完成后，股价上涨接近或超过除息前的股价，二者的差额被弥补，就叫填息。 票面价值：指公司最初所定股票票面值。 法定资本：例如一家公司的法定资本是2000万元，但开业时只需1000万元便足够，持股人缴足1000万元便是缴足资本。 蓝筹股：指资本雄厚，信誉优良的挂牌公司发行的股票。 信托股：指公积金局批准公积金持有人可投资的股票。 可进行按金交易股：指可以利用按金买卖的股票。 包括股息：买卖股票时包括股息在内。 不包括股息：买卖股票时不包括股息在内。 包括红股：买卖股票时包括公司发放红股在内。 不包括红股：买卖股票时不包括红股。 包括附加股：可享有公司分发的附加股。 不包括附加股：不连附加股在内。 包括一切权益：包括股息、红股或股加股等各种权益在内。 不包括一切权益：即不享有各种权益。 经纪人佣金：经纪人执行客户的指令所收取的报酬，通常以成交金额的百分比计算。 多头市场：也称牛市，就是股票价格普遍上涨的市场。 空头市场：股价呈长期下降趋势的市场，空头市场中，股价的变动情况是大跌小涨。亦称熊市。 股本：所有代表企业所有权的股票，包括普通股和优先股。 资本化证券：根据普通股股东持股股份的比例，免费提供的新股，亦称临时股或红利股。 现卖：证券交易所中交易成交后，要求在当天交付证券的行为称为现卖。 多翻空：原本看好行情的多头，看法改变，不但卖出手中的股票，还借股票卖出，这种行为称为翻空或多翻空。 空翻多：原本作空头者，改变看法，不但把卖出的股票买回，还买进更多的股票，这种行为称为空翻多。 买空：预计股价将上涨，因而买入股票，在实际交割前，再将买入的股票卖掉，实际交割时收取差价或补足差价的一种投机行为。 卖空：预计股价将下跌，因而卖出股票，在发生实际交割前，将卖出股票如数补进，交割时，只结清差价的投机行为。 利空：促使股价下跌，以空头有利的因素和消息。 利多：是刺激股价上涨，对多头有利的因素和消息。 长空：是对股价前景看坏，借来股票卖，或卖出股票期货，等相当长一段时间后才买回的行为。 短空：变为股价短期内看跌，借来股票卖出，短时间内即补回的行为。 长多：是对股价远期看好，认为股价会长期不断上涨，因而买进股票长期持有，等股价上涨相当长时间后再卖出，赚取差价收益的行为。 短多：是对股价短期内看好，买进股票，如果股价略有不涨即卖出的行为。 补空：是空关买回以前卖出的股票的行为。 吊空：是指抢空头帽子，卖空股票，不料当天股价末下跌，只好高价赔钱补进。 多杀多：是普遍认为当天股价将上涨，于是市场上抢多头帽子的特别多，然而股价却没有大幅度上涨，等交易快结束时，竞相卖出，造成收盘价大幅度下跌的情况。 轧空：是普遍认为当天股价将下跌，于是都抢空头帽子，然而股价并末大幅度下跌，无法低价买进，收盘前只好竞相补进，反而使收盘价大幅度升高的情况。 死多：是看好股市前景，买进股票后，如果股价下跌，宁愿放上几年，不嫌钱绝不脱手。 套牢：是指预期股价上涨，不料买进后，股价一路下跌；或是预期股价下跌，卖出股票后，股价却一路上涨，前者称多头套牢，后者是空头套牢。 抢帽子：指当天低买再高卖，或高卖再低买，买卖股票的种类和数量都相同，从中赚取差价的行为。 帽客：从事抢帽子行为的人，称为帽客。 断头：是指抢多头帽子，买进股票，不料当天股价末上涨，反而下跌，只好低价赔本卖出。 大户：就是大额投资人，例如财团、信托公司以及其它拥有庞大资金的集团或个人。 散户：就是买卖股票数量很少的小额投资者。 作手：在股市中炒作哄抬，用不正当方法把股票炒高后卖掉，然后再设法压低行情，低价补回；或趁低价买进，炒作哄抬后，高价卖出。这种人被称为作手。 吃货：作手在低价时暗中买进股票，叫做吃货。 出货：作手在高价时，不动声色地卖出股票，称为出货。 掼压：用不正当手段压低股价的行为叫惯压。 坐轿子：目光锐利或事先得到信息的投资人，在大户暗中买进或卖出时，或在利多或利空消息公布前，先期买进或卖出股票，待散户大量跟进或跟出，造成股价大幅度上涨或下跌时，再卖出或买回，坐享厚利，这就叫“坐轿子” 抬轿子：利多或利空消息公布后，认为股价将大幅度变动，跟着抢进抢出，获利有限，甚至常被套牢的人，就是给别人抬轿子。 热门股：是指交易量大、流通性强、价格变动幅度大的股票。 冷门股：是指交易量小，流通性差甚至没有交易，价格变动小的股票。 领导股：是指对股票市场整个行情变化趋势具有领导作用的股票。领导股必为热门股。 投资股：指发行公司经营稳定，获利能力强，股息高的股票。 投机股：指股价因人为因素造成涨跌幅度很大的股票。 高息股：指发行公司派发较多股息的股票。 无息股：指发行公司多年末派发股息的股票。 成长股：指新添的有前途的产业中，利润增长率较高的企业股票。成长股的股价呈不断上涨趋势。

