1、看新闻炒股靠谱吗
答：看新闻炒股靠谱吗？今天跟大家谈一谈投资者对于股票消息的解读。很多股民会经常问我，让我辨别一些股票消息是利空还是利好。对于这个问题，我们暂且把市场上的股民分成四种：初级学习型股民、中级进步型股民、高级思考型股民和稳定盈利型股民。谈一谈他们对于消息的认知。第一种：初级学习型股民，俗称小白，是市场上的新人，无论他的年龄大小，来到这个市场，它就如同新生儿一样，对这个市场充满了好奇，千方百计的去寻找市场中的一些消息，或有关于大盘的，或有关于个股的。无论是好消息还是坏消息，都会对他们的情绪造成极大的影响，个股涨一点，他会很快卖掉；个股跌一点，他也会很快割肉，成天处于追涨杀跌状态中。工作时累，做股票时累，甚至休息时也感觉累，所有的消息在他的脑海中，让他很慌乱。第二种：中级进步型股民，在市场中已经呆了小几年，学会了一些简单的指标和会看一些简单的图，对市场的消息有了自己的一些看法，象什么利好出尽是利空，利空出尽是利好这样的理念，已经有了一点积累。但还是分不清消息的好坏，经常会看到一些莫名其妙的涨和跌，还是一片迷茫，但内心变的稍微缓和了些，处于进步阶段；第三种：高级思考型股民，这类股民至少都是8年以上，至少经历过完整一轮牛熊的老股民，看到消息，无论好坏，已经有了自己独立的思考和分析能力，消息对股价的力度和影响有多大，会有一定的认知，但还是局限于消息中，即使是能力再强的孙悟空，还是跳不出如来佛的手掌心；第四种：稳定盈利型股民，这部分股民，是市场中极少数的成功者，有着自己独有的交易体系，已跳出三界，不再受消息的影响，无论利好与利空，都对他们不会有任何影响，你作你的妖，我施我的法，兵来将挡，水来土掩。任凭市场大涨与大跌，他们都会按照自己的节奏操盘，稳定盈利。这样的股民，股龄最少在10年以上，股票学习时间最少在10000小时以上，还得有很好的悟性，还得有很好的老师。
2、985大数据专业就业前景
这个情况下就业前景应该说来是比较看好的。由于是985这样的知名高校，又是大数据这样的热门专业，对于用人单位来说是非常有吸引力的。当前，大数据应用正越来越深入人们的生活，对社会经济发展起着越来越重要的作用，如果能有这方面专业背景自然会很吃香。
3、大数据基金值不值得买
自2015年起基金公司与互联网跨界合作推出大数据基金以来，相关主题类基金便集万众瞩目。据Wind统计，华夏、南方、嘉实、博时、广发等12家大中型基金公司联合互联网公司发行了27只大数据基金。12月18日，易方达也加入发行大数据基金的阵营，联合百度发行易百智能量化策略基金。
那么究竟持续高关注的大数据基金还要不要买？
对于易百智能量化策略基金的发行，业内人士表示，大数据基金成立以来整体表现不是特别靠前，但易方达布局该类基金，表示其对大数据资源在量化投资领域运用的重视。Wind统计数据显示，截至12月20日，27只大数据基金中，今年以来平均回报只有4.38%。其中，收益最高的大数据基金是东方红京东大数据，净值增长达23.12%，而业绩垫底的大数据基金今年以来净值下跌12.29%。
且看大数据基金的规模，多只大数据基金三季末的规模都远不及成立时，南方大数据100成立时超百亿，三季末规模只有57.27亿，将近一半的规模进行了赎回操作。9只大数据基金的规模在2亿以下，其中海富通东财大数据、招商财经大数据策略的规模低于5000万的清盘线，在2亿元以下的大数据基金还是尽量不要碰，不管数据多大多好，规模太低已经直接影响了基金的管理。
今年以来收益超5%的大数据基金只有13只。收益最高的为东方红京东大数据，成立以来回报为45.4%，看来今年东方红基金的运势真的非常好，各种基金都运作的顺风顺水。其次为博时银智大数据100A，收益为37.37%，泰达宏利同顺大数据A位列第三，成立以来回报24.02%。
总结:
大数据基金本质上是一个带有互联网大数据的指数型基金，这是投资者们要首先理解的一个重点，因为它属于指数基金的分支，所以持股也是数量多且分散的，持股集中度很低，因此，它的波动一般不会太大，同时，也因为指数基金的特性，它也不可能像今年走势很牛的消费类基金一样业绩暴涨，这也是由于基金的类型决定的。
其次，明确了它是指数基金后，我们就会发现，其实原来在管理指数基金方面较强的基金公司在大数据基金上胜出的概率还是比较大的，比如南方、广发、博时等老牌指数基金公司，这与其投研团队的水平有直接关系。
最后，细心的投资者可能会发现各家基金公司的大数据基金其实合作方都不一样，有百度、京东、腾讯等等，这就暴露了大数据基金的一个极大的问题，就是数据量虽然很大（BAT随便一家的数据量就可能让计算机运行好几十年），但是数据本身是有局限性的，腾讯的数据在社交、百度的数据在搜索，京东的数据在电商，覆盖面是有限的，那么一个指数基金，你不可能都是在某几个行业里选股，这样股票的数量和行业分散度就不够，因此，虽然是大数据基金，但数据本身仍旧有明显的局限性。同时，互联网的数据不等同于投资需要的数据，两者之间的处理也极其复杂，基金公司在拿到大数据后，面临着许多数据垃圾，也许对于互联网公司是非常有用的数据，但在投资角度看就是没用的垃圾，万老师认为目前国内并没有哪一家基金公司具备完全有效处理这样庞大数据量的IT能力，并且哪怕具备这样的能力，也没有必要为一两只基金投入那么大的资源，毕竟基金公司是靠管理费维持的，一两只基金的管理费与巨大的IT成本并不匹配。所以目前许多的基金公司其实是通过某一方的大数据对原有沪深300或者其他指数进行完善。
4、人们最喜欢看的财经自媒体什么内容呢
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5、大数据是什么，是怎么带动经济发展的
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
对于“大数据”（Big data）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。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据是怎么带动经济发展的：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:
6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
影响二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
影响三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
影响四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
影响五：数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
影响六：数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
影响七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
影响八：数据生态系统复合化程度加强
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
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