有哪些知名的做安防的公司？推荐一下，分析一下

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俞立：1961年6月出生，中国国籍，无境外永久居留权，博士学位。1982年8月至1993年7月，任浙江工业大学工业管理工程系教师；1993年7月至1995年7月，任瑞士洛桑联邦理工学院自动化研究所研究助理；1995年8月至2015年10月，历任浙江工业大学信息工程学院副教授、教授、副院长、院长；2015年10月至2019年12月，任浙江工业大学研究生院执行院长；2020年1月至今，任浙江工业大学信息工程学院院长；2017年12月至今，任鸿泉物联独立董事。

沈俊杰：男，1985年出生，中国国籍，无境外永久居留权，浙江大学材料科学与工程专业博士学位，高级工程师职称。主要经历如下：2012年7月至2013年9月，任索尼（中国）有限公司研究员；2013年10月至2014年10月，任杭州三合新能源科技有限公司研发总监；2014年10月至2017年2月，任浙江中科立德新材料有限公司总工程师；2017年3月至今，任杭实股权投资基金管理（杭州）有限公司任投资总监；2018年9月至2019年12月，任岩土科技股份有限公司董事；2019年3月至今，任杭州中威电子股份有限公司董事；2019年4月至今，任大连电瓷集团股份有限公司董事；2020年7月至今，任杭州市化工研究院有限公司董事。2019年8月至今，在公司任董事。

杭州中威电子股份有限公司成立于2000年03月14日，法定代表人：李一策，注册资本：30,280.6元，地址位于浙江省杭州市滨江区西兴街道西兴路1819号15-20层。公司经营状况：杭州中威电子股份有限公司目前处于开业状态，公司在A股板块上市，公司拥有53项知识产权，目前在招岗位6个，招投标项目1项。建议重点关注：爱企查数据显示，截止2022年11月26日，该公司存在：「自身风险」信息171条，涉及“裁判文书”等。以上信息来源于「爱企查APP」，想查看该企业的详细信息，了解其最新情况，可以直接【打开爱企查APP】

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孙琳女士：1977年出生，中国国籍，无境外居留权，毕业于浙江财经大学投资金融系证券投资专业，本科学历，经济师。2001年获得证券从业人员执业资格。1999年9月至2001年9月任升华集团证券投资部经理，2001年9月至2003年7月任浙江浙大网新兰德科技股份有限公司（股票代码：08106HK香港创业板）投资部经理，2003年7月至2010年8月任浙江天信科技发展有限公司项目经理、产品运营总监，先后兼任杭州天港信息技术有限公司副总经理及杭州平治信息技术有限公司副总经理。2010年9月进入本公司工作，一直担任证券部经理兼证券事务代表职务。2015年4月起担任公司董事会秘书兼证券投资部经理。

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车联网上市公司有：1、亚太股份：2020年营业收入29.21亿，同比增长－8.24%。公司车联网模块可兼容鸿蒙系统。2、＊ST安凯：2020年营业收入32.6亿，同比增长－3.44%。通过双方技术、资源优势互补，致力于推动智能网联、智能互联、车载计算及自动驾驶、云服务、智慧园区及5G+车联网等领域的合作创新，多方面构建客车智能解决方案。3、路畅科技：2020年营业收入4.93亿，同比增长－36.04%。公司是行业内较早开发北斗／GPS双模车载导航产品，较早研发车联网产品和技术的公司。从净利润增速来看：万集科技的成绩可谓过耀眼，高达2995.95%，位居首位。亚太机电、银江股份、日上集团等31家企业呈现出不同程度的下降。其中，中威电子大跌，同比下降745.65%。中威电子立足于视频监控行业，致力于为高速公路、平安城市、智能交通、金融监控等领域提供专业化行业数字视频联网监控整体解决方案。这次半年报显然数据较差，中威电子2020年上半年报显示，公司现在面临应收账款不断增大的风险、市场竞争加剧风险、募投项目的实施风险、新业务开拓的风险、系统集成项目实施风险五大风险。

