金融大數(shù)據(jù)論文精選(九篇)
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第1篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產(chǎn)因素，大數(shù)據(jù)的演進與生產(chǎn)力的提高有著直接的關(guān)系。隨著網(wǎng)速的大幅提升，數(shù)據(jù)也將迎來爆發(fā)式增長，快速獲取、處理、分析海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)信息再價值化，對大數(shù)據(jù)的利用將成為企業(yè)提高核心競爭力和搶占市場先機的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)因其巨大的商業(yè)價值正在成為推動信息產(chǎn)業(yè)變革的新引擎。
近日，專業(yè)第三方電子商務、互聯(lián)網(wǎng)金融研究機構(gòu)與國內(nèi)最大媒體服務平臺——中國電子商務研究中心正式推出“中國電商大數(shù)據(jù)網(wǎng)”(100ec.cn/zt/bd/ )，國內(nèi)覆蓋最全的電商領域大數(shù)據(jù)應用一科技平臺。
據(jù)(100EC.CN)監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，美國已有20%、30%的網(wǎng)絡展示是通過大數(shù)據(jù)來售賣的，而目前中國還比較少，只有3%到4%，從這個角度來說大數(shù)據(jù)營銷市場是大力可為的，有著廣泛的發(fā)展空間。
“中國電商大數(shù)據(jù)網(wǎng)”頻道主要分為研究應用篇、企業(yè)應用篇、行業(yè)應用篇、會議篇、大數(shù)據(jù)書籍五個板塊，其中涵蓋了關(guān)于大數(shù)據(jù)的相關(guān)PPT、報告、分析、案例、盤點、實戰(zhàn)、信息圖、研報、論文等資訊均被收錄于“中國電商大數(shù)據(jù)網(wǎng)”，并開通了主任曹磊對于電商大數(shù)據(jù)的課程預約通道(100ec.cn/zt/expert_caolei/)，其課程名為《大數(shù)據(jù)時代的思維與典型行業(yè)應用案例》，除此之外，還重點監(jiān)測了阿里巴巴、菜鳥網(wǎng)絡、京東、大眾點評、百度、騰訊等企業(yè)在電商大數(shù)據(jù)方面的實時動態(tài)。
第2篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)城鄉(xiāng)規(guī)劃管理
中圖分類號：TU984文獻標識碼： A
1引言
隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，新興信息技術(shù)與應用模式的涌現(xiàn)，使得全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢，市場調(diào)研機構(gòu)IDC的研究顯示，到2020年，全球以電子形式存儲的數(shù)據(jù)量將達到35ZB，大數(shù)據(jù)的時代已經(jīng)到來[1]。最早提出“大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來”的機構(gòu)是全球知名咨詢公司麥肯錫，其在報告中指出，“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于海量數(shù)據(jù)的運用將預示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?/p>
1.1大數(shù)據(jù)概念
大數(shù)據(jù)的概念，尚未形成公認的準確定義。根據(jù)維基百科的定義，它是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理、處理的數(shù)據(jù)集合。從產(chǎn)業(yè)角度，常常把這些數(shù)據(jù)與采集它們的工具、平臺、分析系統(tǒng)一起被稱為“大數(shù)據(jù)”。在數(shù)據(jù)特性方面，大數(shù)據(jù)主要為非結(jié)構(gòu)化信息，如文本、圖形、遙感遙測信息，大多是實時信息；在信息來源上，大數(shù)據(jù)主要是互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療設備、視頻監(jiān)控、非傳統(tǒng)IT 設備等社會日常運作和各種服務中實時產(chǎn)生的數(shù)字數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)容量巨大，從 TB 級別躍升到 PB 乃至 EB 級別，大數(shù)據(jù)具有4V特征Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（類型多）、Value（價值稀疏）以及Velocity（速度快）的特征[2]。大數(shù)據(jù)時代帶來思維變革：更多不是隨機樣本而是全體數(shù)據(jù)，更雜不是精確性而是混雜性，更好不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系[3]。
1.2大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程
大數(shù)據(jù)并非新近出現(xiàn)，早在1980年，著名未來學家阿爾文•托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。2009年開始，“大數(shù)據(jù)”成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯，2011年持續(xù)熱門，在2012 年更達到一個高峰，2013年大數(shù)據(jù)概念逐為大眾熟知。
2 大數(shù)據(jù)研究應用評述
2.1國外大數(shù)據(jù)研究應用
大數(shù)據(jù)的開發(fā)與利用已經(jīng)在IT，媒體、醫(yī)療服務、金融業(yè)、零售業(yè)、制造業(yè)、物流、電信等行業(yè)廣泛展開，并產(chǎn)生了巨大的社會價值和產(chǎn)業(yè)空間，但仍處于初級階段[3]。2012年4月，美國政府啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”，致力于提高從大數(shù)據(jù)中提取知識和觀點的能力，并服務能源、健康、金融和信息技術(shù)等領域。在數(shù)據(jù)共享、突發(fā)事件處理、疫情觀察方面已有較成功應用。2012年4月，英國、美國、德國、芬蘭和澳大利亞等國家聯(lián)合推出“世界大數(shù)據(jù)周”活動，旨在制定戰(zhàn)略性的大數(shù)據(jù)措施；2012年5月，聯(lián)合國發(fā)表了大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書；2012年7月，日本推出“ICT”戰(zhàn)略研究計劃，重點關(guān)注“大數(shù)據(jù)應用”。全球性IT巨頭都開始關(guān)注大數(shù)據(jù)的機遇，微軟、英特爾、甲骨文(微博)等都在開發(fā)基于大數(shù)據(jù)的IT架構(gòu)。
2.2國內(nèi)大數(shù)據(jù)研究應用
中國大數(shù)據(jù)的應用處于起步階段，淘寶、騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭是率先使用大數(shù)據(jù)技術(shù)的用戶，主要是基于開源軟件自主開發(fā)大數(shù)據(jù)應用，推出相應的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和平臺，開展了多種深度商務分析,電信和銀行領域也開始對大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務產(chǎn)生濃厚的興趣。此外，IT業(yè)、傳媒界和學界舉行了多次以大數(shù)據(jù)為核心的主題討論會，共同探索大數(shù)據(jù)的發(fā)展與創(chuàng)新。
綜觀國內(nèi)外大數(shù)據(jù)研究和應用現(xiàn)狀可見：（1） 大數(shù)據(jù)相關(guān)的研究與應用目前仍然處于起步階段，學術(shù)研究大多局限于概念、技術(shù)、發(fā)展預測等宏觀探討層面；（2） 基于大數(shù)據(jù)應用所需要的軟件、硬件等技術(shù)支撐亟需進一步的深入開展；（3）現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)研究大多立足于信息科學，側(cè)重于大數(shù)據(jù)的獲取、存儲、處理、挖掘和信息安全等方面，鮮有從城市規(guī)劃學科發(fā)展的角度探討大數(shù)據(jù)對于城鄉(xiāng)規(guī)劃管理技術(shù)的變革與沖擊的研究。
3 大數(shù)據(jù)時代城鄉(xiāng)規(guī)劃管理技術(shù)創(chuàng)新探討
3.1現(xiàn)有城鄉(xiāng)規(guī)劃管理技術(shù)局限性
80年代末開始，我國城市規(guī)劃管理領域開始引進新技術(shù)，網(wǎng)絡技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、日照分析技術(shù)、電子報批審查技術(shù)等已初步得到運用，建立了基于GIS的城市規(guī)劃管理系統(tǒng)，但仍存在一定局限性：（1）現(xiàn)有管理信息系統(tǒng)存儲能力有限，仍無法建立實時、全面的資料檔案庫，同時也是內(nèi)部條塊分割，查詢、檢索困難，給城市規(guī)劃管理工作帶來了一定的障礙。（2）由于規(guī)劃管理工作量大，規(guī)劃管理人員雖然借助規(guī)劃管理信息系統(tǒng)，提升了處理速度，但是仍不能滿足快速城市化背景下快速準確地處理各類城市規(guī)劃案件，對規(guī)劃管理實施效果進行快速反饋。（3）公眾參與與市民監(jiān)督平臺建設不足，城鄉(xiāng)規(guī)劃管理透明度有待進一步提高。
3.2大數(shù)據(jù)時代城鄉(xiāng)規(guī)劃管理技術(shù)變革方向探討