我们先来了解什么叫指数：所谓指数就是指的是n个数值以一定的权值相加后得到的结果，比如a的值是30，占60％的比重，b值是50，占40％比重，那么这个目前的指数就是30*60％+50*40％＝38；而大盘指数呢，一般就是指所有股票股价经过一定的权值加权之后所获得的一个值，他的变化与所有股价的变化都有关，也反映整体大势的变化。大盘一般指上证综合指数。 上证综合指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。该指数以1990年12月19日为基准日，基日指数定为100点，自1991年7月15日开始发布。该指数反映上海证券交易所上市的全部A股和全部B股的股份走势。其计算方法与深综合指数大体相同，不同之处在于对新股的处理。 所以看大盘就可以知道现在的大部分股票的走势，然后再判断自己应该进行什么操作(是买入还是卖出）

因为深圳成指是股市之处就开始使用的，比较老，所以就一直沿用下来了。深证综指是96年以后才开始启用，所以一直没有作为正式的场合用仅仅是习惯问题而已就像现在，如果开发一个指数，上证**，如果比现在的上证指数更合理，更能展现股市总体情况，那其结果也是推广不开，大家看的还是老的。

沪指、深指的区别如下1、上市地点不同在深圳上市的股票的指数叫深指；在上海上市的股票称为沪指。2、构成的指数不同上证指数是加权指数，深证指数是成份指数。3、指数代码不同深指指数代码399001；沪指的指数代码为000001。4、个股不同深指的个股是以002打头的国内股票中小企业；而沪指个股则是以60开头的国内股票主板。5、代表意思不同上证指数代表沪市大部分股的走势；深证成指代表大部分深市股的走势。参考资料来源：百度百科-上海证券综合指数参考资料来源：百度百科-深证综合指数

通达信的指标函数里没有有关深成指和深综指的，所以没有数据和函数可以调用，你要求的指标恐怕难以实现。

指数基数和算法不一样深圳股票市场发展也比上海早

深证综指是1996年1月2日开始列入指数的，当时上证综指已有5年的涨幅达555点。从1996年起，约20年中，深证综涨了2196点（周五收2196点），上证综指涨了2979点（周五收3434点）。为什么沪强深弱？主要是因为两个市场股票的品种不同。人们常用的深成指，其代表的股票多年来只有40只，去年才改为500只，尽管如此，其涨幅也不如上证综指。以1991年4月3日为起点，上证综指（3434-121）/121=27，涨了27倍，深成指（12134-998）/998=11，才涨了11倍。至于原因，也只能归结于品种不同。

