正因为贵金属具有的双重属性，导致分析时须从两个方面分别进行。...(2) 企业管理能力的提升 “互联网+”将避免传统企业缺乏有效的信息化应用、无法通过传统方法管理海量工程数据的难题，及时、准确地获取相关客户数据、市场数据并加以分析利用，使之成为对管理决策真正有价值的数据...加入伦敦金银市场协会对该行加快贵金属业务国际化具有里程碑意义。 2014年2月，中国黄金协会发布统计数据，2013年我国黄金消费量首次突破千吨大关，达到1176.4吨，成为世界第一大黄金消费国。...3.2.2 行业风险分析和风险管理 (1) 黄金价格波动风险 黄金是贵金属贵金属公司的主要产品，价格波动在很大程度上决定了贵金属公司的利润水平。...应对措施：一是制定资源并购计划，建立并购项目数据库及项目筛选机制，制定详细并购业务流程及配套工作制度；二是按照贵金属公司并购流程，做好拟并购项目的筛选、初步考察、尽职调查、可研论证等工作，组织实施资源项目的并购及合作业务
今天记的是全书第五篇 经济周期与资产价格这一块里两章的内容，主要分析在经济周期中，贵金属（金、银、铂、钻）和商品期货（金属、能源、木材）的表现变化和背后的逻辑。...01 贵金属 黄金：贵金属属性 + 避险属性 银和铂：同时具有工业和珠宝业双重用途，7%以上银用于制作收藏品，期于用于工业生产，铂，50%的铂用于制作首饰，其余用于工业生产。...钻石和贵金属未来价格最重要的周期性因素可能是 房地产是财富的主要驱动因素，对钻石的需求尤为重要。...02 金属期货 商品期货主要包括能源、工业品、纺织品、家畜、谷物、软性商品、工业用金属、贵金属等。
贵金属是指在地壳中储量稀少，价格比较昂贵的金属，这类金属具有化学稳定性、耐溶性，延展性、并且光泽艳丽、因用途广泛但存量稀少，所以价格很高。通常包括金、银、铂、钌、铑、钯、锇、铱等八种金属元素。...贵金属首饰包括各种发饰、颈饰、手饰、首饰、耳饰等。 下面LIMS结合检测公司生产情况，提供的实验室信息管理方案。 LIMS从软件构架，软件功能，数据安全备份三个方面进行方案分析。...1.软件构架 贵金属LIMS根据永兴贵研的订单数量和成本预算，提供一套最优，最符合永兴贵研的软件构架。...2.软件功能 订单管理模块 填写订单 技术亮点： 准确快速的填写委托单位信息和付款单位信息 当第一次填写：委托单位信息，贵金属LIMS系统会填自动保存信息，便于下次填写的时候方便调用。...以上LIMS功能都是都是LIMS的核心模块，我们根据贵金属实验室的行业进行了针对性的优化，从而提升实验室能快速完成数据录入并避免数据错误，提高准确性的优化。
“在网易贵金属产品调研的阶段，我们的确发现贵金属行业比较乱，可能会遇到一些困难。但这个并不会动摇我们的信心。...目前网易贵金属已经整合了财经数据资讯服务、实时行情数据以及交易系统为客户提供了一站式黄金白银的交易平台，并且全部实现移动化，这点上我们在贵金属行业应该是具有明显的先发优势的。...2014年3.15晚会披露的违法贵金属金融公司大多是地方性的甚至无照自营性平台，造成了贵金属散户投资者大面积亏损，对贵金属行业的声誉造成毁灭性的打击。...我们将不断强化我们的社区功能，希望打造出业界专业的贵金属交流圈，用户可以在社区内实现自我投资能力的提升。另外我们还会加强自身分析师团队的投资研究能力，让团队具有更强的主动服务能力。...目前，全球贵金属交易市场成交量每年已经达到了数百万亿美金，而目前国内贵金属交易市场交易额一年大约仅在10万亿的水平，有近百倍市场空间差距。不过，贵金属市场每年的复合增长率已经超过20%。
银天下成立于2011年，其商业模式并不复杂，即帮助投资者通过互联网进行现货交易，主要支持国内三大贵金属交易所(包括上海黄金交易所、天津贵金属交易所和广东贵金属交易中心)，现货类目以现货铜、现货铝、现货白银...，并引入贵金属投资社交社区、大数据预警等功能，提供分析师服务，在互联网+贵金属领域进行尝试，看上去很像是黄金白银现货交易领域的券商App+雪球+万得，银天下更像是券商App+万得，互联网元素、大数据技术等少了一些...上海黄金交易所公布今年3月公布的《2015年金交所个人投资者情况分析报告》显示，2006年至2015年，金交所个人客户数从不到1万人，增长到了861万人，10年间增长超过800倍。...贵金属交易量要大很多。网易贵金属平台2014年底开始做，2015年交易量已突破1800亿元，是增长最快的贵金属交易平台，今年日均已达到20亿，峰值最高50亿，有望达到8000亿。...鉴于贵金属平台商业模式与交易额直接线性相关，基于此可认为网易贵金属营收和利润能力更强。