以下参考下安防监控十大品牌2009年中国安防最具影响力十大品牌　　1 霍尼韦尔Honeywell (创立于1885年美国,是世界500强企业)　　2 博世Bosch (1886年德国)　　3 松下Panasonic (1918年日本)　　4 深圳安防集团股份有限公司 (以外贸为主的集团化公司，旗下有7个控股子公司)　　5 Tyco-泰科安防 (安保元件等多业务知名全球公司,美国)　　6 Phicom-飞力士 (韩国品牌-2010年纳入赛兹旗下)　　7 Sony索尼 (开始于1946年日本)　　8 Pelco-派尔高 (美国,现属于1836年的施耐德电气)　　9 Shidean Legrand-视得安 (中国名牌,深圳视得安-法国罗格朗合资)　　10 海康威视 (中国安防第一民族企业)知名安防公司列表　　1.监视器类　　TCL新技术（惠州）有限公司　　深圳市创维群欣安防科技有限公司　　四川东虹安防科技有限公司　　深圳市博康多媒体显示技术有限公司　　HIZOR科技（深圳）有限公司　　深圳市英特安防实业有限公司　　深圳市中电视讯有限公司　　2.高速球类　　广州市伟科技电子有限公司　　天津市安科技电子有限公司　　深圳市艾立克电子有限公司　　常州明景电子有限公司　　天津市嘉杰电子有限公司　　深圳市缔佳视频实业有限公司　　3.红外摄像机类　　深圳安防集团股份有限公司　　深圳市翔飞科技有限公司　　深圳市佳信捷电子有限公司　　深圳市通宝莱科技有限公司　　深圳市中联盾实业有限公司　　长春市佶达智能工程有限公司　　深圳市安格视科技有限公司　　深圳紫光积阳科技有限公司　　深圳市迪杰特电子有限公司　　4.智能楼宇和可视对讲类　　深圳安防集团股份有限公司　　厦门市振安全技术发展有限公司　　厦门立林科技有限公司　　广东安宝数码科技股份有限公司　　深圳市视得安罗格朗电子股份有限公司　　深圳市慧锐通电器制造有限公司　　珠海市太川电子企业有限公司　　珠海市竞争电子科技有限公司　　广东泛达电子科技有限公司　　深圳市克耐克科技有限公司　　厦门狄耐克电子科技有限公司　　广东柔乐电器有限公司　　珠海安普电子科技有限公司　　广东先导视讯科技有限公司　　深圳市智安达电子有限公司　　佛山星光楼宇设备有限公司　　5.功能摄像机类　　杭州海康威视数字技术股份有限公司　　深圳安防集团股份有限公司　　深圳市景阳科技股份有限公司　　深圳市万佳安实业有限公司　　深圳市昱鑫共创科技发展有限公司　　广州美电贝尔电业科技有限公司　　动力盈科实业（深圳）有限公司　　恒业国际控股集团有限公司　　远业电子（上海）有限公司　　6.防盗报警类　　深圳安防集团股份有限公司　　深圳市豪恩安全科技有限公司　　深圳市美安科技有限公司　　深圳市丛文科技有限公司　　泉州市科立信安防电子有限公司　　深圳市精华隆安防设备有限公司　　浙江红苹果电子有限公司　　深圳市智敏科技有限公司　　7.光端机类　　天津天地伟业数码科技有限公司　　深圳英飞拓科技股份有限公司　　武汉微创光电股份有限公司　　北京蛙视通信技术有限责任公司　　深圳市英特安防实业有限公司　　杭州中威电子技术有限公司　　深圳市安迅达程科技有限公司　　8.门禁及停车场类　　翔光工业股份有限公司　　清华同方股份有限公司　　深圳达实智能股份有限公司　　北京市门吉利磁电工程研究所　　杭州立方自动化工程有限公司　　深圳市意林电锁器材有限公司　　七友科技（深圳）有限公司　　深圳市金凯科技有限公司　　佛山市力士达电锁厂　　上海恩隆电子科技有限公司　　深圳市捷顺科技实业股份有限公司　　9.硬盘录像机和视频服务器类　　杭州海康威视数字技术股份有限公司　　浙江大华技术股份有限公司　　天津天地伟业数码科技有限公司　　深圳安防集团股份有限公司　　金三立视频科技（深圳）有限公司　　武汉恒亿电子科技有限公司　　北京汉邦高科数字技术有限公司　　德加拉（成都）数码科技发展有限公司　　深圳市同洲电子股份有限公司　　北京蓝色星际软件技术发展有限公司　　深圳中兴力维技术有限公司　　中山利堡科技有限公司　　深圳市深视音电子技术有限公司　　10.周边设备类　　深圳市联嘉祥科技股份公司　　上海爱谱华顿电子工业有限公司　　深圳市秋叶原实业有限公司　　广州市宇洪电线电缆实业有限公司　　扬州联通线缆电器有限公司　　东莞市高强信实业有限公司编辑本段安防行业标准　　安防现行的国家标准有：　　GB 20815-2006 视频安防监控数字录像设备 --规定了视频安全防范监控系统中数字录像设备的通用技术要求、试验方法、检验规则、对文件要求及标志、包装、运输和存储，适用于以安全防范监控为目的的视（音）频数字录像设备的生产和检验。　　GB 50395-2007 视频安防监控系统工程设计规范--适用于以安全防范为目的的新建、改建、扩建的各类建筑物（构筑 物）及其群体的视频安防监控系统工程的设计.　　GB/T 16571-1996 文物系统博物馆 安全防范工程设计规范　　GB/T 16676-1996 银行营业场所安全防范工程设计规范　　GB 16796-1997 安全防范报警设备安全要求和试验方法　　GB 16796-2009 安全防范报警设备 安全要求和试验方法　　GB/T 21741-2008 住宅小区安全防范系统通用技术要求　　GB 50348-2004 安全防范工程技术规范　　相关现行行业标准：　　GA/T 367-2001 视频安防监控系统技术要求　　GA/T 645-2006 视频安防监控系统 变速球型摄像机　　GA/T 646-2006 视频安防监控系统 矩阵切换设备通用技术要求　　GA/T 647-2006 视频安防监控系统 前端设备控制协议V1.0　　DB12/ 289-2009 地铁安全防范系统技术规范　　GA/T 70-2004 安全防范工程费用预算编制办法　　GA 308-2001 安全防范系统验收规则　　GA/T 556.10-2007 金融治安保卫管理信息代码 第10部分：安全防范设施合格证编码规则　　GA/T 670-2006 安全防范系统雷电浪涌防护技术要求　　GA/T 74-2000 安全防范系统通用图形符号　　GA 745-2008 银行自助设备 自助银行安全防范的规定　　GA/T 75-1994 安全防范工程程序与要求　　MH 7008-2002 民用航空运输机场安全防范监控系统技术规范编辑本段五大安防市场深圳——中国安防重要基地　　深圳，是中国安防最为重要的基地，也是全球安防最重要的生产基地。正因为如此，许多安防媒体也在深圳扎了根，安防&自动化、中国公安安全、安防市场报等业内较大的媒体都把目光投向了安防最为重要的领域。北京——政府采购基地　　也许你走过中关村时都会注意到一些卖电子商品的大厦，比如海龙大厦，鼎好电子大厦，太平洋电子大厦，这些电子商品大厦都是在百姓们心中如雷灌耳的知名地方。可您再往南走往往会看到三栋您非常耳熟但从未进去过的电子大厦，这里就是这些亿万富翁们的聚集地，北京中发电子大厦，北京新中发新市场，和北京知春电子城。有人问为什么这些人可以每年赚到这么多钱？我们从未进到这三个市场买过任何东西，甚至我连这三栋楼里卖什么的都不知道。其实北京中发集团里的商户最大的收入是来自于政府和集团采购，他们这三栋楼都有着不同的经营范围，北京中发电子市场主要销售的是电子元器件产品比如IC芯片，电容电阻线路板等，新市场则主要经营安防产品，而知春电子城则是以测量仪器仪表为主，这三大行业现在都被中发集团所垄断。我打个比方说IC芯片的经营范围非常广有民用的IC芯片也就是说我们现在电脑上用的CPU，也有军事上用的芯片，比如航天飞机，导弹一系列的军事产品都需要元器件来组装，所以光光每年政府在中发集团商户手中采购的就有数百亿的清单。集团采购比如戴尔，联想这些品牌公司也会有上百亿的清单，安防我就更不用说了您的超速摄像头，您小区物业用的监控设备基本全是中发集团商家来供应的。佛山——楼宇对讲兵家重地　　说到楼宇对讲市场，业内人士一定不陌生它的起家，上世纪90年代初期，国内楼宇对讲行业处于萌芽阶段，珠三角地区的视得安、安居宝等智能化企业发现楼宇对讲市场中蕴含的潜在商机，开始推出简单的黑白对讲产品。　　随后，楼宇对讲开始在深圳、福建等地发展壮大，据统计，目前国内楼宇对讲厂商主要集中在深圳、珠三角、福建等几个地区，深圳约占35%的份额，珠三角其他地区约占25%，福建约占20%，上海约占5%，浙江占5%，其他地区约占10%。　　尽管佛山楼宇对讲在国内起步较早，至今已有二十几年的历史，但是早期的繁荣并没有缔结今日的一枝独秀。如今的佛山虽然有40多家专门从事楼宇对讲产品的生产、销售的企业，不少企业的经营时间超过5年，但是其效益并不理想。　　“现在佛山的楼宇对讲比不上福建，福建已经基本形成完整的产业链生产模式，从元器件的进货到生产再到出货已经形成较为完整的一条龙服务，而佛山的楼宇对讲厂家多为小作坊，各自为政，规模参差不齐。”珠三角专门从事楼宇对讲行业的李先生如是说。　　确实，到佛山走走，与当地楼宇对讲厂家的人员聊聊，你就会发现许多问题：　　1.规模小，力量分散，各自为政。目前佛山专门从事楼宇对讲的厂商有40多家，其中不乏成立时间超过六、七年的厂商，然而，厂商总体规模小，且内部结构不完善，人员组成简单化。与福建从事楼宇行业的厂家局面相悖，这里的厂商过于看重竞争的敌对关系，相互攻击，缺少沟通合作，技术交流。实力稍大的企业依靠品牌优势置身事外，实力弱小的企业则为订单相互厮杀。　　2、缺乏核心竞争力，跟风模仿严重。其实，说到缺乏核心竞争力，这并非是佛山独有的现象，安防行业的山寨现象已经赶上了手机的“山寨潮”，——缺乏自主研发能力，游离于产品个性化的表层，不重视新产品的开发，相互之间的抄袭风气严重——当这样的风气弥漫于佛山时，可想而知，佛山的楼宇对讲厂家们将面临怎样一个尴尬局面。　　3只看价钱，不看质量。众多厂商之间缺乏合理的竞争秩序，大部分沉陷在价格的泥淖中，对讲机器价格甚至低至几元、十几元一台。许多厂商通过模仿市场上受欢迎的产品，以低廉的价格获得消费者的青睐，如此风气，导致整个楼宇对讲行业处于低水平的竞争阶段，要求发展，又谈何容易。　　我最近认识了一位佛山的朋友，短短一个月时间，他换了三份工作，分别是在佛山三家楼宇厂家从事销售，面对此事，我不知道是该说他运气好能力强还是楼宇厂家确实太多了，夸张一点说，五滴雨点落下来，总能砸到一个楼宇人。　　当然，佛山也有值得骄傲的品牌，比如星光楼宇，依靠品牌优势，其在国内的市场也越做越大。可是更多的厂家，只是几个人、十几个人的小作坊，“鸟枪换炮”，牌子也不断更换，“这样的公司更像贸易公司，他们通过网上发布信息来寻找买家，然后发货之后再更换一个牌子”，李先生说，在佛山，价钱比质量更重要，许多买家也是冲价钱而来的。　　利润比质量更重要，商人的本性在这里得到了充分的诠释——这是我对佛山最大的感受，当然，我无意指责什么，“逐利是商人的本性”，哪儿都是一样，不过，为何福建的楼宇对讲能够后来居上，佛山为何会从当初的一枝独秀到现在的落后于人，佛山人，是不是该静下心来想想了?深圳——报警器之乡　　说到深圳，说到报警器，相信安防的各位看官一定对泉州时刻不陌生，这个有着“报警器之乡”美誉的地方造就了一批知名的报警产品生产企业，如深安、威尔鹰、金慧聪等。在上世纪90年代中后期，深圳的安防报警产品一度占据国内70%的市场份额，而随着国外各大报警产品品牌相继进入中国市场，其他城市的生产厂家不断涌现，深圳报警产品目前仍然占据国内同类产品30%的市场份额。　　相对于国内其他城市，泉州的安防报警产业较早。一方面，市场对报警器产品的需求促进了　　深圳报警业的发展，如银行、博物馆等重点单位有防盗报警要求;另一方面，国外报警产品虽然进入中国市场，但价格昂贵，深圳的部分企业便看准了报警产品的良好发展前景，大胆地进入这一行业，逐步抢占了报警器产业的市场先机。　　深圳安防报警企业生产的报警器在技术上与进口产品不相上下，价格上又有明显优势，其报警产品很快被市场接受，打破了进口产品垄断我国的报警器市场的局面。　　与佛山楼宇对讲厂商的竞争局面不同，这里的厂商并不是小群体的价格互殴，相反，他们更注重于技术的研发以及产品的创新。　　在深圳深安集团股份有限公司的总经理樊京看来，现在越来越多的报警器生产厂商更加注重技术研发的投入，引进高层次的科技型人才，还有新产品及外观设计的专利申请，逐步从跟风式、仿制式、被动式创新向提升自主创新能力的主动式创新转变。　　深圳安防企业自主开发了智能红外报警监控产品，能自动识别人体红外信号或是宠物红外信号，以此决定是否应发送报警信号，还能自动辨别红外信号是从屋内往屋外，还是从屋外往屋内推定是主人外出或是盗贼入侵，这种探测器无论从理论上，或是在实际应用中误报率已接近了零。即使是普通的红外探测器，由于采用大规模的专用集成电路和成熟的SMT工艺误报率也非常的低。　　目前深圳市报警器产品质量能基本满足国内市场的一般要求和国际市场的中低端产品的需求。一些生产厂商越来越注重自身产品质量的提高，无论是产品功能还是外观设计都越来越接近于国外产品，甚至在某些功能上已超过国外产品。　　相比于监控行业，防盗报警市场需求量要小很多，而且内销市场普遍走低价政策，利润非常低;外销市场上，诸如欧美大的市场基本上由ADT、西科姆这种大公司把持，国内厂家只能去切一些小市场，客户的订单难以爆发性增长，如何才能占据更大的市场呢?与其在自己的一亩三分地上争个你死我活，还不如互相合作，拧成一股绳开拓疆土——抱着这样的想法，泉州的防盗报警企业非常注意信息共享，企业之间会不定期的开展交流活动，形成了既竞争又合作的关系。　　“抱团取暖合力打造深圳安防品牌”是泉州安防企业的共同目标，我们看到泉州有不少业内知名品牌，比如深安、威尔鹰、金慧聪等。　　2009年，深圳市安防行业协会提出将深圳安防商圈打造成为全国重要的安防产品生产基地，这一目标能否实现，我们期待深圳企业给出精彩的答案。浙江——安防界的黑马　　在安防有这么一句话，全国的监控看浙江，浙江的监控看杭州，杭州已经成为中国安防产品生产和制造的重要基地之一。其中以DVR为代表的厂商如海康威视、浙江大华、大立三家公司，就坐拥中国DVR市场前三甲，并担当数字监控领域之要角;且前两者都是年销售额过5亿元的“大户”，占据中国大部分DVR、视频服务器等的市场份额。其次，红苹果、AB等厂商也是中国矩阵市场的翘楚，而生物识别厂商中正、光传输厂商中威、一卡通厂商立方等，在技术掌握度和市场影响力上，均是相关行业的代表性厂商……　　应该说，浙江是安防行业的一匹黑马，几年前，浙江还不为人所注目，2001年之前，浙江安防的主要优势是在矩阵、球机等领域，此外还有实体防护产品如防盗门、保险箱(柜)、锁具等，但在其它领域，就没有明显的优势。2001年之后，浙江安防开始驶入快车道，而这一切的出现，恐怕都与DVR脱离不了关系。　　2000年，中国市场上开始出现一种新的视频监控存储设备——DVR。DVR经过短期概念炒作，于2001年正式在中国市场上出现，中国的DVR精英们，在视频压缩标准的基础上，开发出自己的压缩算法。到2003年，仅短短两三年的时间，DVR就红透了半边天，并且在世界DVR市场上赢得了自己的一席之地。在视频监控录像系统由模拟向数字化进军的过程中，浙江安防企业扮演了重要角色。也正是由于DVR的出现，在一定程度上促使浙江安防“大提速”，并在短短几年时间内，使浙江安防业后来居上，成为中国安防业杀出的一匹“黑马”。　　可以说，浙江的DVR掀开了中国DVR行业发展的新篇章，也让世界DVR行业开始对中国DVR刮目相看。目前在全球DVR市场上，主要以中国大陆、韩国和台湾产品为主。　　DVR的崛起，带动了浙江整个安防产业的发展，为浙江安防全面“提速”。DVR使浙江安防企业成为全国安防行业关注的“明星”，从而产生了良好的“俱荣”效应。以矩阵行业为例，DVR的问世可以说对矩阵尤其是小型矩阵是一个较大的冲击，然而近年，在国内许多矩阵企业出现困惑和低迷的情况下，浙江的矩阵企业却逆风飞扬，一方面通过技术攻关，推出DVR在功能上无法匹敌的多视频输出的大中型矩阵，一边加快模拟矩阵向数字化矩阵的进程，走出了一条扬长避短的融合和特色发展之路。　　据了解，目前浙江省年销售额超过1亿元的企业就有近十家。　　依靠技术与产品优势后来居上的浙江安防市场不同于深圳这个安防的大本营，其更看重品牌与品质。而这或许更浙商的“精神”策略有关，注重产品研发，力求创新，与业界知名厂家合作，合力做大安防市场“蛋糕”。编辑本段安防设备介绍电子围栏　　1.简介　　电子围栏属安防系统中入侵报警系统，是目前最先进的周界防盗报警系统，它由高压电子脉冲主机和前端探测围栏组成。高压电子脉冲主机是产生和接收高压脉冲信号，并在前端探测围栏处于触网、短路、断路状态时能产生报警信号，并把入侵信号发送到安全报警中心；前端探测围栏由杆及金属导线等构件组成的有形周界。电子围栏是一种主动入侵防越围栏，对入侵企图做出反击，击退入侵者，延迟入侵时间，并且不威胁人的性命，并把入侵信号发送到安全部门监控设备上，以保证管理人员能及时了解报警区域的情况，快速的作出处理。　　电子围栏的阻挡作用首先体现在威慑功能上，金属线上悬挂警示牌，一看到便产生心理压力，且触碰围栏时会有触电的感觉，足以令入侵者望而却步；其次电子围栏本身又是有形的屏障，安装适当的高度和角度，很难攀越；如果强行突破，主机会发出报警信号。 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　　安防监控十大品牌　　2009年中国安防最具影响力十大品牌　　1 霍尼韦尔Honeywell (创立于1885年美国,是世界500强企业)　　2 博世Bosch (1886年德国)　　3 松下Panasonic (1918年日本)　　4 GE Security-通用电气 (开始于1878年爱迪生,美国)　　5 Tyco-泰科安防 (安保元件等多业务知名全球公司,美国)　　6 Phicom-飞力士 (韩国品牌-2010年纳入赛兹旗下)　　7 Sony索尼 (开始于1946年日本)　　8 Pelco-派尔高 (美国,现属于1836年的施耐德电气)　　9 Shidean Legrand-视得安 (中国名牌,深圳视得安-法国罗格朗合资)　　10 海康威视 (中国安防第一民族企业)　　知名安防公司列表　　1.监视器类　　TCL新技术（惠州）有限公司　　深圳市创维群欣安防科技有限公司　　四川东虹安防科技有限公司　　深圳市博康多媒体显示技术有限公司　　HIZOR科技（深圳）有限公司　　深圳市英特安防实业有限公司　　深圳市中电视讯有限公司　　2.高速球类　　广州市伟昊科技电子有限公司　　天津市亚安科技电子有限公司　　深圳市艾立克电子有限公司　　常州明景电子有限公司　　天津市嘉杰电子有限公司　　深圳市缔佳视频实业有限公司　　3.红外摄像机类　　深圳市翔飞科技有限公司　　深圳市佳信捷电子有限公司　　深圳市通宝莱科技有限公司　　深圳市中联盾实业有限公司　　长春市佶达智能工程有限公司　　深圳市安格视科技有限公司　　深圳紫光积阳科技有限公司　　深圳市迪杰特电子有限公司　　4.智能楼宇和可视对讲类　　福建省冠林科技有限公司　　厦门市振威安全技术发展有限公司　　厦门立林科技有限公司　　广东安居宝数码科技股份有限公司　　深圳市视得安罗格朗电子股份有限公司　　深圳市慧锐通电器制造有限公司　　珠海市太川电子企业有限公司　　珠海市竞争电子科技有限公司　　广东泛达电子科技有限公司　　深圳市克耐克科技有限公司　　厦门狄耐克电子科技有限公司　　广东柔乐电器有限公司　　珠海安普电子科技有限公司　　广东先导视讯科技有限公司　　深圳市智安达电子有限公司　　佛山星光楼宇设备有限公司　　5.功能摄像机类　　杭州海康威视数字技术股份有限公司　　深圳市景阳科技股份有限公司　　深圳市万佳安实业有限公司　　深圳市昱鑫共创科技发展有限公司　　广州美电贝尔电业科技有限公司　　动力盈科实业（深圳）有限公司　　恒业国际控股集团有限公司　　远业电子（上海）有限公司　　6.防盗报警类　　深圳市豪恩安全科技有限公司　　深圳市美安科技有限公司　　深圳市丛文科技有限公司　　泉州市科立信安防电子有限公司　　深圳市精华隆安防设备有限公司　　浙江红苹果电子有限公司　　深圳市智敏科技有限公司　　7.光端机类　　天津天地伟业数码科技有限公司　　深圳英飞拓科技股份有限公司　　武汉微创光电股份有限公司　　北京蛙视通信技术有限责任公司　　深圳市英特安防实业有限公司　　杭州中威电子技术有限公司　　深圳市安迅达程科技有限公司　　8.门禁及停车场类　　翔光工业股份有限公司　　清华同方股份有限公司　　深圳达实智能股份有限公司　　北京市门吉利磁电工程研究所　　杭州立方自动化工程有限公司　　深圳市意林电锁器材有限公司　　七友科技（深圳）有限公司　　深圳市金凯科技有限公司　　佛山市力士达电锁厂　　上海恩隆电子科技有限公司　　深圳市捷顺科技实业股份有限公司　　9.硬盘录像机和视频服务器类　　杭州海康威视数字技术股份有限公司　　浙江大华技术股份有限公司　　天津天地伟业数码科技有限公司　　金三立视频科技（深圳）有限公司　　武汉恒亿电子科技有限公司　　北京汉邦高科数字技术有限公司　　德加拉（成都）数码科技发展有限公司　　深圳市同洲电子股份有限公司　　北京蓝色星际软件技术发展有限公司　　深圳中兴力维技术有限公司　　中山利堡科技有限公司　　深圳市深视音电子技术有限公司　　10.周边设备类　　深圳市联嘉祥科技股份公司　　上海爱谱华顿电子工业有限公司　　深圳市秋叶原实业有限公司　　广州市宇洪电线电缆实业有限公司　　扬州联通线缆电器有限公司　　东莞市高强信实业有限公司请采纳答案，支持我一下。