3.2.1建立城鄉(xiāng)規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)集系統(tǒng)，提高城鄉(xiāng)規(guī)劃管理效率
在大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)來源更廣泛且分布更集中，以前散落各處的數(shù)據(jù)越來越集中，以前不可獲取的信息現(xiàn)在可獲取。通過互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療設備、視頻監(jiān)控、移動設備、智能設備、非傳統(tǒng)IT 設備獲得的文本、圖形、音頻、視頻、遙感遙測等建立與城鄉(xiāng)規(guī)劃管理直接相關(guān)或者關(guān)聯(lián)的實時數(shù)據(jù)集，處理空間信息與與之相關(guān)的屬性信息，迅速及時地更新數(shù)據(jù)集，大規(guī)模綜合性地管理城市空間分布信息。在城鄉(xiāng)規(guī)劃管理編制階段，可以提高現(xiàn)狀調(diào)研的效率和規(guī)劃編制基礎數(shù)據(jù)的準確全面，建立相應問題表象對于城市規(guī)劃的決策系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和反饋系統(tǒng)，改變規(guī)劃的滯后性和低效率，提高規(guī)劃的時效性。
3.2.2 建立城鄉(xiāng)規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，提高城鄉(xiāng)規(guī)劃管理科學性
基于城鄉(xiāng)規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)，可將分散收集到的各種空間、屬性信息實時更新，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中相關(guān)分析技術(shù)，同時結(jié)合GIS的空間分析技術(shù)，運用到規(guī)劃管理的各個流程中，可進行人口、經(jīng)濟、交通流等與用地功能、空間等進行相關(guān)分析，對于城鄉(xiāng)空間利用進行深入全面的解析，進一步提高城鄉(xiāng)規(guī)劃管理的科學性。
3.3城鄉(xiāng)規(guī)劃管理技術(shù)創(chuàng)新挑戰(zhàn)
目前城鄉(xiāng)規(guī)劃管理技術(shù)創(chuàng)新所面臨的挑戰(zhàn)也是大數(shù)據(jù)發(fā)展應用中需要解決的問題：（1）從城鄉(xiāng)規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)中精準定位并采集所需信息、管理海量復雜結(jié)構(gòu)、實時增長的數(shù)據(jù)、保護和控制數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)。（2）基于城鄉(xiāng)規(guī)劃大數(shù)據(jù)的實體識別與行為建模，挖掘大數(shù)據(jù)中蘊含的群體及其網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，分析社會群體的行為演化規(guī)律，數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)。（3）數(shù)據(jù)隱私性問題。
3.4城鄉(xiāng)規(guī)劃管理技術(shù)創(chuàng)新對策
大數(shù)據(jù)技術(shù)市場將會是一個混合多種技術(shù)的世界，應關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應用，開發(fā)適合城鄉(xiāng)規(guī)劃管理不同層次的產(chǎn)品組合，包括服務器、存儲、網(wǎng)絡、軟件和服務等，以獲得更好的應用效果；加強城鄉(xiāng)規(guī)劃管理基礎大數(shù)據(jù)集建設；提高城鄉(xiāng)規(guī)劃管理角度數(shù)據(jù)分析和提取技術(shù)能力；加快大數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)人員培養(yǎng)；同時通過技術(shù)截堵，應用立法保護城鄉(xiāng)規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)應用中個人隱私。
4 結(jié)論
大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，大數(shù)據(jù)的應用仍處于一個快速發(fā)展的起步階段，基于大數(shù)據(jù)和復雜系統(tǒng)管理理念的分析與決策是新形勢下城鄉(xiāng)規(guī)劃管理發(fā)展的必由之路，大數(shù)據(jù)是城鄉(xiāng)規(guī)劃管理信息化建設的戰(zhàn)略性資源和非物質(zhì)性財富，是不可或缺的城鄉(xiāng)規(guī)劃管理和決策依據(jù)。將改變基于簡單數(shù)據(jù)統(tǒng)計、經(jīng)驗分析甚至直覺判斷的城鄉(xiāng)規(guī)劃管理模式，提高城鄉(xiāng)規(guī)劃管理的有效性，加快城鄉(xiāng)規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)庫建設和空間分析、相關(guān)分析能力，建立更加開放透明的公共參與平臺和市民監(jiān)督系統(tǒng)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展改變大數(shù)據(jù)管理、分析、共享、決策、人才培養(yǎng)、隱私保護等問題，將會進一步提高城鄉(xiāng)規(guī)劃管理方面的信息化、智能化技術(shù)支撐能力，推動城鄉(xiāng)規(guī)劃管理由信息化向智能化發(fā)展。
參考文獻
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[3]維克托•邁爾-舍恩伯格，肯尼思-庫克耶著，盛楊燕，周濤譯.杭州:浙江人民出版社，2013
作者簡介：黃 贊，男，國家注冊城市規(guī)劃師，現(xiàn)就職于中社科城市與環(huán)境規(guī)劃設計研究院，城鄉(xiāng)規(guī)劃所所長
原創(chuàng)性聲明
第3篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；精算定價；客戶價值；巨災風險；極值理論
文章編號：2095-5960（2014）02-0036-07；中圖分類號：F840；文獻標識碼：A
一、引言
信息是金融行業(yè)中最重要的資源之一，而數(shù)據(jù)是信息最直接的表現(xiàn)方式。隨著電子技術(shù)發(fā)展以及世界金融市場交易規(guī)模的迅速擴大，金融行業(yè)中的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長趨勢，如每一天世界金融產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)達到500G以上，其中保險公司的數(shù)據(jù)占比達到12%（第一屆CCF大數(shù)據(jù)學術(shù)會議，國家會議中心，2012年12月）。這充分說明金融行業(yè)已經(jīng)進入了“大數(shù)據(jù)時代”。
按照Kenneth Cukier在《Big data》中的定義，大數(shù)據(jù)又被稱為巨量信息、海量數(shù)據(jù)等，指的是所涉及的信息量非常巨大，超過傳統(tǒng)軟件和技術(shù)所涉及的范圍[1]，而所謂的大數(shù)據(jù)技術(shù)或大數(shù)據(jù)能力就是在這種海量數(shù)據(jù)下有效的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，即能夠利用各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)，快速獲取有價值信息，并使之應用的能力[2]。鑒于金融行業(yè)的巨量數(shù)據(jù)存量以及每天的新增數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)分析能力對其尤為重要[3]，保險公司是金融行業(yè)的重要組成部分，也不可避免要面對大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，充分利用巨量數(shù)據(jù)來推動業(yè)務發(fā)展和創(chuàng)新，提升競爭力也自然成為當前最迫切的任務[4][5]。
為了詳細了解我國國內(nèi)的大數(shù)據(jù)情況，我們對中國保險業(yè)進行了數(shù)據(jù)情況的統(tǒng)計（以下簡稱“中國保險業(yè)大數(shù)據(jù)背景調(diào)查”）。該統(tǒng)計所涉及的保險公司共122家，其中包括58家人身險公司、59家財產(chǎn)險公司以及5家再保險公司。在人身險公司中，中資公司35家，外資公司23家；在財產(chǎn)險公司中，中資公司38家，外資公司21家。這些公司的業(yè)務規(guī)模占全部保險市場的95%以上，可以認為調(diào)查結(jié)果具有一定的普遍性。
我們統(tǒng)計的數(shù)據(jù)種類包括以下五類：一是保單數(shù)據(jù)及保單維持數(shù)據(jù)：這部分數(shù)據(jù)組成了保險公司的業(yè)務系統(tǒng)，以專業(yè)的數(shù)據(jù)庫軟件來操作。二是核賠理賠數(shù)據(jù)：這部分數(shù)據(jù)隨著電子化進程加快，大部分也在業(yè)務系統(tǒng)中，同時部門內(nèi)部也有對應的數(shù)據(jù)庫。三是投資理財數(shù)據(jù)：因為壽險經(jīng)營時間長，需要對保費保值增值，所以壽險的保費投資是經(jīng)營的重要方面，導致這部分數(shù)據(jù)非常豐富，相對來說，財產(chǎn)險公司中，這類數(shù)據(jù)量比例較小。四是定價數(shù)據(jù)：這部分數(shù)據(jù)是精算部門用來定價和利潤測試，以及用來向保監(jiān)會報送各類報表運算時候需要的數(shù)據(jù)，有相當一部分來自于業(yè)務系統(tǒng)。五是風險管理數(shù)據(jù)，這部分數(shù)據(jù)相當零散，且涉及以上各類數(shù)據(jù)，同時還包括公司的財務數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、監(jiān)管數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)乃至宏觀管理數(shù)據(jù)。六是再保險公司公司數(shù)據(jù)，再保險公司承擔保險公司的分出業(yè)務，通常掌握了很多家原保險公司的數(shù)據(jù)，具有比原保險公司更多的數(shù)據(jù)，這部分數(shù)據(jù)盡管有相當一部分來自于原保險公司，但大數(shù)據(jù)的核心并非是關(guān)注數(shù)據(jù)的重復問題，而是如何利用數(shù)據(jù)進行快速決策，所以我們把再保險公司的數(shù)據(jù)也統(tǒng)計在內(nèi)。