2022-07-13深市异动规则的改变：旧算法： 偏离值=股票当日涨幅-深综指当日涨幅 三日偏离值=偏离值D1+偏离值D2+偏离值D3，即为连续三日的偏离值相加。 新算法： 三日偏离值=股票三日区间涨幅-深综指三日区间涨幅 异动规则：三日偏离值大于20%为一次异动。四次异动被关小黑屋。 造成的后果：如果一只票连续两个涨停板即为20%，同时深综指只要下跌，二者相减即大于20%，就是一次异动。这会严重压缩连板高度，最高可能只到7板高度，到第8板就会异动4次，就会被关小黑屋。 新玩法： 1.连续两个连板后下跌或横盘1-2天再连续两板，如此往复。更大可能是连续6-7板后下跌震荡10天左右，然后再走二波甚至三波。 2.资金会流向创业板、科创板20cm的票(监管松或“一次异动”已经喜提40cm涨幅) 3.大盘指数连续上涨时就可以连续板，比如：个股二连板涨幅20%，指数也连续上涨2天，那么就不会触发异动，就与旧规则3日触发异动相同了。 4.60与00开头的票将会被一视同仁，不会有区别对待了。以前由于深证监管相对较松，大妖股多数是以00开头的票。新规则下二者就没有任何差异了。

上证综合指数 上证综合指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。该指数以1990年12月19日为基准日，基日指数定为100点，自1991年7月15日开始发布。该指数反映上海证券交易所上市的 全部A股和全部B股的股价走势。其计算方法与深综合指数大体相同，不同之处在于对 新股的处理。 上证综指的计算，当有新股上市时，一个月以后方列入计算范围。 我国深圳成分指数的成份股40只，以发行量为权数的加权综合股价指数基点1000点，1994年为基期，与海外主要股市编制股指的规则大体相同。

移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。五、大数据让每个人更加有个性对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。七、大数据如何预言未来？著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

确实，CRM系统可以对企业的销售工作效率产生积极的影响，帮助销售人员更加出色地完成工作。以下是CRM系统如何提升销售工作效率的几个方面：提供全面的客户信息：CRM系统能够集中存储和管理客户信息，包括联系方式、购买历史、偏好等。销售人员可以通过CRM系统快速访问这些信息，了解客户背景，并基于此为客户提供更有针对性的服务和建议。自动化任务和工作流程：CRM系统可以自动化一些常规的销售任务和工作流程，如跟踪销售进展、发送提醒、生成报告等。这样销售人员可以节省时间和精力，将更多精力投入到与客户的沟通和关系建设上。提供销售过程的可视化和监控：CRM系统能够呈现销售过程的可视化视图，从潜在客户到成交的全过程可一目了然。销售人员可以及时掌握每个阶段的销售机会和进展情况，及时跟进和调整策略，提高销售效率和转化率。支持团队协作和知识共享：CRM系统可以促进销售团队的协作和知识共享。通过CRM系统，销售人员可以轻松共享客户信息、交流经验和最佳实践，提高整体销售团队的绩效。提供数据分析和预测功能：CRM系统可以对客户数据进行分析，为销售人员提供深入洞察和预测。通过分析客户行为和购买模式，销售人员可以更好地理解客户需求，制定个性化的销售策略，并做出准确的销售预测。也可以试试百度输入法-口袋资料库：核心功能有话术库、SOP话术、资料库、朋友圈模版、企业通知、智能推荐、云端存储、管理后台。总之，CRM系统的使用可以提高销售工作效率，帮助销售人员更好地管理客户关系、自动化任务、加强团队合作，并通过数据分析和预测指导销售决策。然而，成功利用CRM系统仍然需要有合适的培训、良好的数据质量和持续的管理支持，以实现最大的效益。