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首先，我自己是一名21级的大学生，专业是大数据与会计。所以相对于此专业来说比较有发言权哒，那这门专业呢，是非常有挑战性的，并且这门专业涉及的范围也比较广，想学这门专业的友友们，要做好心理准备哟！大数据与会计专业是具有会计金融理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能和IT信息技术“文理”专业知识和技术技能，适应当今人工智能和大数据时代海量数据处理、实时云计算和智能会计决策的新型会计业务特征个人看法先说我认为的吧，当初呢，要选专业的时候，我想选择的是护士这个专业，但是呢，想到我不喜欢熬夜，也不喜欢被人使唤来时换去，并且要面对那么多不同年龄的人，每天人来人往，我很恐惧。之后我就选择了会计这个专业，但是当时选择的学校只有一个大数据会计，老师说大数据与会计和会计是差不多的，我就报了大数据与会计。请点击输入图片描述2.主要课程大数据与会计属于财经商贸的财务会计类，所要学习的知识更多的是偏向于会计类的多一点。课程体系都有《宏微观经济学》，《煤炭企业经营管理》，《经济法》，《财政与金融》，《基础会计》，《财务会计》，《财务管理》，《管理会计》，《成本会计》，《审计》，《会计电算化》，《煤炭企业会计》。大数据技术更多是偏向与计算机一类，所要学习的知识更多的是高数、计算机编程、大数据技术框架等知识3.就业前景大数据与会计专业是具有会计金融理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能和IT信息技术“文理”专业知识和技术技能，适应当今人工智能和大数据时代海量数据处理、实时云计算和智能会计决策的新型会计业务特征。并且个人看来，理财，做会计，税务师等等，只要向上考专业证书，以及自身的专业知识都可以做更多关于理财，数据处理，云计算等等工作。

