证券行业大数据应用.doc

证券大数据应用一、(实名认证信息、联系方式、证券账户、理财账户等)(股票交易、基金交易、互联网证券交易等)/准备上市公司数据(基本资料、财报等)(例如雪球投资组合)(微博、微信公众号、论坛、新闻资讯门户等)(门店数据、终端APP等)即可获取,有些需要从合作机构获取,有些只能通过垂直爬虫爬取聚合。二、有了大数据能干什么对投资者(2C):投资建议:例如券商官方推荐,类雪球投资组合、京东财谜的去中心化推荐投资社区:雪球、天厚投资社交等在线证券交易在线投资理财财富管理量化投资分析对公司(2B):公司投资理财公司投资并购股权众筹公司舆情监控分析竞争分析/竞争情报行业分析报告对券商本身:用户获取/盘活:大券商盘活存量用户、中小券商获取增量用户用户账户的建立与持续运营:通过有粘性的服务(例如雪球投资组合),引导用户绑定互联网证券理财账户、证券账户,打通用户账户体系,持续运营。综合金融服务:股票、投资、理财、众筹、投行、财富管理投资报告:行业分析报告、投资建议平台基础设施:大数据风控等线上线下渠道一体化客户流失跟踪潜在客户挖掘三、运营体系目标用户群分析(2B、2C,线上目标用户群、线下目标用户群)建立有粘性的互联网产品及服务线上+线下获取用户/盘活用户基于大数据,持续完善产品、持续运营用户《数据挖掘技术在证券行业中的应用》姚毓才客户关系管理用客户交易数据统计出每个客户的交易情况,根据客户行为进行聚类。建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据,并通过对这些数据进行挖掘和关联分析,实现面向主题的信息抽取。对客户的需求模式和盈利价值进行分类,找出最有价值和盈利潜力的客户群,以及他们最需要的服务,更好地配置资源,改进服务,牢牢抓住最有价值的客户。通过对客户资源信息进行多角度挖掘,了解客户各项指标(如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等),掌握客户投诉、客户流失等信息,通过对客户数据聚类,将客户进行分群,考察每类客户对证券公司的贡献情况,这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司具有价值,并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾,并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。“真实”价值等于这项资产的所有者的所有预期收益流量的现值。具体地说,分析家不仅需要预测折现率,而且还必须预测这种证券的每股平均收益和派息率。证券的真实价