受到我国经济不断稳定恢复的状态，持续提高生产需求影响，进一步提升煤炭消费量，市场的供给与需求都很旺盛，煤炭价格趋势处于高位波动状态，煤炭企业得到了良好的发展。安源煤业作为煤炭行业的优质企业，我今天就好好为大家讲解一下。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：安源煤业主营从事于煤炭采选及经营，煤炭和物资流通业务；公司主要经营的产品及服务有炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；作为江西省省属煤炭上市企业的安源煤业，在江西省煤炭供需格局中的地位比较突出。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势安源煤业的煤炭业务相比较江西省外的竞争对手具有运输距离短、成本低的区域优点。2020年，全省有不足300万吨的自产煤炭、超800万吨的煤炭销量，且随着江西省经济稳定发展，对煤炭资源的需求也愈加旺盛，所以说市场空间并不紧缩。江西省属唯一的煤炭上市企业--安源煤业，担负着保障江西省煤炭持续稳定供应职责，具有至关重要的地位；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，拥有明显的销售及价格竞争优点。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业与省内各焦化企业加强了合作，现在已经有了煤焦一体化综合效应；对现有资源进行充分利用因此才把港口码头作为平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，强化市场主导作用。并且，安源煤业一直投入资源用于提高煤层气开发利用效率，充分实现企业效益最大化。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看在供给侧改革和低碳发展这一大环境下，将进一步提升优质资源溢价。煤炭行业深入推进供给侧结构性改革，着力于推进产业转型升级，煤炭行业在安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用方面获得了新进展，煤炭行业在供应保障能力和上下游产业协同发展能力上面，都在不断的提升中。也因为下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素的影响，煤炭的供给与需求始终保持平衡状态，价格就在中高位徘徊。由于受宏观经济复苏、市场需求旺盛，煤化工行业也受到了影响，产品的价格不断攀升，收益能力明显提升。所以，我觉得，安源煤业公司作为煤炭行业中的优质企业，有希望在这次行业快速发展的时机中，从里面获取到较大红利。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

受到我国经济持续稳步恢复，生产需求继续回升影响，进一步提升煤炭消费量，有着旺盛的市场供给与需求，煤炭价格处于高位波动，煤炭企业有着较高的收益。关于煤炭行业中的优质企业--安源煤业，我今天就在此与大家好好聊聊。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：安源煤业主要的业务内容包括煤炭采选及经营，煤炭跟物资流通业务；公司带来的主要产品及服务包括炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；作为江西省省属煤炭上市企业的安源煤业，在江西省煤炭供需格局中拥有的地位很有利。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势安源煤业的煤炭业务相比较江西省外的竞争对手具有运输距离短、成本低的区域优点。2020年，全省自产煤炭不足300万吨、煤炭消费量超8,000万吨，加上江西省的经济发展平稳，煤炭资源的需求量自然也会有所增加，所以市场空间是非常大的。安源煤业，以江西省属唯一的煤炭上市企业的姿态，承担保障江西省煤炭持续稳定供给职责，具有大有可观的地位；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，具有显而易见的销售及价格竞争优势。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业加强与省内各焦化企业的合作，目前已经出现了煤焦一体化综合效应；对现有资源进行充分利用因此才把港口码头作为平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，加强市场主导权。而且，安源煤业专注于强化煤层气开发利用效率，最高限度地提升企业效益。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看由于供给侧改革和低碳的发展，有望有更高的优质资源溢价。同时煤炭行业又在深入推进供给侧结构性改革，大力促进产业转型升级，在安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用方面，煤炭行业都取得更进一步的发展，行业也在持续提高供应保障能力和上下游产业协同发展能力。由于，受到下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素影响，在煤炭的供需上面，依旧保持平衡，价格就在中高位迂回。煤化工行业受宏观经济复苏、市场需求旺盛等因素影响，也使得产品价格持续上涨，整个行业的收益能力不断提升。整体来看，我认为，作为煤炭行业中的优秀企业安源煤业，很有可能会在这一次行业高速发展之际从中获取较大红利。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