你说的这个平台没有听说过啊，不如选择比较热门的理财通，产品也比较多目前有：货币基金、定期理财、保险理财、指数基金四类产品，易方达基金易理财、广发基金天天红、汇添富基金全额宝、华夏基金财富宝；4种基金各有长处，适合不同类型的投资者。大家可以根据自己的实际情况去选择一种适合自己的基金类型，都是收入比较稳定，几乎没有风险的稳健投资

在各种金融投资市场中，量化是非常重要的。比如我们经常看到某些人说的涨停战法、上涨战法等各种盈利战法时，我们首先就应该用以往的大量数据对这类战法做个量化，看成功率多高，自己量化后再使用才会心里有谱。任何脱离了量化的战法都是伪命题。在很多正规的投资公司，会有专门的量化研究团队和研究员，也开发的有量化软件用于市场的各类量化，普通投资者也可以多做一些量化，对战法的量化、对技术指标的量化、对自已操作的量化等。在师姐看来，股市是不可预测的，只能跟随。跟随当前市场情绪、顺应目前市场主流。当市场情绪好时，就操作主流板块及个股。当市场环境不好时，就放弃操作个股。站在市场情绪的角度来感受市场，远比你研究各种方法去判断是涨是跌要有效的多。另外，市场是动态的，有时再多的海量数据也不能用来预测后期的市场，就比如2017年下半年，以往被证明操作成功率很高的三板股战法和打板战法等纷纷失效，就是因为上面维稳的介入。我们只能跟随市场的变化，及时转变自己的认知。以上内容为股帮师姐原创，如转载请注明出处，如有不同意见，欢迎交流。最后分享一下微信公众号：股帮师姐，获取更多股市知识。