我們對所有參與統(tǒng)計的原保險公司前五類數(shù)據(jù)并匯總，然后加上再保險公司數(shù)據(jù)，由此構(gòu)成中國保險業(yè)整體的數(shù)據(jù)情況。這里需要注意到：匯總過程中會有很多冗余數(shù)據(jù)，例如投資相關(guān)的金融市場數(shù)據(jù)等，但從大數(shù)據(jù)的核心出發(fā)，這些數(shù)據(jù)應該不作區(qū)分。原因如下：
首先，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是快速和預測，而并不關(guān)心重復數(shù)據(jù)的冗余情況，對重復數(shù)據(jù)冗余的處理其實是降低大數(shù)據(jù)應用效率的，大數(shù)據(jù)更關(guān)心的是基于整體的巨量信息快速進行決策和分析[6][7]。
其次，每家公司在經(jīng)營過程中，即需要考慮公司本身特有的信息、特有的數(shù)據(jù)，同時也必然和其他公司一樣面對公共的信息、公共的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是他們決策基礎[5]。
最后，重復的數(shù)據(jù)雖然存在但其對決策的影響其實是不同的，這和一同協(xié)作的數(shù)據(jù)有關(guān)，也和每家公司的大數(shù)據(jù)能力有關(guān)，換句話說，對每家公司來說，即使是重復的數(shù)據(jù)但也意味著不同的信息。
這種現(xiàn)狀正是本文研究的出發(fā)點，我們將以掌握的數(shù)據(jù)為基礎，在定價、巨災分析以及健康險方面進行大數(shù)據(jù)應用研究的嘗試。
二、跨部門大數(shù)據(jù)應用：壽險產(chǎn)品精算定價
產(chǎn)品精算定價能力是保險公司的核心競爭力之一，大數(shù)據(jù)在精算定價中的應用核心就是從“樣本精算”過渡到“全量精算”。
對壽險來講，保險公司基于“精算模型”，并使用“資產(chǎn)份額”和“宏觀定價”等方法來確定實際保費。對財險公司而言，保險公司通常利用歷史數(shù)據(jù)來獲得“損失模型”，并通過分析各因素作用來獲得最終保費。傳統(tǒng)的這些過程中，一般只涉及公司所掌握數(shù)據(jù)的很小一部分，是“樣本精算”，但為了獲得更大的市場空間，保險公司有必要利用大數(shù)據(jù)來獲得“定價”的比較優(yōu)勢，實現(xiàn)“全量精算”。這里我們僅以壽險定價為例來進行應用研究。
壽險公司在長期經(jīng)營過程中積累了大量的數(shù)據(jù)和信息，同時外部環(huán)境變化也積累了海量數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的壽險產(chǎn)品定價對這些數(shù)據(jù)置若罔聞，仍然是基于保監(jiān)會公布的00—03生命表和一些公司的有限信息來進行，這必然不能反映真實的風險狀況，也喪失了市場競爭中的比較優(yōu)勢。
這里以一家普通的保險公司為例來說明大數(shù)據(jù)應用。我們將數(shù)據(jù)范圍擴展到公司的全部部門（包含整個業(yè)務部門乃至核保核賠部門），這些部門的數(shù)據(jù)經(jīng)過唯一的ID（如身份證號）鏈接，形成一個龐大的海量數(shù)據(jù)記錄，在舍棄一些信息并整理后（僅包含索賠引起的死亡率信息）形成了一個900M的數(shù)據(jù)庫，涵蓋的時間是2003—2009。該數(shù)據(jù)即是進行“全量精算”的基礎。接下來，我們對數(shù)據(jù)庫進行整理并加上國家統(tǒng)計的數(shù)據(jù)（來自于《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》），獲得了從1983年開始的分年齡段死亡率表（表1）。
根據(jù)此定理，我們利用大數(shù)據(jù)的信息來進行參數(shù)估計，方法是最小二乘法或極大似然估計。保險公司僅需要在大數(shù)據(jù)的基礎上，進行程序運算，給出對應的距離或其他信息，就可以得到該極值分布的具體參數(shù)。如我們以上述例子為樣本，可以得到其參數(shù)估計值分別為-0.7和1.8。有了損失分布，財產(chǎn)險公司就可以用來進行定價或者進行分保安排，而再保險公司就可以進行風險控制。
五、結(jié)論
通過以上大數(shù)據(jù)在保險公司中的具體應用，我們得到幾點結(jié)論：
第一，保險公司應該在定價中充分利用公司所掌握的全部數(shù)據(jù)，讓定價從“樣本精算”轉(zhuǎn)移到“全量精算”上來，讓每個部門數(shù)據(jù)都發(fā)揮作用，通過整合和利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，達到更精確的風險定價，從而獲得更大的定價空間。
第二，保險公司自身應該重視數(shù)據(jù)接力，甚至保險公司之間應該加強數(shù)據(jù)合作，通過針對性的保險產(chǎn)品覆蓋來實現(xiàn)客戶價值挖掘，擴大保險市場。
第三，保險公是不但要重視本行業(yè)的數(shù)據(jù)積累，還要重視并挖掘其他行業(yè)的數(shù)據(jù)價值，通過與自身數(shù)據(jù)的融合來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)所帶來的價值。
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第4篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融；大數(shù)據(jù)；金融風險預警
一、 互聯(lián)網(wǎng)金融風險的概述
所謂互聯(lián)網(wǎng)金融是指借助于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動通信技術(shù)實現(xiàn)資金融通、支付和信息中介等業(yè)務的新興金融模式，既不同于商業(yè)銀行間接融資，也不同于資本市場直接融資的融資模式。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融得到迅猛的發(fā)展，具體體現(xiàn)在用戶數(shù)量和資金規(guī)模上。央行數(shù)據(jù)顯示，電子支付業(yè)務增長較快，移動支付業(yè)務保持高位增長；2013年移動支付業(yè)務16.74億筆，金額9.64萬億元，同比分別增長212.86%和317.56%。新華網(wǎng)的報道顯示，互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品在近一年的時間內(nèi)，發(fā)展已經(jīng)超出人們的想象，例如互聯(lián)網(wǎng)理財領域的“余額寶”，截止到2014年2月，其客戶數(shù)已超過6 000萬人，資金規(guī)模已超過2 500億元。與傳統(tǒng)金融相比，互聯(lián)網(wǎng)金融具有成本低、效率高、覆蓋廣、發(fā)展快和管理弱等特點，并在國家支持互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的背景下，得到迅速的發(fā)展。
“高效共享”、“平等自由”、“信任尊重”的互聯(lián)網(wǎng)精神推動了互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，進而形成以點對點，網(wǎng)格化共享互聯(lián)，信息交互，資源共享，優(yōu)勢互補的金融體系。雖然成熟可靠的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為互聯(lián)網(wǎng)金融的正常運營提供了強有力的保證，但是互聯(lián)網(wǎng)金融的風險監(jiān)管體系與傳統(tǒng)金融的監(jiān)管體系相比，在合法性、規(guī)范性和安全性等方面尚存在很多問題，這些問題將會產(chǎn)生諸多不確定的金融風險，不僅會影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，甚至會影響國家和社會的繁榮穩(wěn)定。要控制金融風險，需有完善的金融預警機制作為保障。所謂金融預警機制主要是指各種反映金融風險警情、警兆、警源及變動趨勢的組織形式，指標體系和預警方法等所構(gòu)成的有機整體，并且以經(jīng)濟金融統(tǒng)計資料為依據(jù)，以信息技術(shù)為基礎，是金融風險防范的重要組成部分。如何判斷和識別金融風險，是金融風險預警機制的核心問題。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，結(jié)合收集的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)學指標、統(tǒng)計模型、數(shù)據(jù)挖掘等模型、算法判斷和識別金融風險，是當今金融風險預警機制中的研究熱點。傳統(tǒng)的金融風險預警方法主要有三大類：景氣指數(shù)法、指標體系評分法和模型法。景氣指數(shù)法，通過綜合許多經(jīng)濟因素為一個或一組景氣指數(shù)來經(jīng)濟動態(tài)走向；指標體系評分法，通過篩選指標、編制指標體系、給與指標賦分來給出金融安全狀態(tài)的較為完整的評價；模型法，通過將與金融危機發(fā)生的相關(guān)因素納入統(tǒng)計模型進行檢驗來預測金融危機發(fā)生的可能性。