楼主你好，这种大系统对硬件设备，软件技术要求都是非常严格。每年的618，双11，对于京东、阿里的技术大咖来说，很紧张状态。这种活动每秒钟处理的订单量都是千万级的。这种大系统都是由各个子系统之间相互配合完成的。硬件设备就不用多说了，采购最好的。重点说一下软件部分。对于这种大系统。用的技术很多。也是业界都在用的技术，比如大数据实时数据处理、大数据实时计算、几乎准实时查询检索等等。大数据实时数据处理用的技术主要是Flume+Kafka+SparkStreaming、Flume+Kafka+Storm、Flink等。这些技术每个技术细节就不详细讲述了。它们都是处理海量数据使用的开源框架，对于京东或者阿里很有可能优化了源码，开发出适合他们公司需要的场景框架。但是核心技术差异不大。大数据实时计算技术基本上都是用Kafka、SparkStreaming、SparkSQL、SparkGrapnX等中的一个或者多个去完成。大数据准实时查询检索用的技术就很多，这里介绍两种，一种是交互式查询，创建二级索引（Hbase+Solr），另外一种ElasticSearch全文检索框架。大系统用到的技术都差不多，关键看架构师怎么设计架构好业务场景，设计不好就会出现最早的购票系统12306。设计好了就像现在的京东商城、天猫商城处理那么大数据量还能运行正常。技术在快速发展，未来各个行业都会有这种千万级秒处理的大平台。需要大家不断的给自己充电学习。大家一起加油！谢谢大家！如有疑问，可以私信我。

吴培南：1965年7月出生，本科学历，讲师，中共党员。曾任萍乡矿务局技校教师、团委负责人、副书记、政工科副科长、科长，萍乡矿务局教培中心行政办主任，萍乡矿务局经营办劳动力市场、劳社办劳动力市场副主任，萍乡矿务局劳资社保处劳动力市场主任、副主任经济师、主任经济师、副处长、处长，萍乡矿业集团有限公司副总经济师兼劳资社保处处长、副总经理、党委委员、常委、副总经理、党委书记，萍乡矿业集团有限责任公司党委副书记、总经理，现任萍乡矿业集团有限责任公司党委书记、董事长、总经理，安源煤业集团股份有限公司监事。

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助！~

杨峰：1970年7月生，民商法学博士、博士后，民建会员。曾任华侨大学法学院讲师，江西财经大学法学院副教授、教授、副院长，上海财经大学法学院教授、副院长，中文天地出版传媒股份有限公司独立董事，现任南昌大学法学院院长、教授，江西斯沃德教育发展股份有限公司独立董事，仁和药业股份有限公司独立董事、安源煤业集团股份有限公司独立董事。

金正空调的年产值大约在20亿左右。这是因为公司产品种类多样，涵盖了中央空调、家用空调和商用空调等，可以满足不同人群的需求。此外，金正空调一直致力于产品品质和技术的提高，不断创新，这使得公司在市场上拥有很高的竞争力。在公司的发展过程中，金正空调不仅注重产品的质量和技术创新，还积极拓展销售渠道和市场范围。公司在全国各大城市设立了销售和售后服务中心，确保产品质量和服务质量。为了保证生产效率和产品的高品质，金正空调有严格的生产流程和质量监控措施。例如，公司实行严格的质料检验和生产流程监控，确保产品的质量达到标准。综合来看，金正空调在不断发展创新的同时，始终保持着良好的市场竞争力和稳定的产值。