女生学习大数据，具有良好的就业前景。与传统的女性专业如幼儿教育、护理等比较，大数据领域更具有发展潜力，而且对性别没有特别的限制。下面简单介绍一下女生学习大数据的优势和就业前景：1. 大数据行业发展迅速随着信息时代的到来，海量数据产生的需求愈发增加，人们需要懂得怎么样用数据进行分析找到一些规律提示出来。而大数据技术正是解决这个需求的最有效的方法之一。大数据行业正在迅速成长，在现阶段社会环境下，为全球经济发展提供了新的动力源泉。2. 巨大的就业市场大数据行业巨大发展引起政府和各类企业的关注，各种大中小型企业投入越来越多的资金来招募大数据相关专业人才。目前大数据分析师、数据科学家、数据仓库管理员、机器智能工程师等职位都是处于炙手可热的状态，薪酬待遇相对优渥。3. 广阔的应用领域大数据技术不仅在互联网行业有广泛应用，而且已经渗透到智慧城市、医疗、金融、制造、交通、环保等各个领域中。因此，毕业生可以根据自己的专业领域选择合适的企业和职位，并为不同行业提供数据分析和处理的服务。4. 适合女生学习大数据技术的编程基础是学习该行业入门的必要步骤，其实这并不难。与工科的其它分支相比，数据专业的大部分工作内容为非代码编写类型，更侧重对业务以及策略的理解和解释。女性相较于男性，更善于思考策略和细节问题以及耐心的进行数据分析，兴趣爱好也可以很好地遮住一些技巧局限性的缺点在大量复杂的数据上探索，得出你想要的结果并且最终有效解决问题。总的来说，大数据技术在未来仍然会持续发展，为从事相关行业的人才提供多样化的挑战和机会。对于女生而言，只要努力学习能够掌握这门技术，发掘个人优势，就能够在这个行业中找到自己的定位，取得好的发展前景。

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海欣丸子、安井、三全和惠发都是知名的食品品牌，它们都有自己的特点和优势。海欣食品股份有限公司以速冻鱼糜制品系列产品为核心，兼顾速冻肉制品等其他速冻食品的整体业务体系，并完善了鱼糜及鱼糜制品深加工和销售的产业格局。福建安井食品股份有限公司成立于2001年，是一家从事速冻火锅料制品和速冻面米制品等速冻食品的研发、生产和销售的企业。他们的产品包括速冻鱼糜制品和速冻肉制品等。山东惠发食品有限公司成立于2005年，是一家从事肉丸制品、肉肠制品、调理制品等速冻食品的研发、生产和销售的企业。他们的产品包括肉丸制品和海洋鱼糜制品等。三全食品股份有限公司成立于1993年，是一家从事速冻饺子、速冻汤圆等速冻食品的研发、生产和销售的企业。综上所述，这些品牌都各有优势，无法直接判断哪种丸子更好吃。不过，安井的丸子品类多，适合老年与孩童食用；价格便宜，味道鲜美，回味甘醇；且使用的是绿色无污染的食材。因此，如果对品质和口感有较高要求，并且希望选择一家具有较高信誉度和口碑的品牌，安井可能是不错的选择。但是，最终选择哪种丸子还是要取决于个人口味和需求。

现在大数据行业如此火爆，也吸引了很多女生加入到大数据这个队伍当中，女生学大数据很累吗?其实大数据技术和男女无关，它只是一门技能，它不仅能实现很多有用的方案，更可以提高人的逻辑思维能力。现在做大数据的女孩子也不少。 女孩子适合做大数据吗 第一：女生天生要比男生心细，这样他们会学的更细致一些，写出的代码也不容易出bug。 第二：大部分公司里面的技术团体基本上都是男生，正所谓男女搭配，干活不累，所以很多公司还是非常欢迎女大数据开发工程师的，因为女生能够起到调和的作用，试想一堆大老爷们在一块干活和一堆大老爷们围着几位女生干活，这气氛绝对是不一样的。 大数据就业前景 未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。 普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。 大数据就业方向 一、ETL研发 ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 二、Hadoop开发 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。 三、可视化(前端展现)工具开发 可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

同属关系。海欣食品与海欣股份是一家公司企业，两者是同属关系。海欣食品股份有限公司（曾用名：福建腾新食品股份有限公司），成立于2005年，位于福建省福州市，是一家以从事商务服务业为主的企业。

百度理财现已更名为度小满理财。度小满理财中有转入和转出的功能。具体操作步骤：打开度小满理财（手机APP）-【我】-【选择你想要转入／转出的产品】-【交易明细】-【转入／转出】。2018年4月，百度宣布旗下百度金融正式完成分拆协议签署，百度金融正式分拆独立运营，同时百度金融品牌全新升级为度小满金融，百度理财品牌升级为度小满理财。度小满理财是度小满金融旗下的专业化理财平台，提供基金投资、活期理财、定期理财等多元化理财产品，帮助用户安心实现财富增长。希望以上信息能够帮助到你。