對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，爆炸式增長的客戶數(shù)據(jù)是一個亟待開發(fā)的資源，數(shù)據(jù)中所蘊藏的無限信息金礦若以先進的分析技術(shù)加以利用，將之轉(zhuǎn)換為極其有價值的洞察力，能夠幫助金融企業(yè)執(zhí)行實時風險管理，成為金融企業(yè)的強大保護盾，保證金融企業(yè)的正常運營。數(shù)據(jù)是下一個“Intel Inside”，未來屬于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品的公司和人們?；ヂ?lián)網(wǎng)金融風險的預警體系的建立，應根植于互聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)，結(jié)合傳統(tǒng)的金融風險分析方法，利用統(tǒng)計、計算機、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等手段，從數(shù)據(jù)的海洋中甄別、判斷互聯(lián)網(wǎng)金融中潛在的風險；并且還能通過數(shù)據(jù)掌握客戶動態(tài)，企業(yè)經(jīng)營環(huán)節(jié)中可能出現(xiàn)的金融風險，從而提高企業(yè)經(jīng)營管理效益。
二、 互聯(lián)網(wǎng)金融中的數(shù)據(jù)及特點
1. 互聯(lián)網(wǎng)金融的數(shù)據(jù)。與互聯(lián)網(wǎng)電子商務一樣，互聯(lián)網(wǎng)金融作為金融信息化的形式，離不開參與互聯(lián)網(wǎng)金融活動的企業(yè)、客戶，以及相關(guān)的金融服務或產(chǎn)品。與傳統(tǒng)金融活動相比，互聯(lián)網(wǎng)金融活動更容易收集、整理、存儲用戶信息、用戶交易數(shù)據(jù)、服務或產(chǎn)品信息，甚至還能存儲用戶在交易過程中對互聯(lián)網(wǎng)平臺的使用情況、操作行為，以及溝通、留言等信息。從互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的構(gòu)成形式來看，主要包括：用戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、用戶操作及行為數(shù)據(jù)、金融服務或產(chǎn)品供給情況，以及文本數(shù)據(jù)（包括：電子郵件，即時聊天，以及留言等）。
（1）用戶數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融業(yè)務的開展，離不開用戶的參與。為保障用戶在交易過程中的金融安全，保證日常金融活動的順利進行，金融企業(yè)針對用戶信息的管理工作是十分嚴格的。通常情況下，用戶的基本信息會被收錄和存儲到企業(yè)信息系統(tǒng)之中。作為互聯(lián)網(wǎng)金融的服務對象，用戶是不可缺少的組成部分，用戶規(guī)模直接反映了企業(yè)的規(guī)模，還間接反映了企業(yè)的發(fā)展前景。
（2）交易數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融向電子信息化方向的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融的主要活動離不開用戶交易?；ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)為用戶交易提供了互聯(lián)網(wǎng)平臺媒介及相關(guān)金融服務。為保證交易安全，提高企業(yè)的服務質(zhì)量，便于回溯和取證，系統(tǒng)會記錄用戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺交易的過程。長期積累的交易數(shù)據(jù)不僅可以用來分析用戶的交易偏好，也可用來偵測用戶的異常交易行為，為防止交易風險提供依據(jù)。
（3）用戶操作行為數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)金融平臺不僅是互聯(lián)網(wǎng)交易的媒介，也承載著傳遞信息，宣傳金融服務的作用。與傳統(tǒng)金融不同，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺無法通過面對面的交談，感知客戶的感受，發(fā)現(xiàn)客戶的異常行為。因此，為了提升互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的服務質(zhì)量，了解客戶的操作行為習慣，通常會記錄客戶的操作行為。
（4）文本數(shù)據(jù)。作為信息傳遞的平臺，互聯(lián)網(wǎng)中存在大量的評價，留言，溝通交流信息，這些信息體現(xiàn)了民眾的輿論動向。金融運行的基礎為信用與預期，這種特征使其更容易受社會信用與預期輿情的影響。金融輿情能夠通過一定的作用機理對互聯(lián)網(wǎng)金融運行產(chǎn)生現(xiàn)實的影響，如果不能及時關(guān)注和應對小的金融輿情，則有可能釀成大的金融危機事件。
（5）其他數(shù)據(jù)。除此之外，還有諸多外部因素會影響互聯(lián)網(wǎng)金融的正常運行，例如國家宏觀經(jīng)濟運行情況，物價水平，進出口、行業(yè)發(fā)展狀況等都會對互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)生影響。為保證互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的正常運行，應該全面，細致的整理和收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。
2. 互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的特點。與大數(shù)據(jù)一樣，互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)具有規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特點。三大特點交織在一起，形成了當今中國互聯(lián)網(wǎng)金融的新局面。
（1）規(guī)模性。所謂規(guī)模性指的是，互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的量達到了一定的程度，無法通過當前主流的分析工具來及時處理?；ヂ?lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的規(guī)模體現(xiàn)在用戶規(guī)模增大、交易規(guī)模增大兩方面。一方面，由于互聯(lián)網(wǎng)金融的門檻較低，效率較高，互聯(lián)網(wǎng)金融的參與者更具有廣泛性、規(guī)模性，更加平民化導致互聯(lián)網(wǎng)金融用戶規(guī)模較大。另一方面，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的特點，加之互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的平臺、用戶、以及大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，互聯(lián)網(wǎng)金融的用戶規(guī)模、交易規(guī)模很容易迅速提升。
（2）多樣性。所謂多樣性指的是，互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型，除了有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)以外，還有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如文本數(shù)據(jù)。此外，還體現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)金融活動的多樣性，互聯(lián)網(wǎng)金融提供了在線支付、還貸借貸、理財、保險等服務，豐富了互聯(lián)網(wǎng)金融的形式。常見的互聯(lián)網(wǎng)金融活動包括：B2B電商金融、B2C電商金融、網(wǎng)銷基金（網(wǎng)絡理財）、網(wǎng)銷保險、銀行電商、P2P網(wǎng)貸、網(wǎng)絡支付、眾籌融資、虛擬貨幣等。
（3）高速性。所謂高速性指的是，互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的到達與處理必須及時高效，不允許較長的延遲，不及時將會造成不必要的損失。同時，借助互聯(lián)網(wǎng)平臺的宣傳，互聯(lián)網(wǎng)用戶的響應速度提高，加之用戶規(guī)模較大，數(shù)據(jù)的增長速度呈指數(shù)增加。
可見，要從大數(shù)據(jù)中識別、發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融中潛在的風險，需要有處理大數(shù)據(jù)規(guī)模性、多樣性、高速性的能力。要應對互聯(lián)網(wǎng)金融中的大數(shù)據(jù)問題，需要建立完備科學的互聯(lián)網(wǎng)金融風險預警體系。目前大數(shù)據(jù)主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種，其中批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理。不論以哪種方式處理數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)金融風險預警系統(tǒng)都要從數(shù)據(jù)出發(fā)，識別、發(fā)現(xiàn)、預警、監(jiān)控、預測互聯(lián)網(wǎng)金融中潛在的風險。
三、 互聯(lián)網(wǎng)金融風險預警系統(tǒng)
1. 以數(shù)據(jù)為中心的體系設計原則。
（1）系統(tǒng)性原則?；ヂ?lián)網(wǎng)金融風險預警體系是針對互聯(lián)網(wǎng)金融風險的監(jiān)測、預測、預警的系統(tǒng)，是一個大的體系，必須涵蓋互聯(lián)網(wǎng)金融活動的全過程。必須考慮到互聯(lián)網(wǎng)金融活動中的每個參與者，包括金融服務、金融產(chǎn)品的提供者，中介機構(gòu)、用戶，以及政府、監(jiān)管機構(gòu)等；還須考慮各種交易行為，甚至民眾輿論動向。同時，還需兼顧國家宏觀經(jīng)濟運行情況、經(jīng)濟指標、行業(yè)發(fā)展情況等。