用友BQ商业分析软件（以下简称用友BQ）是集企业多系统的数据中心、分析中心、控制中心、体验中心于一体的全方位商业分析软件，用友BQ能够帮助企业将各类数据进行快速整合，并根据不同人员的需要，通过丰富的展示分析手段为正确的人提供正确的信息，灵活快速地响应企业管理变化，为企业搭建一套完善的辅助决策分析体系，同时提供丰富的用户体验形式，包括：手机、iPad、大型触摸屏，为企业决策者提供随时随地，准确有效的数据资讯和决策辅助。用友BQ商业分析软件产品划分为四大类，包括BI、BA、BE、BC：商业智能（BI）：开放、统一商业分析工具，是用友BQ商业分析解决方案的基础，为商业分析提供了各种必要的组件和工具，如：任务调度、统一数据源管理、跨数据源的数据整合（ETL）、海量数据存储（DW）、快速数据查询、灵活报表设计、OLAP分析、标准数据统计分析与挖掘模型，同时有开放的SDK和符合VBA的开发规划，任何第三方都可以开发扩展符合用友BQ规划的商业分析组件。业务分析（BA）：透视经营、幸福决策。用友BQ提供多种应用主题分析用于辅助决策，如财务分析、供应链管理分析等，全方位透视企业经营状况，多角度支持企业决策。决策体验（BE）：触动数据，全景分析：用友BQ利用各种先进技术手段，为您带来轻松丰富的决策体验，既可以通过IE浏览器访问决策门户，也可以通过移动设备（目前可支持iPhone和iPad）随时随地获得用友BQ对您的决策支持，只需轻轻一点一划，海量数据即化为全景分析，体验新颖的决策过程。商业分析云（BC）：增值服务，提升价值。用友BQ商业分析云致力为企业提供更快速，更有价值的商业分析，用友BQ商业分析云目标是打造一个全产业链的商业分析联盟，企业不仅可以直接从云上获取和使用已有的分析/决策模型，还可通过其找到，并聘请各个领域的专家为您提供服务，如：业务专家为您梳理业务，数据专家整理数据，管理科学专家优化数据决策模型等。用友华表将长期致力于打造满足本土企业需求、灵活易用的商业智能产品，同时通过技术伙伴、集成伙伴与经营伙伴、独立软件开发商伙伴一起形成商业分析生态系统，为用户提供全方位的商业分析应用服务。

虞义华：男，中国国籍，无境外永久居留权，1977年10月出生，博士学历，教授职称。2009年8月至2011年8月，任中国人民大学经济学院讲师；2011年9月至2019年3月，任中国人民大学经济学院副教授；2016年3月至今，任安源煤业集团股份有限公司独立董事；2016年12月至今，任江西三鑫医疗科技股份有限公司独立董事；2018年9月至今，任九江善水科技股份有限公司独立董事；2019年1月至今，任中国瑞林工程技术股份有限公司独立董事；2019年3月至2019年8月，任中国人民大学应用经济学院副教授；2019年9月至今，任中国人民大学应用经济学院教授。

张人千：男，1974年12月出生，中国国籍，无境外居留权，北京航空航天大学博士，历任北京航空航天大学讲师、副教授，现任北京航空航天大学教授，中国仿真学会离散系统仿真专业委员会副主任，国家智能制造标准体系建设指南修订专家组成员。

受到我国经济持续稳步恢复，进一步恢复生产需求影响，越来越高的煤炭消费量，市场供需两旺，煤炭价格处在一个高位波动的状态，煤炭企业因此得到了大量好处。我今天就借此机会带大家好好了解一下煤炭行业中的优质企业--安源煤业。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：安源煤业主要经营煤炭采选及经营方面的业务，煤炭加上物资流通业务；公司主要提供的及服务有炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；安源煤业属于江西省省属煤炭上市企业，在江西省煤炭供需格局中拥有很有利的地位。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势安源煤业的煤炭业务相比较江西省外的竞争对手具有运距短、本钱低的区域优势。2020年，全省一共有不足300万吨的自产煤炭、超过8,000万吨煤炭消费量，现在江西省的经济发展状况越来越好，因此煤炭的需求量将会逐年上涨，所以说市场空间并不紧缩。安源煤业作为江西省属独一无二的煤炭上市企业，承担保障江西省煤炭持续平稳供应职责，具有不可估量的地位；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，拥有明显的销售及价格竞争优点。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业与省内各焦化企业建立稳定深入的合作关系，从而实现了煤焦一体化综合效应；把每一个港口的码头作为一个平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，加强市场主导权。并且，安源煤业一直投入资源用于提高煤层气开发利用效率，充分实现企业效益最大化。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看在供给侧改革和低碳发展这一基础上，有望有更高的优质资源溢价。煤炭行业深入推进供给侧结构性改革，着力推动产业转型升级，在安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用方面，煤炭行业都取得更进一步的发展，行业也在持续提高供应保障能力和上下游产业协同发展能力。受下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素影响，对于煤炭的供给与需求来说，始终处于平衡，价格处于中高位摆动。宏观经济复苏、市场需求旺盛等因素直接影响到了煤化工行业，于是产品的价格持续增长，收益能力明显提升。从整体来讲，我认为安源煤业公司作为煤炭行业中的优质企业，有可能会在这次行业高速发展之际，从里面获得到较大红利。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。1、数据采集与预处理在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。利用ETL工具将分布的，异构数据源中的数据，抽取到临时的中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，并进行实时处理分析。2、数据存储与管理对于采集到不同的数据集，有可能存在不同的结构和模式，如文件、关系表等，需要利用分布式文件系统、数据仓库、云数据库等，实现对半结构化、结构化和非结构化海量数据进行存储和管理。3、数据处理与分析对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或者整合处理，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据。4、数据结果呈现数据结果的呈现表现为云计算、标签云、关系图等。大数据的概念：大数据是指无法在可承受的时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理大数据技术是以数据为本质的，新一代革命性的信息技术，在数据挖潜的过程中，能够带动理念、技术、模式及应用实践的创新。数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是大数据爆发的根源。大数据在数据科学理论的指导下，改变创新模式和理念，如果把大数据比作一种产业，那么产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的加工能力。