福州海欣食品厂工作不累。根据公开资料查询。现在的海欣食品厂大部分都是机械化操作，员工不要干很重的活，有的岗位是坐着的，有的是站着的，比如打包员就是站着的。

　　利用遥感影像元数据实现遥感数据的网络发布与共享，使稀缺的影像数据能够得到充分合理的利用；同时采用本体技术，可以有效地实现影像数据的互操作，从而为实现影像数据的全社会范围的共享提供基础与条件。 　　 　　当前，空间信息技术发展迅猛，以空间数据为主的空间信息挖掘和应用成为现代人类生产生活的一个重要特征。特别是遥感影像数据，由于其具有获取方便、周期短、信息量大等特点而成为空间数据的重要组成部分。然而，由于遥感数据的数据量十分庞大，特别是对于具有不同来源、不同分辨率与不同时相的数据，其存储与管理均十分困难，且由于其本身具有的稀缺性与机密性，在一定程度上限制了遥感影像数据的充分利用，因此，迫切需要对其进行有效的组织、存储、管理和共享的研究。 　　研究表明，为实现影像数据的网络服务，可以利用遥感影像元数据，采用流行的数据库技术对遥感影像数据进行组织与管理，并完成基于XML的影像元数据的发布，实现用户通过网络对遥感影像数据的查询、检索与访问，为影像数据的共享奠定了基础，同时利用本体技术的优势，建立起遥感影像信息本体。 　　 　　影像数据的存储管理 　　 　　1.元数据的存储管理 　　元数据为空间数据的存储管理与共享提供了有效的手段，通过元数据信息，用户可以在没有真实数据的情况下，获取有关数据的信息，从而为数据的共享与利用提供了可能。目前关于矢量空间数据的元数据标准已经制定，并形成了我国的地理信息国家标准，而关于遥感影像方面的元数据标准，尚处在研究之中，未形成一个普遍接受的标准。为此，国家遥感工程中心在ISO 19115.3 遥感影像元数据标准以及我国即将推出的地理信息元数据标准的基础上，结合项目的实际情况，制订了遥感影像元数据草案。该草案包括7个元数据集、6个公共数据类型和15个代码表，从标识信息、数据质量信息、参照系信息、内容信息、覆盖范围、分发信息和遥感信息等方面对遥感影像数据进行了详细的表述。 　　 　　2.影像数据的存储管理 　　由于遥感影像的数据量十分庞大，难以直接进行存储，不利于后续的处理、提取、浏览与检索，因此需要对其进行预处理，主要包括降采样、影像压缩与影像分割等内容。 　　影像分割是将遥感影像按照行列值分割为相同大小的数据块（tile），并以tile作为影像存储的基本单元。每个tile均以一条记录的方式进行存储，不同记录通过编号进行排列。对于不能够平分的，出现多余的行或列时，应将其单独存放。当用户对影像进行调用时，通过映射关系，只调用与用户有关的tile集合即可，从而优化了数据的存储、传输、浏览模式。 　　为减小影像的传输数据量和优化显示性能，需建立影像金字塔（图1），通过影像降采样方法，建立一系列不同分辨率的影像图层，每个图层分割存储，并建立相应的空间索引机制。常用的影像重采样方法有双线性差值、立方卷积等。 　　由于影像的数据量比较庞大，为减小影像的存储空间，还需要对影像进行压缩处理后存储。当用户调用数据时，首先对数据进行解压缩处理，然后再返回给用户。常用的图像压缩方法有JPEG、LZ77等。 　　 　　3.影像数据库结构设计 　　遥感影像数据库主要可以分为影像元数据库和影像数据库两部分（图2）。影像元数据库用于对遥感影像元数据标准中的数据集进行存储与管理，影像数据库用于对影像数据进行存储和管理。元数据同影像数据通过ID字段进行一对一的关联，保证了元数据与影像数据的一一对应，从而实现通过元数据可以惟一地查找相应的影像数据，而通过影像数据，又可以惟一地查看该影像数据的相关信息，实现了遥感元数据与影像数据的一体化管理。 　　 　　影像数据网络共享与服务 　　 　　1.基于元数据的影像数据网络发布共享 　　构建遥感影像元数据的主要目的是为了能够实现影像数据的网络发布与共享。因此元数据的网络发布是影像数据发布的前提与基础。 　　目前元数据的网络发布大多采用XML技术。XML是一种元语言，是可以用于描述其他语言的语言。用户可以根据需要，利用XML Schema（或者DTD）自行定义标记和属性，从而可以在XML文件中描述并封装数据。XML是数据驱动的，这使得数据内容与显示相分离。XML可以在类似于Netscape Navigator或Microsoft Internet Explorer的浏览器中显示，并通过因特网在应用之间或业务之间交换，存储到数据库中或从数据库中取出。因此，XML是元数据最好的描述方式，能很好地满足元数据在网上传输、交换的需要。 　　用户通过网络发布的元数据信息，可以初步了解遥感影像数据的相关信息，然后通过元数据的导航，实现对影像数据的查询、浏览与检索（图3）。 　　2.基于本体技术的影像数据网络服务 　　本体（ontology）是从哲学的一个分支――形而上学中的本体论（Ontology）发展来的一个名词。本体论研究客观事物存在的本质，与认识论（Epistemology）相对。即本体论研究客观存在，认识论研究主观认知。而本体的含义是形成现象的根本实体，因而，本体是概念化的明确说明。最早把本体引入计算机领域的是人工智能领域。 　　地理信息本体与地理信息分类编码、地理信息标准术语表之间有着相似之处，本体论与分类学、术语学也存在一定的交叉。 　　然而，地理信息本体并不是地理信息标准术语表。地理信息本体提供了一组具有良好结构性的词汇，而且出现在本体中的词汇经过了严格选取，确保所选的词汇是本领域中最基本概念的抽象与界定。概念与概念之间的关系采用相应技术(如谓词、逻辑等)进行了完整的反映，而正是这些关系的反映使得基于本体的系统实现后能够完成语义层面的一些功能。地理信息标准术语表仅仅是地理信息领域中各种词汇的集合，相对本体而言还比较松散。 　　本体也不单纯是一个词汇的分类体系，即不是地理信息中的分类和编码表。本体和地理信息的分类非常相似，尤其是把本体的理论应用于地理信息分类编码时，这种相似性更为明显。总的说来，地理信息本体比分类编码表中所反映的词与词之间的关系要丰富。 　　通俗地说，本体一开始就致力于实现计算机可理解，所以它在表现形式上要有更为特殊，如本体是要用精确的形式语言、句法和明确定义的语义来阐述的。如何在现有基础上做这些特殊的处理，就是我们结合计算机技术所要研究的内容。 　　总之，通过建立遥感影像的领域本体，可以很好地实现遥感知识的共享与复用，实现基于本体技术的数据共享与服务。

我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。百度每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发百度百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。量化非结构数据不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。2014年，百度用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。百度公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”百度公司人士表示。华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。捕捉市场情绪上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特u2022席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。中国原创大数据指数尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。百度金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。百发100指数由百度、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近百度的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。百度金融中心相关负责人是罗伯特u2022席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在百度金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被百度“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”百度金融中心相关负责人表示。百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，百度最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。展望未来，百度金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。正如百发100的市场情绪因子来自百度，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。大数据投资平台化中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。目前，阿里、百度等企业都表示下一步方向是平台化。蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”百度亦是如此。接近百度的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“百度不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制"自己的策略。”王政形容道。大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理

如何理财才能跑赢房贷利息？首先，总结下自己的投资经验要做成一件事情，先看一下自己的能力嘛，这里就汇总下自己的所谓“经验”。看下自己以往接触过的投资品种虽然在前面那篇文章中提了一下，但是不够具体也够不全面。接触过的投资品有下面这些，这里从高风险到低风险进行列举。注:下面列举的投资品只是我个人接触过的，没有推荐以及广告的意思(估计也没人给我钱让我打广告(>_<uff61))（1） 带有杠杆的投资品网易贵金属（5倍杠杆）大宗商品交易（涪陵榨菜、寿光蔬菜等，5倍杠杆）分级基金（军工B、深成指B、医药B、互联网B、环保B，1～2倍杠杆）（2） 股票、股指基金类中国中铁股票互联网股指基金（定投宝、百发100指数基金、淘金100指数基金）分级基金对应母基金（军工、医药、环保）华宝油气定金宝（本质为黄金ETF）（3） 其他类基金混合基金（宝盈核心优势，当时是因为看到这个基金有投资中国中车）债券基金（易方达增强债券A 易方达安心回报B）（4） 纪念币收藏类航天纪念币、纪念钞2016年银质纪念币猴年纪念币（5） 互联网固定收益类娱乐宝、招财宝（一些本质是万能险）余额宝（本质货币基金）、天猫宝（有天猫补助，现在已下线）京东金融、网易有钱、微众银行、微信理财通、QQ理财通、洋钱罐等货币基金（在余额宝出现前，买过银河的一款）（6）传统固定收益类储蓄国债（一份5年期，一份3年期）作者：龙龘龘链接：https://www.jianshu.com/p/2a6a47fce3e8来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天java课程就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

在未来，随着社会的不断进步和科技的快速发展，许多新兴专业将可能成为就业爆款。以下是一些可能成为就业爆款的专业领域。1. 数据科学与人工智能：随着大数据时代的来临，能够处理和分析海量数据的能力非常重要。数据科学和人工智能是应对这一挑战的重要领域，需要专业人士来开发和应用相应的技术，如机器学习、深度学习等。因此，数据科学家和人工智能专家将有很高的就业需求。2. 云计算与网络安全：随着云计算技术越来越成熟，更多的企业和组织开始采用云计算来存储和管理数据。同时，网络安全问题也日益凸显。因此，专业人士具备云计算和网络安全方面的知识和技能将会非常受欢迎。3. 区块链技术：区块链技术不仅仅是比特币和加密货币的基础，它还有许多其他潜在应用，如智能合约、数字资产管理等。专业人士能够理解区块链技术并应用于实际场景的能力将有很大的就业机会。4. 生物技术与基因工程：生物技术和基因工程的发展引领着医疗、农业、环境等领域的创新。相关的专业人士能够应对生物技术领域的挑战，并开展相关研究和应用，将会有很好的就业前景。5. 可再生能源与环境保护：随着全球对于环境保护和可持续发展的重视，可再生能源领域将会有较大的发展空间。专业人士能够研究和应用新能源技术，并参与环境保护工作，将会有更多的就业机会。6. 创意设计与数字媒体：随着互联网的普及和数字化生活的发展，创意设计和数字媒体领域将会有更多的需求。专业人士能够运用创意和技术，开发出吸引人的设计和媒体内容，将会更受雇主的青睐。7. 健康与福祉产业：随着人们对健康和福祉的关注不断增加，与之相关的产业也会蓬勃发展。例如，医疗健康、心理健康、健身和运动等领域将会有更大的就业机会。总之，这只是一些可能成为就业爆款的专业领域，未来的机会和变化是无法预测的。重要的是，选择一个合适的专业需要考虑到自己的兴趣、能力和未来的发展趋势。