（2）時效性原則。由于互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)具有高速、變化的特點，說明實時處理分析的重要性，目的就是實時防范和減少金融風險，及時識別、判斷金融風險，及時對風險進行預測和響應，在時間上要連續(xù)，在內(nèi)容上要連貫和可比。
（3）可操作性原則。在數(shù)據(jù)的收集、管理時，要有利于風險的識別、判斷、預測；在系統(tǒng)的構(gòu)建時，要結(jié)合符合公司實際情況，簡單、可靠、易行；在數(shù)據(jù)分析過程中，選取的指標、統(tǒng)計方法、相關(guān)判別準則要易于分析、有利于操作，不僅能快速的識別、判斷、預測風險，做出預警，還能辨別風險的源頭。
（4）科學性。設計過程中應盡量考慮采用可量化的指標，同時也要設置一定的定性指標，以進一步系統(tǒng)地反映定量指標所不能表征的金融風險。對于定性指標也要給出準確的判斷標準，盡可能避免人為因素的誤導，確保評價結(jié)果的科學性、合理性和準確性。
（5）彈性原則。系統(tǒng)的設計應兼容既有金融風險預警系統(tǒng)，保證企業(yè)正常運營的前提下，隨著時間的推移，對系統(tǒng)進行不斷改進和完善。保證系統(tǒng)中功能、模塊應能獨立運行，功能各異，相互補充，避免冗余。
2. 以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)的層級。
（1）數(shù)據(jù)管理層。數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)中的核心部分，是整個體系中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。企業(yè)在建立以數(shù)據(jù)為中心的互聯(lián)網(wǎng)金融預警系統(tǒng)過程中，必須健全為企業(yè)服務的數(shù)據(jù)管理機制，建立與企業(yè)規(guī)模相匹配的數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心的職責包括：數(shù)據(jù)的收集、整理、加工、存儲，提供方便、可靠的數(shù)據(jù)操縱接口，以便其他層級用戶的使用。數(shù)據(jù)中心管理數(shù)據(jù)時，應保證數(shù)據(jù)的完整性、準確性以及安全性；并兼顧可靠性，保證數(shù)據(jù)中心正常運營，為風險的預警提供數(shù)據(jù)支持平臺。
（2）數(shù)據(jù)整合層。要從互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)海洋中實現(xiàn)金融風險的預警，必須對金融風險有透徹的定義和認識。從金融風險的定義出發(fā)，確定分析需求，對數(shù)據(jù)進行重新整合，提取與之對應的分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整合是保證分析結(jié)果可靠性、準確性必不可少的環(huán)節(jié)。如果說數(shù)據(jù)是預警體系的基礎，那么需求則是預警體系的靈魂。數(shù)據(jù)提取層的任務包括：風險的定義、分析需求的確定、數(shù)據(jù)的整合與提取。
（3）數(shù)據(jù)分析層。數(shù)據(jù)分析是互聯(lián)網(wǎng)金融風險管理控制的實施手段。全面的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，應包括現(xiàn)行的指標體系、統(tǒng)計模型，及人工智能方法；同時兼顧與企業(yè)相適應的相關(guān)指標體系、統(tǒng)計模型等方法。數(shù)據(jù)分析層的功能應包括：風險識別、判斷，風險預警，風險監(jiān)控，自動上報、信號系統(tǒng)，風險預測，風險評級等功能。
（4）數(shù)據(jù)解釋層。來自數(shù)據(jù)分析層中的每一次預警、每一個報告，都須結(jié)合企業(yè)的經(jīng)營管理狀況，以及企業(yè)外部經(jīng)濟運行環(huán)境，行業(yè)背景來進行解讀。目的是更系統(tǒng)的評估風險，評價風險的可靠性，風險的危害程度，產(chǎn)生的根源，可采取的控制手段，彌補數(shù)據(jù)分析層的不足，為企業(yè)決策管理者提供更完整的決策依據(jù)，從而減少企業(yè)為規(guī)避風險所產(chǎn)生的損益。數(shù)據(jù)解釋層應健全風險響應機制，建立風險應急小組，為及時處理風險提供依據(jù)。
結(jié)合以“數(shù)據(jù)”為中心的體系設計原則，從系統(tǒng)性、時效性、可操作性、科學性和彈性來看，預警體系涵蓋了以數(shù)據(jù)為中心的互聯(lián)網(wǎng)金融風險分析的各個環(huán)節(jié)，即數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋；各層級緊緊相扣，又相互獨立，為企業(yè)風險控制管理提供有力支撐；通過數(shù)據(jù)中心的建設，有利于加快企業(yè)的信息化，提供企業(yè)管理水平，降低因企業(yè)管理缺陷導致的內(nèi)部風險；統(tǒng)籌兼顧、持續(xù)改進，降低企業(yè)管理經(jīng)驗成本。
四、 結(jié)論與機制實施建議
建立互聯(lián)網(wǎng)金融風險預警體系的目的是，預防或降低企業(yè)在經(jīng)營過程中，由于決策失誤，客觀情況變化或其他原因使資金、財產(chǎn)、信譽遭受損失。本文介紹了從互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展狀況入手，介紹了互聯(lián)網(wǎng)金融的數(shù)據(jù)及特點，說明了互聯(lián)網(wǎng)金融風險預警系統(tǒng)的設計原則和系統(tǒng)層級。建立以數(shù)據(jù)為中心的金融風險預警系統(tǒng)，不僅能夠幫助企業(yè)降低和減少金融風險帶來的損失，也能幫助企業(yè)提高、完善企業(yè)經(jīng)營管理水平?；诖髷?shù)據(jù)的金融風險預警系統(tǒng)作為保障互聯(lián)網(wǎng)金融正常運行的工具，在傳統(tǒng)金融互聯(lián)網(wǎng)化的時代背景下，將會得到快速的發(fā)展。在系統(tǒng)的實施過程中，我們提出如下建議：
（1）建立科學、體系的考核評價機制。數(shù)據(jù)作為風險預警機制的核心，一旦離開操作數(shù)據(jù)的“人”，將毫無用處。因此在系統(tǒng)建設的過程中，應建立科學、體系的考核評價機制，提高參與者的主觀能動性，保證系統(tǒng)順利實施?？己藱C制應從數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，以建立全面、可靠、彈性、實時、安全的數(shù)據(jù)體系為目標，對參與者在體系建設中的效能進行評估，量化參與者任務完成情況考核，獎勵為體系建設做出貢獻的參與者。
（2）要注意事物發(fā)展的階段性，由易到難，逐步金融風險預警系統(tǒng)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融風險預警系統(tǒng)不是簡單地借用傳統(tǒng)金融風險系統(tǒng)，或者新系統(tǒng)的重新開發(fā)，而是在傳統(tǒng)金融風險系統(tǒng)的基礎上，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的特點，建立與大數(shù)據(jù)為中心的風險預警系統(tǒng)，本質(zhì)是傳統(tǒng)金融行業(yè)向互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的轉(zhuǎn)變。實施的過程中，企業(yè)要做系統(tǒng)的評估，從簡到繁，從易到難，保證企業(yè)正常運行的情況下，穩(wěn)步建設以數(shù)據(jù)為中心的金融風險體系。同時，要結(jié)合企業(yè)的經(jīng)營管理水平，充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在風險管理的過程中不斷實踐，有條件的創(chuàng)新，建立符合企業(yè)自身發(fā)展要求的金融風險預警系統(tǒng)。
（3）制定科學規(guī)范的金融風險預警系統(tǒng)實施、操作程序。為保證系統(tǒng)實施、操作的規(guī)范性，應制定科學、規(guī)范的程序。在預警系統(tǒng)實施的過程中，應以數(shù)據(jù)為中心，制定明確的系統(tǒng)實施計劃，包括確定系統(tǒng)實施的進度、參與者、目標以及突發(fā)事件的處理等。同時要制定系統(tǒng)使用的行為規(guī)范、操作流程，明確參與者的權(quán)責、業(yè)務范圍、數(shù)據(jù)權(quán)限等；制定風險分析、上報、反饋和監(jiān)測機制，保證及時發(fā)現(xiàn)風險，且得到及時響應。
此外，互聯(lián)網(wǎng)金融的正常運行離不開國家法律、法規(guī)、政策的支持，以及投資者，參與者的監(jiān)督。監(jiān)管部門應盡快完善法律、法規(guī)及相關(guān)政策，創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境，保護互聯(lián)網(wǎng)金融參與者的財產(chǎn)安全；加快相關(guān)政策的出臺，明確互聯(lián)網(wǎng)金融的業(yè)務范圍，建立有效的準入和退出機制，獎勵金融創(chuàng)新，加大金融投機行為的處罰力度；提高政府監(jiān)管水平，保障互聯(lián)網(wǎng)金融市場有序健康的發(fā)展；加強輿論監(jiān)督和輿論導向，彌補政府監(jiān)管不足。企業(yè)應公開披露相關(guān)數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融的投資者、參與者的外部監(jiān)管作用，避免金融風險的發(fā)生。
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基金項目：中國人民大學科學研究基金（中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助）項目“基于高維聯(lián)合模型的重復測量與生存時間資料聯(lián)合評價的擴展研究”（項目號：13XNH190）。
