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好文丨数据时代对互联网企业估值的影响

摘要:互联网企业的估值一直是个大难题。在如今这个数据时代,我们是否能够换一种方式来思考问题呢?本文通过分析各个数据维度对互联网企业估值的影响展开研究和探索。 一、数据资产对互联网企业的意义逐渐变大 互联网企业的估值,一直是投资机构、研究机构,甚至是创业者所头疼的问题。大家一直在探索一个通用估值方法,或一个能够让市场公认的企业定价方法,但一直没有出现一个令人满意的答案。针对传统企业的估值体系发展至今已经比较完善,诸如DCF和PE之类,不过这类方法都是在企业度过发展初期后,拥有比较好看的利润曲线所使用的估值方

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进入大数据行业的公司,你必须了解这六个问题

陈宇认为大数据是哲学层面上的问题,属于统计学范畴,部分揭示了大数据产业的本质,但是实际上大数据这个概念自身就有着不同的诠释。利用数据进行军事分析,产品定位,交通管理,风险管理,精准营销等等,其实在几十年前就有了。最早的保险产品就是来源于偶然事件的概率分析,其参考历史数据分析,依据计算出的概率来,来对保险产品进行定价。中国古代的军事学家孙膑在战争中,通过逐步减少行军灶坑来迷惑对手,利用其师弟庞涓对数据信任,制造其带领军队溃败的假象,最后在对方轻敌冒进的前提下,突袭了对手,赢得了战争胜利。因此数据分析其实在很久远的古代就存在了。为什么过去的数据分析换成了时髦的名称大数据了呢?

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是时候重视非结构化数据分析了 走出两大经典误区!

非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的

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美国数据科学家:重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区

非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取

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金融大数据:八张图表看清非法期货行为特征

随着中国市场经济的发展和对外开放的深化,中国期货市场规模迅速扩大。从本质上看,期货等金融衍生品市场满足了实体经济和金融改革对资本市场日益多样化的需求,集中反映了资本市场由基本的投资和融资功能,向资产定价、资产管理和风险管理功能的方向逐步拓展。然而,由于目前我国行政管制放松、部分企业经营困难以及市场逐步回暖等原因,非法期货交易行为在近几年来也逐渐增多。非法期货活动涉及面广、欺骗性强、危害性大、蔓延速度快,是经济社会生活中的毒瘤。 大数据时代,很多问题都可以通过全面、实时、动态的数据反映出来。对网络数据的监测,

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微信正式上线“微信指数”,基于微信大数据分析的移动端指数

昨日,微信正式上线“微信指数”,这是微信官方提供的基于微信大数据分析的移动端指数。在移动互联网时代,社交数据越来越重要。热点,往往不仅只有一个人群在关注。作为一款月活跃用户达8.89亿的应用,微信已经成为人们日常生活中必不可少的工具。“喜欢财经还是八卦”“讨论买房还是卖房”“爱好男还是爱好女”,“这段时间萨德如何了”,每个人都有自己不同的偏好和习惯。你可能经常看到某个事件在“刷屏”,但没法精确了解它在一段时间内的热度变化。虽然目前出现了一些基于移动互联网领域的指数,但还没有来自微信的社交数据,难以形成立

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[自然语言处理|NLP]社交媒体分析中的应用:从原理到实践

社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台,用户在这个平台上产生了庞大的文本数据,包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达,同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据,从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用,着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码,我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用,为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。

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微信指数是怎么调取数据来源的

微信正式上线“微信指数”,但微信指数数据从哪里来?目前官方是这么个说法:1、捕捉热词,看懂趋势;2、监测舆情动向,形成研究结果;3、洞察用户兴趣,助力精准营销。之前张晓龙说过好几次,少就多,所以,微信指数能否作为一个搜索引擎的逻辑概念,从哪里调取数据来源?微信公众号的文章?还是微信嵌入进来的各种第三方网站的内容来源?或者是其他?微信派给出了一个提示:基于微信的大数据分析,微信指数能够帮助大家看到关键词在微信内的热度情况,热度情况有且只限于微信搜索、公众号文章以及朋友圈公开转发文章形成的综合分析。   我们

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干货 | 舆论事件频发 大数据如何引导网络舆情

维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据时代》中提到,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。 奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”,同时将“大数据战略”上升为国家战略。可见,大数据成为未来国家软实力因素之一的重要体现。当前中国网络舆情事件频发,社会舆情事件和涉官涉政舆情事件不断涌现,对社会政治生活形成多方面的影响。大数据背景下,网络舆情的传播形态具有鲜明的特色,使得我们对网络舆情的研判与引导更加科学,化解负面声音,引导中坚力量,推动网络正能量。 一 大数据时

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刘汨春:AI大数据在企业全链业务中的应用和价值(上)

AI和数据科学就像硬币的两面,AI是从背面去看,数据科学是从正面去看。只要从数据中能得到智慧的科学,就是数据科学。AI理论有两条主线,第一条主线是浅层学习,或者叫统计学模型,主要通过经验去积累,受后天学习和外部环境的影响。第二条主线是深度学习,这一理论更偏向于强调本体,而不是客观,本体认识世界是从世界的特征开始的。因此,人的学习有两个角度,这两个角度都有中间的学习方法,机器学习可以认为是一种方法,而不是理论,可以用浅层学习理论,也可以用深度学习理论。机器学习是一种常用的方法,这种方法会将各种技术手段融入进去,形成一个闭环,这个闭环会将企业的数据、流程、业务经验的整合过程全部自动化,这是强调自动化的一个学习方法过程。

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