电商板块，网易还有一个低调的业务是贵金属。考拉和严选都还在早期布局阶段，收入还不是重点，“邮箱电商和其他业务”营收增长达到107.2%，发挥作用的少不了网易贵金属。...网易贵金属是国内首家互联网黄金白银现货移动交易平台，2015年交易量已突破1800亿元，今年有望达到8000亿，是增长最快的贵金属交易平台。...上海黄金交易所公布今年3月公布的《2015年金交所个人投资者情况分析报告》显示，2006年至2015年，金交所个人客户数从不到1万人，增长到了861万人，10年间增长超过800倍，由此可见，黄金交易正在走向...更重要的是，网易贵金属业务是网易获取高价值用户的手段。做贵金属投资的用户，和通过余额宝或者理财通褥羊毛的用户，谁的消费能力更强？显然是前者。做高端用户而不是屌丝用户是网易的策略。...现在网易贵金属业务已在玩大数据，在英国脱欧、美联储议息、美国大选等对行情影响较大的事件中，网易贵金属平台都成功地利用大数据技术实现了预警和预测，再结合舆情判断能力和分析师服务，给投资者提供智能投顾服务，
今天看了下美股数据，昔日势均力敌的三大门户，网易市值200亿美元、新浪市值30亿美元、搜狐市值20亿美元，网易遥遥领先另外两大门户，是仅次于BAT和京东的第五大互联网巨头。...成立于1997年的网易，赢得近二十年的互联网长跑，历经门户、WEB2.0和移动时代屹立不倒，从财报等数据来看进入后移动互联网时代之后，也没有衰败迹象。...网上很少见到文章分析网易为什么做到，我试图从一些业务上的布局可对网易常胜之道窥见一二，访问网易官网、检索网络资料和咨询内部员工，得到的答案出乎意料：网易有太多低调的业务布局，可谓『潜水艇业务』——被外界讨论关注较少...网易贵金属实现了开户、入金、交易、查询、提现的全互联网化，并引入贵金属投资社交社区、大数据预警等功能，提供分析师服务，在互联网+贵金属领域进行尝试。...马后炮地分析可见，网易采取了高筑墙、广积粮和缓称王的策略：墙就是网易独特的企业运转机制，尤其是产品布局和产品策略；粮则是充沛的现金流和对造血能力的重视；王就是中国门户唯一坚持到现在的巨头级公司。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
其做互联网金融并没有主攻理财、支付这两大黄金战场，而是将重心放在了互联网贵金属、互联网保险这些“潜力股”业务上。...贵金属业务在2014年底开始做，2015年交易量已突破1800亿元，是增长最快和用户数最多的贵金属交易平台，今年有望达到8000亿，不久之前贵金属交易平台赴美上市，将网易视作其唯一竞争对手。...网易电商直接避开了在正面战场与阿里巴巴、京东们的交锋，就连聚美优品们也不会留意到网易，在一些领域如贵金属，网易甚至没有巨头级对手。边缘竞争，给网易电商的壮大争取了时间。...电商给人的印象是规模取胜，GMV是电商行业分析师最关注的指标之一，京东的故事是规模大了就一定可以盈利。过去电商平台之间不断发生收购合并案，一大目的就是奔着规模而去。...比如与网易擅长的媒体服务结合的惠惠，会做很多媒体属性的内容；再比如与社区、媒体业务结合起来的贵金属交易平台，会引入金融分析师到社区，给用户专业咨询，类似于雪球。
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。...在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一些机构可能会利用手中的大数据资源，对用户进行过度分析或不当利用，如歧视性定价、不公平竞争等。这种滥用数据的行为不仅违反了市场公平竞争的原则，也损害了消费者的权益。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。...本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1....一般来说，业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？...小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费...附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
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