第5篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)字圖書館 信息服務
中圖分類號：tp391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）04-0070-02
在科技時代的快速發(fā)展下，云計算及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日臻成熟，全球已經(jīng)逐步進入到“大數(shù)據(jù)”的直接統(tǒng)領下。在大數(shù)據(jù)概念的推廣中，數(shù)據(jù)信息作為更加實用的資源，已經(jīng)在生產(chǎn)力發(fā)展中呈現(xiàn)出更多的實際價值，也成為政府部門、金融領域以及投資者們眾矢之的，而作為數(shù)字圖書館的建立將更加迫切。
1 大數(shù)據(jù)及數(shù)字圖書館概述
1.1 大數(shù)據(jù)內(nèi)涵
無論是在當下，還是在上個世紀，大數(shù)據(jù)的概念其實早已經(jīng)走進我們尋常人的生活中，上個世紀八十年代初，美國學者就開始將大數(shù)據(jù)的概念貫徹進入各行各業(yè)中，充分發(fā)揮著重要的作用，而無論是對于企業(yè)還是學者研究，都在針對大數(shù)據(jù)領域開始進行深入研究，而“大數(shù)據(jù)”的概念開始逐漸在行業(yè)發(fā)展中上升到戰(zhàn)略層面，受到越來越重要的關(guān)注。
其實從大數(shù)據(jù)這個概念上就可以與普通數(shù)據(jù)的區(qū)別，即在量化標準上實現(xiàn)了進一步的提檔升級。正如人類從手工計算逐漸過度到計算器以及計算機一樣，有學者指出“大數(shù)據(jù)其實屬于已經(jīng)超過人類正常可以認為操作的尺度，而借助一般軟件都難以進行收集、存儲、管理以及進行分析的數(shù)據(jù)，并且能夠形成整體庫的標準”。其實從實際形成的角度而言，大數(shù)據(jù)的宏觀性到底有多強，衡量標準需要借助特定的標準，因為對于日常生活中的實際數(shù)量大與小都是憑借著感官進行判斷，這些都是具體的標準，而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)是伴隨中技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生的結(jié)果，這個尺寸也不是單一來確定的，而是在一定的標準中逐漸完善形成，這是一個漸行漸近的過程，其實對于我們單一的個人來說參與到大數(shù)據(jù)的過程基本是直接使用的過程，而在圖書館服務的過程中正是充分使用了這一功能，將整體的服務性體現(xiàn)得淋漓盡致。
1.2 數(shù)字圖書館概述
數(shù)字圖書館（Digital Library）顧名思義，通過數(shù)字相關(guān)技術(shù)進行信息加工處理后的一種集約式的新式圖書館。借助數(shù)字信息技術(shù)將容量更大的相關(guān)信息資源進行微觀處理，盡可能達到最佳的情形所在，實現(xiàn)無區(qū)域限制、無容量限制，保證信息流通更加順暢，交流起來更加暢通。從實際效果而言，數(shù)字圖書館屬于一種現(xiàn)代化的圖書館，屬于互聯(lián)網(wǎng)條件下的產(chǎn)物，借助技術(shù)創(chuàng)新，將更多的便捷服務展示在讀者眼前，實現(xiàn)信息交流的最大無障礙化，保證信息交流的最佳效果。
2 數(shù)字圖書館信息服務特性
到2020年，全球的數(shù)據(jù)量將達到驚人的35ZB當量，相當于十年前的三十倍之多，而這樣的數(shù)據(jù)存在過程中需要進行相關(guān)的管理過程，而大數(shù)據(jù)技術(shù)所承載的IT領域的過程將直接影響著內(nèi)部結(jié)構(gòu)化的發(fā)展存在，這樣的過程將直接影響著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的進一步擴大發(fā)展，逐漸支撐起大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺的全新構(gòu)架，有助于人們借助大數(shù)據(jù)庫的海量內(nèi)存實現(xiàn)個人需求，逐漸將其最大價值化，而在實際應用中將實現(xiàn)以下功能。
2.1 商務功能
大數(shù)據(jù)會給出一些未知的未知，也就是你沒有想到的一些問題的結(jié)果，隨著計算和存儲硬件變得非常便宜，配合大量的開源大數(shù)據(jù)工具，人們可以非?！莩蕖叵茸ト〈罅繑?shù)據(jù)再考慮分析命題。可以說，低廉的計算資源正在改變我們使用數(shù)據(jù)的方式。此外，處理性能的大幅提高（例如內(nèi)存計算）使得實時互動分析更加容易實現(xiàn)，而‘實時’和‘預測’將BI帶到了一個新的境界―未知的未知。”
2.2 公共服務
這一功能的體現(xiàn)正是在實際的政府參與的過程中實現(xiàn)的，因為隨著城市化的發(fā)展腳步日益加快，城市發(fā)展的預算超支狀況日益嚴重，農(nóng)村以及郊區(qū)涌入城市中的人群對于城市公共社會服務功能的要求日漸復雜，市政設施方面的客觀數(shù)據(jù)能夠在很大程度上反映出解決爭端，實現(xiàn)社會公共資源共享化的最佳局面，這些都是在實際過程中需要數(shù)據(jù)來真實反映，這已經(jīng)成為一種趨勢和常態(tài)，更是新常態(tài)經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。
伴隨著讀者參與情況的變化，圖書館在現(xiàn)代社會公共服務體系中，已經(jīng)逐漸充當著公共信息服務的組成部分，不可避免地受到信息技術(shù)的直接影響，在數(shù)據(jù)集約化程度日益增加的大背景下，信息管理技術(shù)的優(yōu)劣能夠真實反映圖書館事業(yè)發(fā)展的真實情況，為圖書館事業(yè)的發(fā)展奠定扎實地群眾基礎，這些都在公共服務綜合化建設中值得重視。
2.3 市場營銷
隨著大數(shù)據(jù)將信息更加透明化，消費者與供貨商之間的關(guān)系正在發(fā)生巨大變化，從傳統(tǒng)的電話、郵件聯(lián)系，逐漸實現(xiàn)網(wǎng)頁交易以及網(wǎng)絡溝通的全信息化程度，這將實現(xiàn)一種能夠“360度的客戶觀察角度”的新方式，而這也在一定程度上讓圖書館服務與之相互匹配。
3 數(shù)字圖書館服務特性分析
3.1 特性內(nèi)容定制服務
在圖書館發(fā)展過程中，網(wǎng)絡信息逐漸充斥我們的個人生活，而人們逐漸熟練使用搜索引擎，實現(xiàn)信息的獲取，但在專業(yè)化信息檢索過程中，人們更加需要專業(yè)化的手段來進行實際操作，而這樣的內(nèi)容個性化定制，逐漸在圖書館中將成為一種必然。這就好比操作學位論文一樣，通過圖書館選擇更多的有用理論信息來進行操作，而數(shù)字圖書館將這樣的需求進一步擴大，將根據(jù)不同讀者的實際需求將內(nèi)容進行有效區(qū)分，借助網(wǎng)絡進行針對性的信息獲取定制，在這樣的過程下，圖書館對網(wǎng)上相應學科專題的資源進行識別，信息個性化的定制服務是用戶有效獲取需求信息的方法只為其中之一。
第6篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
會議了信息社會50人論壇的首份年度報告——《邊緣革命2.0：中國信息社會發(fā)展報告》，集中展示了論壇成員最新研究成果，對中國信息社會發(fā)展現(xiàn)狀和未來進行了分析預測，提供了大量關(guān)于信息社會發(fā)展的新思維、新方法。
報告的主旨主線為用信息社會的眼光看世界。分為“我們在哪里”、“我們往哪里去”和“未來思考”三個篇章，從中國信息社會的現(xiàn)狀、趨勢和哲學本質(zhì)進行了探討。報告共收錄了15篇獨立成章又緊密聯(lián)系的研究報告和論文，以邊緣革命2.0、信息社會、信息文明、信息生產(chǎn)力、信息哲學、中國特色信息化道路、農(nóng)村轉(zhuǎn)基因工程、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟體、網(wǎng)絡文化、大數(shù)據(jù)、智慧城市、復雜思維及復雜治理等不同視角對中國信息社會進行了審視，提供了大量的數(shù)據(jù)、方法和思考結(jié)論。
報告認為，在中國的改革與發(fā)展進程中，邊緣力量一直發(fā)揮著重要的推動作用。如果說1980年代由邊緣力量發(fā)起的經(jīng)濟改革可以稱之為“邊緣革命1.0”，那么2000年前后由草根網(wǎng)民推動的社會全面變革就可以稱之為“邊緣革命2.0”。與“邊緣革命1.0”相比，“邊緣革命2.0”在行為主體、行為方式、變革對象、影響的范圍廣度深度等多個方面都具有非常不同的特點。當今的中國改革與發(fā)展進程中紛繁復雜的現(xiàn)實問題需要用復雜科學的思維從文明發(fā)展的高度去尋找出路，充分尊重和不斷激發(fā)人民大眾的創(chuàng)新活力。
報告援引國家信息中心測算結(jié)果顯示，2001-2012年，中國信息社會指數(shù)（ISI）從0.232提升到0.439，正處在從工業(yè)社會走向信息社會的加速轉(zhuǎn)型期。北京、上海、深圳、廈門等17個城市率先進入信息社會初級階段。預計2020年全國信息社會指數(shù)將達到0.6，整體上完成向信息社會的轉(zhuǎn)型。
會議還了由信息社會50人論壇成員評選出的“2013年度中國信息社會發(fā)展十件大事”，分別為：互聯(lián)網(wǎng)金融成為熱點、大數(shù)據(jù)熱潮興起、“棱鏡”事件波及國際社會、《電信和互聯(lián)網(wǎng)用戶個人信息保護規(guī)定》、《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實施方案出臺》、《關(guān)于促進信息消費擴大內(nèi)需的若干意見》出臺、微信用戶超過6億、“雙11”全天支付寶成交額超過350億元、“3Q大戰(zhàn)”走向最高法院、4G牌照發(fā)放。
第7篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
關(guān)鍵詞：信貸業(yè)務；商業(yè)銀行；安全性；流動性；盈利性；“三性”原則