我帮您查了一下，海量数据于2017-03-06在深圳证券交易所上市的，股票代码是300523，希望能帮到您。

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。一、 发展大数据技术可以提高生产力大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。二、 发展大数据技术可以改善营销决策近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。三、 发展大数据技术的未来优势大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。一、ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。二、Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。三、可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。四、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。五、数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。六、OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。七、数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。八、数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。九、企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。十、数据安全研究数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。希望对您有所帮助！~

随着大数据时代的到来，科学数据的产生和积累呈指数级增长，专业图书馆作为社会中储存信息知识、提供信息服务的信息中心，必须主动利用这些变化来进行战略性创新，满足需求，创造未来。1.建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆科学向数据密集型科学研究范式转换的成功，标志着一种新的常规科学的形成，必将引发科学研究观念和方法的新突破与新发展，并将对专业图书馆产生新的需求。因此，必须建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆，形成数据与信息融合的互操作架构，让科学研究的整个过程在数字图书馆的电子环境中进行，并对所有人开放，使科学研究的素材、思路、过程和结论得到传播和共享。培养数据密集型科研环境下的数据管理人才“数据是信息化时代的石油”，数据管理人才是数据密集型科研环境下的稀缺人才。全世界的各类海量数据正在源源不断地汇集到美国（或美国公司），这个趋势短期内还看不到转变的迹象。未来国家的核心竞争力将很大程度上依赖将数据转化为信息和知识的速度与能力，而这种转化速度和能力，实际上则取决于大数据方面的技术能力。要保持科学研究的领先地位，国家决策者和科学研究者必须高度关注大数据的趋势。美国国家科学理事会N SB在其发表的《长期保存的数字数据集合：支持21世纪的研究与教育》报告中，提出如何培育和支持被称为数据科学家的新兴科学家群体的问题：“数据科学家包括信息学家、计算机科学家、数据库和软件工程师或程序员、学科专家、数据管理者、数据标引专家、图书馆学家、档案学家等对科学数据资源的成功管理起着关键作用的人们，他们希望自己的创造性和智力贡献得到充分认可”。目前美国需要14万到19万以上具备“深度分析”专长的研究人员，而对具备数据知识的经理人员的需求超过150万。大数据的应用是技术难度极高的集成应用，如需要集成人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等跨学科领域的技术成果。数据科学家是未来10年最具吸引力的职位，数据图书馆员、数据服务馆员等数据管理人才将是数据密集型科研环境下的稀缺人才。2.建立数据驱动的E-Science服务模式在E-Science环境下，能否从传统信息服务向知识服务的突破，将是图书馆能否继续生存并保持活力的关键。因此，必须加强对科学数据的重视，认识到开展科学数据服务、提升对科学数据组织和挖掘能力，对科学研究及图书馆竞争力的重要意义。专业图书馆应针对海量数据需要长期存储的需求，为科研人员提供最佳信息和技术服务，融入用户工作流的数据生命周期。数据驱动的E-Science服务模式将是现代科学图书馆发展的新的生长点。