问题一：指数基金怎样算收益 标的指数涨,基金就涨.但是各只指数基金具体都持有成份股的比例外人不会尽知,所以外人是去法计算的. 问题二：指数型基金收益怎么算 根据基金净值交易 1.2元买的，1.8元卖，那么0.6元就是收益，然后根据份额计算总收益就可以 问题三：指数基金收益怎么算 指数涨了，你的指数基金就会跟着涨，这样1000就增值了。 跌了，就赔钱了。 问题四：这一支指数基金收益到底怎么算？ 最新净值乘宇份额就是你的总金额，赚或亏就看你最新净值是高还是低 问题五：这一支指数基金收益到底怎么算？ 以最新净值乘宇份额就是你的投资总收益 问题六：购买指数基金，收益效率怎么算 对于投资者而言，基金的收益率等于当前的基金净值减去购买基金时的基金净值之差除以购买基金时的净值乘以百分之百。即：基金收益率=（当前的基金净值-购买基金时的净值）&耿47;购买基金时的基金净值*100% 问题七：指数基金的收益怎么算 根据基金净值交易 1.2元买的，1.8元卖，那么0.6元就是收益，然后根据份额计算总收益就可以 问题八：指数基金近三个月涨幅+7.3，存一万收益怎么算 不算申购赎回费的话，收益是730块。 问题九：指数型基金一般平均年收益是多少 无法预计！指数基金的特点： 指数基金，顾名思义就是以指数成份股为投资对象的基金，即通过购买一部分或全部的某指数所包含成分股的股票，来构建指数基金的投资组合，目的就是使这个投资组合的变动趋势与该指数相一致，以取得与指数大致相同的收益率。采取拟合目标指数收益率的投资策略，分散投资于目标指数的成份股，力求股票组合的收益率拟合该目标指数所代表的资本市场的平均收益率。运作上，它比其他开放式基金具有更有效规避非系统风险、交易费用低廉、监控投入少和操作简便的特点。例如，上证综合指数基金的目标在于获取和上海证券交易所综合指数一样的收益，就按照上证综合指数的构成和权重购买指数里的股票，相应地，上证综合指数基金的表现就会像上证综合指数一样波动。 指数型基金可以分为两种，一种是纯粹的指数基金，即完全复制型指数基金：力求按照基准指数的成分和权重进行配置，以最大限度地减小跟踪误差为目标。它的资产几乎全部投入所跟踪的指数的成分股中，几乎永远是满仓，即使市场可以清晰看到在未来半年将持续下跌，它也保持满仓状态。 指数型基金的另外一种，就是增强型指数基金。这种基金是在纯粹的指数化投资的基础上，根据股票市场的具体情况，进行适当的调整。完全复制型指数基金力求按照基准指数的成分和权重进行配置，以最大限度地减小跟踪误差为目标。增强型指数基金在将大部分资产按照基准指数权重配置的基础上，也用一部分资产进行积极的投资。其目标为在紧密跟踪基准指数的同时获得高于基准指数的收益。 指数基金的优点可以概括为以下几点： （1）业绩透明度比较高。投资人在外面看到指数型基金跟踪的目标基准指数（比如上证180指数） 涨了，就会知道自己投资的指数型基金，今天净值大约能升多少；如果今天基准指数下跌了，不必去查净值，也能知道自己的投资大约损失了多少。所以只要看得清后期股市行情趋势而看不准个股的投资者可以投资指数型基金，不必再有赚了指数不赚钱的苦恼。 （2）资产组合的流动性比一般集中持股的基金更好。 （3）只能或主要只能选择目标指数的成分股，对基金经理的选股能力要求较低，投资免受表现差劲的基金经理所累。无需像那些积极管理型基金的持有人那样,时刻留意基金公司的风吹草动,例如投资团队是否发生变动,基金经理是否还在任上等。从理论上来讲，指数基金的运作方法简单，只要购买相应比例的指数成分股股票,长期持有就可。 （4）费用低廉是指数基金最突出的优势。 （5）由于指数基金广泛地分散投资，任何单个股票的波动都不会对指数基金的整体表现构成影响，从而分散风险。由于指数基金所盯住的指数一般都具有较长的历史可以追踪，因此在一定程度上指数基金的风险是可以预测的。 要了解某只指数基金的风险及可预期回报与其他指数基金有何不同,首先要知道其跟踪的是什么指数。下面把我国指数基金所跟踪的主要目标指数作一记简单介绍。 上证综合指数：以上海证券交易所挂牌上市的全部股票（包括A股和B股）为样本，以发行量为权数（包括流通股本和非流通股本），以加权平均法计算，以1990年12月19日为基日，基日指数定为100点的股价指数。深证成份股指数：从深圳证券交易所挂牌上市的所有股票中抽取具有市场代表性的40家上市公司的股票为样本，以流通股本为权数，以加权平均法计算，以1994年7月20日为基日，基日指数定为1000点的股价指数。 深证成指∶......>> 问题十：百发100指数基金的收益是怎么算的啊 首先这是一只指数型基金，风险算是基金中最大的了，仅次于杠杆分级基金。 它不是每天都有稳定的收益，它不是货币基金，它在交易日内涨跌会直接反应在基金净值上的。 你买入了该基金，就要承担可能的亏损，或者盈利哦

如何理财才能跑赢房贷利息？首先，总结下自己的投资经验要做成一件事情，先看一下自己的能力嘛，这里就汇总下自己的所谓“经验”。看下自己以往接触过的投资品种虽然在前面那篇文章中提了一下，但是不够具体也够不全面。接触过的投资品有下面这些，这里从高风险到低风险进行列举。注:下面列举的投资品只是我个人接触过的，没有推荐以及广告的意思(估计也没人给我钱让我打广告(>_<uff61))（1） 带有杠杆的投资品网易贵金属（5倍杠杆）大宗商品交易（涪陵榨菜、寿光蔬菜等，5倍杠杆）分级基金（军工B、深成指B、医药B、互联网B、环保B，1～2倍杠杆）（2） 股票、股指基金类中国中铁股票互联网股指基金（定投宝、百发100指数基金、淘金100指数基金）分级基金对应母基金（军工、医药、环保）华宝油气定金宝（本质为黄金ETF）（3） 其他类基金混合基金（宝盈核心优势，当时是因为看到这个基金有投资中国中车）债券基金（易方达增强债券A 易方达安心回报B）（4） 纪念币收藏类航天纪念币、纪念钞2016年银质纪念币猴年纪念币（5） 互联网固定收益类娱乐宝、招财宝（一些本质是万能险）余额宝（本质货币基金）、天猫宝（有天猫补助，现在已下线）京东金融、网易有钱、微众银行、微信理财通、QQ理财通、洋钱罐等货币基金（在余额宝出现前，买过银河的一款）（6）传统固定收益类储蓄国债（一份5年期，一份3年期）作者：龙龘龘链接：https://www.jianshu.com/p/2a6a47fce3e8来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

大数据专业学的科目是数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本料生的就业机会也比较多。大数据岗位1、大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2、大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3、hadoop开发工程师解决大数据存储问题。4、数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。5、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