貸款業(yè)務始終是商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務的重要組成部分，因此在激烈競爭下，必須加強安全性管理、流動性管理、盈利性管理。通過社會征信體系的建立、審查審批環(huán)節(jié)的制度建設、貸款風險預警機制的建立，可以提高信貸資產(chǎn)的安全性。通過信貸資產(chǎn)證券化、資本充足率的提高增強信貸資產(chǎn)的流動性［1］。最后通過差異化信貸定價策略、簡化放貸程序、精簡信貸人員等措施來提高貸款的盈利性，以此抵御市場新生力量的競爭，保護銀行的傳統(tǒng)業(yè)務——信貸業(yè)務。
一、商業(yè)銀行的經(jīng)營目標
（一）安全性原則。安全性原則指商業(yè)銀行在日常經(jīng)營過程中，必須審慎控制風險，經(jīng)得起重大風險和損失。商業(yè)銀行是特殊的金融機構(gòu)，通過其信用中介的職能成為全社會最大的債權(quán)人、債務人。在信貸業(yè)務中，存在著信用風險、操作風險、道德風險、市場風險、法律風險等一系列風險［2］。因此在銀行日常業(yè)務經(jīng)營管理中，安全性原則尤為重要，是商業(yè)銀行的基本目標，重點強調(diào)盡可能地避免和減少風險。因此在貸款業(yè)務過程中，貸前、貸中、貸后都必須堅持安全性原則。（二）流動性原則。在銀行負債中，存款業(yè)務是主要的資金來源，在我國，存款分為活期存款、定期存款、儲蓄存款。商業(yè)銀行既要滿足活期存款、活期儲蓄存款隨時提存的需要，還需要滿足定期存款、定期儲蓄存款在規(guī)定日期提現(xiàn)的需要。為滿足這些需要，商業(yè)銀行在日常經(jīng)營中需要提存一定數(shù)量的存款準備金，滿足資本充足率的要求，防止擠兌的產(chǎn)生。同時為了滿足資產(chǎn)的流動性，銀行需貫徹信貸配給原則，審慎信貸風險，并通過一系列手段提高貸款流動性，使貸款能在銀行需要時具有及時變現(xiàn)的能力。（三）盈利性原則。盈利性原則指商業(yè)銀行作為一般企業(yè)追求利潤最大化的目標，是銀行最終效益和經(jīng)營能力的體現(xiàn)。其盈利性目標地實現(xiàn)對自身的經(jīng)營管理和整個社會都具有重要意義，有利于充實銀行資本、擴大銀行經(jīng)營規(guī)模、提高銀行的信譽，從而提高其綜合競爭力。衡量其盈利性程度的指標主要有盈利率、盈利資產(chǎn)收益率、收入盈利率等。貸款業(yè)務作為商業(yè)銀行最重要的資產(chǎn)業(yè)務，是最主要的盈利資產(chǎn)，是商業(yè)銀行實現(xiàn)利潤最大化目標的主要手段［3］。近些年，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，花唄、京東白條、民營銀行等新生力量開始搶占商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務，尤其是小額信貸領域。同時利率市場化進程的加快，使商業(yè)銀行貸款盈利能力逐漸下降，因此，其目前發(fā)展面臨雙重困境。
二、“三性”原則下商業(yè)銀行信貸業(yè)務管理
（一）貸款業(yè)務與安全性原則。第一，建立社會征信體系。信用體系的健全和信用風險評估機制的確定對于商業(yè)銀行降低經(jīng)營成本、降低壞賬率、發(fā)展小額信貸有重要作用。因此需要商業(yè)銀行借鑒互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢［4］，加強與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的合作，充分運用大數(shù)據(jù)分析方法，將借款人或者投資人的行為模式、消費習慣、誠信記錄等納入信用風險防范模型，做到全面、真實地反映貸款人的資信能力和償債能力，同時借鑒信用分評分模式，加快全民征信體系的建設。第二，完善審查審批環(huán)節(jié)制度建設。目前我國實行審貸分離制度，制度核心是相互制衡與自我約束，但自我約束的實現(xiàn)需輔以制度制衡，因此不僅需要加強對專職人員的工作能力和素質(zhì)建設培養(yǎng)，提高其自我約束能力，同時應輔以恰當?shù)莫劻P機制。通過績效考核制將考核人員的收入與銀行效益掛鉤，實行收付實現(xiàn)制，加大信貸風險責任考核力度。第三，建立貸款風險預警機制。貸款風險預警機制的建立需多方主體參與。首先，企業(yè)信貸人員要實時監(jiān)控企業(yè)微觀環(huán)境、中觀環(huán)境、宏觀環(huán)境［5］，充分調(diào)查企業(yè)信貸能力和管理狀況。其次，商業(yè)銀行向政府尋求幫助，在必要時借助行政力量充分分析企業(yè)的經(jīng)營能力、財務狀況、償債能力等，要求企業(yè)保證經(jīng)營數(shù)據(jù)的真實性、完整性、可靠性。再次，商業(yè)銀行要拓寬信息來源渠道，發(fā)揮銀行同業(yè)間的作用，共同防范信貸風險［5］。最后，建立動態(tài)貸款風險預警機制，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)、錄入數(shù)據(jù)，建立完善的風險等級評估，充分發(fā)揮預警機制作用。（二）貸款業(yè)務與流動性原則。流動性風險以其不確定性強、沖擊破壞力大的特點，被稱為“商業(yè)銀行最致命的風險”。因此，加強流動性管理是商業(yè)銀行經(jīng)營者面臨的重要課題［6］。貸款是銀行資產(chǎn)的重要組成部分，由于其缺乏流動性，貸款與存款之間存在期限不匹配的矛盾，這是貸款流動性管理的核心。第一，信貸資產(chǎn)證券化。信貸資產(chǎn)證券化是將原來缺乏流動性但有未來現(xiàn)金流的貸款通過重組轉(zhuǎn)化為可流通資本市場證券的過程。商業(yè)銀行可以通過信貸資產(chǎn)證券化將制造業(yè)、冶煉礦業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的非優(yōu)質(zhì)貸款移出資產(chǎn)負債表，將資金再投放于服務業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)等行業(yè)，以此完善信貸結(jié)構(gòu)，提高信貸整體質(zhì)量，解決貸款與存款期限不匹配的矛盾，提高銀行流動性。需要注意的是，商業(yè)銀行在開展信貸資產(chǎn)證券化的過程中，不能急于通過這一金融創(chuàng)新工具將長期信貸資產(chǎn)證券化以獲得流動資金，并且利用這些資金去進行具有較大風險的投資業(yè)務，這樣容易降低銀行的流動性水平［1］。目前我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)證券化存在信貸證券化產(chǎn)品單一、二級市場流動性缺乏、信息披露不規(guī)范、金融監(jiān)管和相關(guān)法律不完善、風控和信用評級體系不健全等問題，因此更加需要商業(yè)銀行謹慎實行信貸資產(chǎn)證券化這一手段。第二，適當提高對資本充足率的要求。目前，全球經(jīng)濟受疫情的影響呈現(xiàn)下行趨勢，中小企業(yè)面臨生存困境，銀行貸款風險增加。在此特殊背景下，易發(fā)生流動性風險，商業(yè)銀行需提高對資本充足率的要求，對貸款風險進行充分保障，增加一級資產(chǎn)、二級資產(chǎn)的比重。同時銀行提高資本充足率的要求將會安撫社會大眾，避免疫情當下產(chǎn)生恐慌心理發(fā)生擠兌危機。但資本充足率提高的幅度應視商業(yè)銀行實際情況而定。大型商業(yè)銀行信譽好且有較多優(yōu)質(zhì)信貸資產(chǎn)，不易產(chǎn)生流動性危機，這時可提高較小幅度或不提高對資本充足率的要求，流動性原則適當讓位于盈利性原則。小型商業(yè)銀行信譽較差、信貸資產(chǎn)質(zhì)量較差，在經(jīng)濟下行時更易產(chǎn)生流動性風險，因此應較大幅度提高對資本充足率的要求。（三）貸款業(yè)務與盈利性原則。第一，差異化信貸定價策略。面對中底層客戶，可采用成本加成定價法。中底層客戶有著對利率變動敏感、小額信貸、追求快捷低成本服務的特點，因此商業(yè)銀行要結(jié)合底層客戶特點，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，開發(fā)低利率、低貸款金額、放貸快捷、手續(xù)簡單的金融產(chǎn)品。這時商業(yè)銀行的重點是降低成本，即需從放貸各個環(huán)節(jié)入手控制貸款成本，以期用低利率來擴大市場份額，拉攏客戶資源，與花唄、京東白條、民營銀行、P2P借貸在小額信貸領域進行競爭。同時商業(yè)銀行應加強與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的合作，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立居民信用檔案，減少審貸放貸時間，提高服務水平。面對上層客戶，可采用客戶盈利性分析定價法，考慮與客戶的整體關(guān)系、雙邊關(guān)系，加強對大額貸款風險的審查，貫徹落實信貸配給原則。對于低質(zhì)量大額的貸款，應予以拒絕。對于高質(zhì)量大額貸款，商業(yè)銀行在提供貸款的同時，還應根據(jù)客戶具體需要提供更加靈活的優(yōu)惠利率，進行個性化定制。商業(yè)銀行還應積極發(fā)展與客戶的雙邊關(guān)系，在存款上采用上層客戶定價法，通過提供個性化服務發(fā)展忠誠顧客，并獲得較高收益來彌補提供貸款的潛在損失。第二，簡化放貸程序、精簡信貸人員。5G技術(shù)的產(chǎn)生、新基建的發(fā)展、大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及等新興技術(shù)的發(fā)展與普及，給商業(yè)銀行信貸業(yè)務帶來了轉(zhuǎn)型機會。商業(yè)銀行需充分利用這些科技、互聯(lián)網(wǎng)的力量簡化放貸程序，精簡信貸業(yè)務，加快推進業(yè)務線上化、數(shù)字化以及互聯(lián)網(wǎng)化，使人工智能逐漸替代傳統(tǒng)人工，智能化、科技化逐漸滲透商業(yè)銀行貸款程序各環(huán)節(jié)，這也是未來商業(yè)銀行發(fā)展的大勢所趨。信貸業(yè)務的智能化、科技化不僅能提高商業(yè)銀行的效率，給客戶帶來良好的服務體驗，更重要的是，節(jié)約商業(yè)銀行工資支出、培訓費用的同時進行科學化審貸，減少主觀因素的影響，提高信貸質(zhì)量，這些都將提高信貸業(yè)務的盈利水平。
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［5］徐斌.商業(yè)銀行信貸風險及防范研究［D］.山東大學碩士論文，2014.