个人觉得余额宝更好一点，更便捷吧。

如何理财才能跑赢房贷利息？首先，总结下自己的投资经验要做成一件事情，先看一下自己的能力嘛，这里就汇总下自己的所谓“经验”。看下自己以往接触过的投资品种虽然在前面那篇文章中提了一下，但是不够具体也够不全面。接触过的投资品有下面这些，这里从高风险到低风险进行列举。注:下面列举的投资品只是我个人接触过的，没有推荐以及广告的意思(估计也没人给我钱让我打广告(>_<uff61))（1） 带有杠杆的投资品网易贵金属（5倍杠杆）大宗商品交易（涪陵榨菜、寿光蔬菜等，5倍杠杆）分级基金（军工B、深成指B、医药B、互联网B、环保B，1～2倍杠杆）（2） 股票、股指基金类中国中铁股票互联网股指基金（定投宝、百发100指数基金、淘金100指数基金）分级基金对应母基金（军工、医药、环保）华宝油气定金宝（本质为黄金ETF）（3） 其他类基金混合基金（宝盈核心优势，当时是因为看到这个基金有投资中国中车）债券基金（易方达增强债券A 易方达安心回报B）（4） 纪念币收藏类航天纪念币、纪念钞2016年银质纪念币猴年纪念币（5） 互联网固定收益类娱乐宝、招财宝（一些本质是万能险）余额宝（本质货币基金）、天猫宝（有天猫补助，现在已下线）京东金融、网易有钱、微众银行、微信理财通、QQ理财通、洋钱罐等货币基金（在余额宝出现前，买过银河的一款）（6）传统固定收益类储蓄国债（一份5年期，一份3年期）作者：龙龘龘链接：https://www.jianshu.com/p/2a6a47fce3e8来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

因为。2014年十月，正式发布后，大数据基金就流行起来了，因为数据是随这个大环境有所浮动的。

对大数据调查法的特点的表述错误的是大数据调查法必须直接接触调查对象。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。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。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，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，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。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。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。系统的认知大数据：1、理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。2、技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

广发百发100 赎回日期的天数：在上午9点半到下午3点之间就可以赎回，赎回后一般3到4个工作日到账，周六日顺延。补充：什么是广发百发1：广发百发是广发中证百度百发策略100指数型证券投资基金。2：是一种以中证百度百发策略100指数的成份股及其备选成份股为主要投资对象的投资基金。该基金是国内首只互联网大数据基金。

你所不知道的大数据基金筛选思路　创新是金融行业永恒的话题，大数据基金可以说是近两年基金业创新最有看点及历史意义的品种，不仅在全球范围内领先，同时也真正将描述用户行为的大数据引入到投资领域。中国基金报记者发现，国内目前已经有10余只各色大数据基金，但对于这一新产品，不少投资者只知道是“大数据”，但未探明究竟“大数据”有无差异或者基金持股风格究竟如何，其实筛选大数据基金也要有自己思路，不能人云亦云，更不能简单以业绩论英雄。　　第一，选择大数据基金最核心是看大数据的数据源来自于何方。从目前来看，新浪的两只指数基于新浪财经数据和微博社交数据，而博时、中欧、鹏华和银联合作的3个指数均基于同一线下刷卡消费数据源；博时淘金100基于阿里电商数据，大成和360合作的奇虎的基于其搜索和手机、电脑数据，东方资管与京东合作的基于京东的电商数据。　　相对来说，不同“大数据”来源，所侧重的范围不同，比如京东、阿里等电商领域数据，更多体现在和消费行业有关的领域，同样银联公司的数据多数也采用银联线下POS收单数据，也是针对消费领域数据。而百度则是全网行为数据，更全面。投资者需要了解的是，目前不少大数据基金更偏向某一风格，大数据最好与这一风格能够契合。　　据一位大数据基金经理表示，他比较看好的是3类平台的大数据，一类就是像百度般全网用户的行为数据，代表性非常强大，可以做很多种互联网行为分析。第二类是专业的软件公司数据，如东方财富、万德等。第三类则是电商类的数据。　　第二是看大数据基金（包括计划中的基金）的风格。从最开始大数据基金往往是全市场选股之后，大数据基金也在逐步升级换代，逐渐风格化。如南方的I100和I300一个偏小盘风、一个偏蓝筹风；大成和奇虎合作中证360互联网＋大数据100指数，则是从互联网金融中选股；而广发基金则在首只大数据基金百发100基础上推出百发精选，是从中证800中选股，风格更偏于稳健。据悉，未来大数据基金的风格化或将越来越明显。　　需要指出的是，其实有两个数据可以考察大数据基金风格，投资者可以关注下大数据基金的业绩基准，往往这一基准代表了大数据的风格，如果对比的是沪深300等蓝筹指数，则偏于蓝筹风，如果对比的是创业板指数等，则偏于成长风，投资者可以根据自己的喜好去布局。另外，投资者可关注大数据基金的日成交股票金额，往往成交金额较大意味着偏蓝筹风，而成交金额偏小可能更多小创，这也可以验证大数据基金是否风格一致。　　第三是看大数据基金的择时能力，这个可以从业绩来看，目前广发中证百发100基金业绩最好，今年以来涨幅超过32%，南方大数据100和南方大数据300也表现较好。不过大数据基金除了看收益率外，投资者最好还要看看波动率和指数回撤幅度，最好选择回撤较小的品种。　　整体来看，大数据基金上市时间都不到一年，还需要用更多时间去观察，也需要不断优化设计，使得大数据基金成为普通投资者较好的投资品种。以上是小编为大家分享的关于你所不知道的大数据基金筛选思路的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。大数据专业学什么课程：数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。具备良好的外语能力，培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析，部分高校的特色会有所差异。通识类知识通识类知识包括人文社会科学类、数学和自然科学类两部分。人文社会科学类知识包括经济、环境、法律、伦理等基本内容;数学和自然科学类知识包括高等工程数学、概率论与数理统计、离散结构、力学、电磁学、光学与现代物理的基本内容。学科基础知识学科基础知识被视为专业类基础知识，培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力，能够解决实际问题。建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容:程序设计、数据结构、计算机组成操作系统、计算机网络、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法，并让学生了解学科发展历史和现状。专业知识课程须覆盖相应知识领域的核心内容，并培养学生将所学的知识运用于复杂系统的能力，能够设计、实现、部署、运行或者维护基于计算原理的系统。数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。大数据的就业前景怎么样大数据行业就业前景很好，学过大数据之后可以从事的工作很多，比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等，这些都是许多互联网公司需要的职位，而且研发工程师的需求也很大，数据分析很少。大数据人才就业前景好还体现在薪酬水平高，大数据是目前薪酬高的行业之一，目前大数据人才已成为市场的稀缺资源，发展前景好，薪酬水平也水涨船高。

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大数据和人工智能（AI）是相辅相成的概念。大数据是指庞大的非结构化数据集合，而人工智能是一种模拟人类智能的技术，让计算机能够自动执行处理和决策任务。大数据提供了强大的数据来源，可以为人工智能提供数据支持和底层数据处理。在大数据的支持下，人工智能可以进行数据挖掘、分析和学习，从而满足人们越来越多的智能化需求。另一方面，人工智能也可以帮助处理大数据，从海量数据中提取有用的信息和洞见。比如，在商业领域，通过分析大数据，人工智能可以帮助企业提高业务效率，推出更符合客户需求的产品和服务，而企业数据也为人工智能提供了分析和优化的材料。在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的医学数据，辅助医生进行诊断和治疗决策。总之，大数据和人工智能的关系可以被看作是相辅相成的，两者互相依存，相互促进。通过将大数据与人工智能有效地结合，可以实现更多领域的自动化和智能化，为社会发展带来更多创新和价值。大数据和人工智能的结合的好处1、自动化决策。通过大数据分析和人工智能的学习，可以实现许多自动决策，减少人工参与，提高效率和准确度。2、更加精细化的个性化服务。利用大数据和人工智能，可以获取消费者的更多习惯、兴趣和需求信息，从而可以在更细致的层面上实现个性化定制。3、更好的智能安全保障。利用大数据和人工智能技术，可以对系统进行智能监控，预先识别和防范安全威胁，加强安全保障能力。4、更高的生产效率。通过引入大数据和人工智能技术，可以实现工厂、企业和行业的自动化，提高生产效率和质量，降低成本。