第8篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 知識工作 生產(chǎn)率測評指標
1國民經(jīng)濟相關(guān)產(chǎn)業(yè)研究
根據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》（GB/T 4754-2011），我國第一產(chǎn)業(yè)是指農(nóng)、林、牧、漁業(yè)（不含農(nóng)、林、牧、漁服務業(yè)）；第二產(chǎn)業(yè)是指采礦業(yè)（不含開采輔助活動），制造業(yè)（不含金屬制品、機械和設備修理業(yè)），電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)，建筑業(yè)；第三產(chǎn)業(yè)即服務業(yè)，是指除第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)以外的其他行業(yè)。此外，我國對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）、國家科技服務業(yè)、生產(chǎn)業(yè)、國家旅游及相關(guān)產(chǎn)業(yè)等進行了詳細的統(tǒng)計分類。
關(guān)于第一、第二產(chǎn)業(yè)，工作生產(chǎn)率更多地追求生產(chǎn)效率，關(guān)于第三產(chǎn)業(yè)中的軟件和信息技術(shù)服務業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務服務業(yè)，科學研究和技術(shù)服務業(yè)，教育等則追求工作效果。隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)發(fā)展已經(jīng)逐漸由低附加值的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、制造業(yè)向高附加值的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中的比重越來越高，2015年服務業(yè)占GDP 比重50.5%，2016年上半年第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重為54.1%，對經(jīng)濟增長的貢獻率是59.7%。而現(xiàn)代服務業(yè)是實現(xiàn)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整及產(chǎn)業(yè)升級的助推器，在穩(wěn)增長、促就業(yè)、惠民生的供給側(cè)改革中發(fā)揮了重要力量。在“互聯(lián)網(wǎng)+”，大數(shù)據(jù)時代，生產(chǎn)率指標的制定是衡量生產(chǎn)率高低的關(guān)鍵，對不同行業(yè)制定具體的生產(chǎn)率指標，才能實現(xiàn)工作生產(chǎn)率的有效計量。
2生產(chǎn)率測評指標研究
Sink（1985）提出生產(chǎn)率測度及評估能夠告訴管理者什么是有效率的，什么是有效果的，潛在的質(zhì)量問題。確定的生產(chǎn)率測度及評估系統(tǒng)能夠指明控制及改善的正確方向。生產(chǎn)率測度在績效管理的決策支持系統(tǒng)中起著重要作用，然而管理者也必須考慮生產(chǎn)率的適宜測度。
肖敏（2013）采用文獻研究法、焦點小組訪談研究、個人深度訪談研究、統(tǒng)計檢驗方法以及比較研究方法，對生產(chǎn)率文獻研究中和企業(yè)管理實踐中的知識工作生產(chǎn)率評價指標進行統(tǒng)計研究，并分析探討其差距，提煉知識工作生產(chǎn)率的效用測評指標變量。研究結(jié)果表明高知識含量的工作生產(chǎn)率，重點測度工作效果，而質(zhì)量、客戶滿意度、創(chuàng)新指標完整地體現(xiàn)了知識工作效果的內(nèi)涵（相關(guān)指標定義見表1）。
3大數(shù)據(jù)時代知識工作生產(chǎn)率測評指標
肖敏（2013）選取研究型高校作為研究的實驗環(huán)境，高校教師和職工是典型的知識工作者，根據(jù)教師和職工的主要工作內(nèi)容，制定了質(zhì)量、客戶滿意度、創(chuàng)新三個指標的工作標準。實驗數(shù)據(jù)主要來源于高等教育行業(yè)高知識含量工作，高等教育是非盈利部門，而對于戰(zhàn)略性新興服務業(yè)、生產(chǎn)業(yè)、高技術(shù)服務業(yè)，軟件和信息技術(shù)服務業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務業(yè)是盈利組織，為了更加全面衡量這些企業(yè)的工作生產(chǎn)率，本文在此基礎上增加利潤率指標，將高知識含量的工作生產(chǎn)率指標分為事業(yè)單位和服務企業(yè)兩大類，事業(yè)單位工作生產(chǎn)率指標采用質(zhì)量，客戶滿意度，創(chuàng)新，服務企業(yè)工作生產(chǎn)率指標采用質(zhì)量，客戶滿意度，創(chuàng)新，利潤率（詳見表2）。
在大數(shù)據(jù)時代，工作生產(chǎn)率的評估方法應將事業(yè)單位和服務企業(yè)進行分類研究，事業(yè)單位主要評估工作質(zhì)量，客戶滿意度，工作創(chuàng)新等維度，而服務企業(yè)還應關(guān)注利潤率。這些指標的量化方法是大數(shù)據(jù)時代生產(chǎn)率評估的又一難點，也是未來的研究方向。在未來研究中，根據(jù)國民經(jīng)濟行業(yè)分類，重點研究不同類別的服務企業(yè)采用的具體生產(chǎn)率指標，同時對科研機構(gòu)、事業(yè)單位等工作生產(chǎn)率評估指標采取具有可量化、可操作的計量指標，較好地實現(xiàn)生產(chǎn)率的評估，促進生產(chǎn)率的發(fā)展與提高。
參考文獻
[1] 中華人民共和國國家統(tǒng)計局官網(wǎng)資料.
第9篇：金融大數(shù)據(jù)論文范文
關(guān)鍵詞：Scirus 搜索引擎 信息檢索
Scirus（網(wǎng)址：http：//）是由國際上享有盛譽的荷蘭Elsevier Science公司開發(fā)的科技信息資源搜索引擎，于2001年4月1日投入使用，是專門為搜索高度相關(guān)的科技信息資源而設計的搜索引擎。
1.信息來源
Scirus的信息來源主要有3個方面：專業(yè)學術(shù)型期刊數(shù)據(jù)庫、特定的網(wǎng)絡資源和其他網(wǎng)絡資源。它綜合集成了世界上眾多的大型數(shù)據(jù)庫文獻資源，其中也包含了Highwire、PubMed、Arxiv、ScienceDirect等幾乎所有的國外知名OA數(shù)據(jù)庫， 截至2013年1月，Scirus可檢索多達5.45億個科學專門網(wǎng)頁（其中包括1.4億個“.edu”站點，0.4億個“.org”站點，0.23億個“.ac.uk”站點，0.38億個“.gov”站點和超過1.36億個其他相關(guān)的STM和世界各地的高校站點）。
2.檢索模式
Scirus檢索界面友好，采用了Web數(shù)據(jù)庫檢索技術(shù)，提供基本檢索和高級檢索兩種模式，每種模式可進行多重選擇和多次限定，既能提高信息檢索的相關(guān)度和專指度，又能滿足用戶的個性化需求，與其他搜索引擎相比，能搜索到更有價值的信息。Scirus檢索功能十分強大，提供了基本檢索、與高級檢索兩種模式。
2.1 基本檢索（Search） 基本檢索功能與其他搜索引擎一樣，支持限定檢索，指定檢索精確的短語或選擇所有期刊資源或選擇所有網(wǎng)絡資源等，也可選擇這3種方式的任意組合。
2.2 高級檢索（Advanced Search） 高級檢索界面簡潔、方便，允許用戶進行個性化檢索。可以指定檢索結(jié)果信息類型，如期刊論文、科學家主頁、預印本、會議、文摘等或者全部選定：可以指定檢索的主題領域，從醫(yī)學、工程、法律到社會行為科學等20個領域中選擇一個或幾個，也可全部選定：可以限定檢索細節(jié)，如選擇文獻出版、發(fā)行年，選擇需要的文件格式，或定位在文獻全文中，或定位在文章標題、期刊名、作者名、ISDN等數(shù)據(jù)上，并可指定是包含全部檢索詞還是部分檢索詞或是不包含檢索詞。通過用戶的指定和限定，Scirus實現(xiàn)了個性化服務。
3.Scirus與Google Scholar的比較分析
在學科覆蓋范圍方面，Google Scholar除了可以搜索普通網(wǎng)頁中的學術(shù)論文以外，還可以搜索同行評議文章、學位論文、圖書、預印本、文摘、技術(shù)報告等學術(shù)文獻，文獻來源于學術(shù)出版物、專業(yè)學會、預印本庫、大學機構(gòu).內(nèi)容從醫(yī)學、物理學到經(jīng)濟學、計算機科學等橫跨多個學術(shù)領域。Google Scholar可以過濾掉普通搜索結(jié)果中的大量垃圾信息，還可以通過引用鏈接方便地找到與搜索結(jié)果關(guān)聯(lián)的其他相關(guān)學術(shù)資料。目前，它可檢索的網(wǎng)頁并沒有確切的數(shù)量，但是有著Google能夠檢索80億個網(wǎng)頁的堅強技術(shù)后盾，以及與各大數(shù)據(jù)庫廠商、專業(yè)學會等的強強聯(lián)合，收錄范圍預計能夠在眾多專業(yè)搜索引擎中名列前茅。Scirus覆蓋的學科范圍很廣，包括農(nóng)業(yè)與生物學、天文學、生物科學、化學與化工、計算機科學、地球與行星科學、經(jīng)濟、金融與管理科學、工程、能源與技術(shù)、環(huán)境科學、語言學、法學、生命科學、材料科學、數(shù)學、醫(yī)學、神經(jīng)系統(tǒng)科學、藥理學、物理學、心理學、社會與行為科學、社會學等學科。
在檢索技術(shù)方面，Google Scholar將各種分散的數(shù)據(jù)不分學科都集中到一個資源庫，用戶進行查詢時，缺省是對整個資源庫進行查詢。另外，Google Scholar 對所標引的資源采用的是機器自動分類的方法，其分類的準確度要比數(shù)據(jù)庫提供商的基于人工分類的方法要差。Google Scholar所返回的檢索結(jié)果為已排序的，其相關(guān)性排序依據(jù)考慮到了文章的全文、文章的作者、刊載文章的出版物的知名度以及該篇文章的被引用次數(shù)。Scirus采用了基于web的文本信息挖掘技術(shù)，即將數(shù)據(jù)挖掘的思想應用到Web文本信息處理中，它涉及到文本分類、索引、聚類、查詢匹配等各項技術(shù).在Web個人瀏覽輔助工具中有著廣泛的應用。由于數(shù)據(jù)挖掘的引入，大大提高了文本分類的準確度、文本索引對文本描述的全面性以及用戶查詢匹配的精度。Scirus挖掘和索引科學網(wǎng)站信息并且給這些網(wǎng)站進行分類.方便檢索者在相關(guān)主題中查找，使結(jié)果更加準確。Scirus采用人工參與搜索引擎的信息組織。由于專業(yè)搜索引擎的服務內(nèi)容定位于特殊的或獨立的空間領域，這就需要一批具有很高專業(yè)水平的專家負責指導收集、整理、評價信息資料以及有效地引導讀者提高檢索質(zhì)量和檢索效率。Scirus查詢結(jié)果輸出默認的是根據(jù)相關(guān)性來排序的，也可選擇按照日期排序。
Scirus龐大的學術(shù)期刊支撐體系、優(yōu)越的學術(shù)網(wǎng)絡合作，強大的檢索功能以及高效的過濾系統(tǒng)都是其他搜索引擎所無法比擬的。Scirus構(gòu)建的科學資源整合系統(tǒng)及統(tǒng)一檢索平臺為用戶高效搜尋和利用世界科學信息提供了極大便利。
參考文獻：
[1]翟擁華.基于檢索實例的Scirus檢索性能的研究[J].科技情報開發(fā)與經(jīng)濟，2011，21（10）：127-128.
