大数据与大数据经济学

在社会经济快速发展过程中,数据应用范围不断扩大,在各个领域中产生的数据量也逐渐增多,人们已经走入了大数据时代。大数据时代的到来,必将对传统经济造成影响,大数据经济学应运而生。本文首先对大数据背景下传统经济学受到的冲击进行分析,然后对大数据经济学进行具体的介绍,希望能够给相关人员提供启发。     

数据生产理论——数据资源权利配置的基础理论

人类正在进入数据驱动的时代,数据成为社会的基础资源,但数据一直被认为处于公共领域并妨碍着数据权利化,困扰着数据资源利用秩序的建立。描述特定对象的数据并不是天然存在的,而是被生产出来的,并将数据价值（预测分析、发现新知）的实现过程界分为原始数据生产（采集）、数据集生产（汇集性处理）和数据分析（分析性处理）三种行为,并将前两个行为称为数据生产,提出数据生产理论。数据生产理论首先应区分数据生产和数据分析,原始数据的生产是建立在分析原材料提供者基础之上,应承认其价值并配置适当权利,以满足各种分析目的的数据集的生产。同时,数据生产还应区别数据来源,来源于个人的数据并不一定是个人生产的,只有个人在提供或创制了数据时才是数据的生产者。因此,数据生产理论是在将数据视为一种资源的情形下为数据上权利配置提供理论支撑,通过配置相应权利,构筑从原始数据生产者到数据集生产者,再到数据分析者的数据利用秩序。     

大数据时代宏观数据与微观数据的融合

在大数据时代,现有的数据质量参差不齐、缺少统一的代码和口径,使得宏观数据与微观数据之间的融合存在问题。以宏观数据库为基准,将微观数据库匹配到宏观数据库是解决数据融合难题的一个方法。建议设置宏观数据库与微观数据库,并鼓励学者上传数据、定期融合数据库、加强与科研机构和数据公司的合作,以此来完善我国数据库的建设工作。     

商业银行数据集中工程分行数据转换策略

随着计算机技术的发展，使各商业银行建立全行统一的核心业务处理系统来集中管理客户数据成为了一种可能。在各行数据大集中工程中，完成各分行应用系统数据向总行系统的数据转换是整个数据大集中工作的主要任务和目标之一。数据转换的完整性与正确性以及效率对于数据集中工作的质量以及系统切换时耗来说，都将起着举足轻重的作用。     

巧用数据管道实现数据迁移

在数据库系统的建设和日常的数据维护工作中经常会遇到数据转换、数据库重构、数据的导入导出等工作,这些工作都涉及到数据库内部、数据库之间、甚至不同的数据库管理系统之间的数据迁移问题。如何安全可靠地实现数据迁移,保证数据库系统的安全性和完整性,是我们面临的一个重要问题。使用PowerBuilder的数据管道技术可以轻松完成用普通方法难以完成的复杂工作。归纳起来,     

大数据环境下审计数据统计分析研究

随着大数据时代的到来以及在审计领域的应用,基于大数据技术推进审计分析和方法的创新已成为当下重要研究课题.通过运用大数据技术可以实现信息技术与审计思路的完美结合,借助大数据思维来开展审计统计分析工作,确保审计数据的真实性、可靠性,实现我国审计与国际审计惯例的接轨.本文通过阐释大数据的基本内涵,分析大数据技术在审计数据统计...     

数据转换方法在寿险数据预处理中的应用

早期大型在线事务处理系统（OLTP）问世后不久，就出现了一种用于抽取处理的简单程序，其作用是搜索整个文件和数据库，使用某些标准选择合乎要求的数据，将其复制拷贝出来，用于总体分析，这就是数据预处理的前身。数据预处理包括数据抽取、数据清洗转换、数据加载三个过程。本文主要研究数据转换方法在寿险事务处理系统中的应用。     

数据要素供给视角下的信用数据开放研究

信用数据开放有助于国家全面培育数据要素市场、发展信用经济、营造良好的营商环境、展开全新的国家治理.信用数据多数携带信用主体信息,无法全部开放,应当根据信用数据的类型区分数据开放等级,分别进行全社会开放、有条件有期限开放、约定模式开放、自愿开放等,平衡权利保障和数据供给.同时,通过完善信用数据开放机制、技术、标准来保障和...     

在PowerBuilder数据窗口间数据传递的探讨

随着数据库技术在各行各业的广泛应用,作为企业级数据库前端开发工具的PowerBuilder日益成为开发人员的得力助手.PowerBuilder以其开放的体系结构,友好的用户界面和简洁高效的开发环境赢得了众多程序员的喜爱.其独到之处,就是数据窗口(DataWindow).它能够灵活地组织数据库中的各种数据,如果能够熟练地运用数据窗口这一专利技术,无疑会给开发人员和用户带来巨大的方便.     

数据资产视角下商业银行替代数据应用探讨

数字经济时代,数据已成为重要生产要素,商业银行作为数据密集型机构,其发展离不开数据的强有力支撑。本文概述替代数据的内涵与相关管理要求,分析当前商业银行替代数据应用的现状,提出商业银行进一步加强数据资产管理的对策建议。     

数据、数据资产及其价值评估

数据与传统生产要素相比具有独特的性质,对于数据的不断认识、对数据资产的深入理解以及对数据资产价值评估的核心要素进行广泛和深入的研究及探讨具有重要的现实意义。本文对数据、数据类型、数据资源和数据资产的相关概念、内涵和相互关系,数据要素价值分配和评估对象进行了阐述,对数据资产的成本、收益、市场和风险要素以及价值评估的主要方法进行了较为系统的分析。本文抛砖引玉,希望引起行业专家学者更广泛和深入的研究和探索。     

大数据时代的商业银行数据治理研究

随着金融创新的快速发展和信息科技的日新月异,商业银行积累的数据量呈现几何倍数的增长,数据来源也已从传统的结构化数据逐渐扩展到以网络日志、社交媒体为代表的半结构化和非结构化数据,商业银行逐步进入大数据时代。在大数据时代如何有效治理结构化、半结构化和非结构化的海量数据,     

数据

股票总市值上市公司总数股票基金录计成交额债券爪计成交额(亿美元)《家)《亿美元】(亿美元)纽约证交所139，4522，181 91，城一2.74东京证交所肠，2622，374 26，985 17·54纳斯达克35，5报于3，151 51，789 N.A伦敦证交所33，7一x一3，189 31，545 13.531.的Euronexr 31，924     

浅析从网络数据监测中获取实时数据的方法

一、引言商业银行作为一个与防范风险密切相关的机构,迫切需要具备一定的技术手段来监测一些关注的信息,当发现潜在风险时,应能够及时报警。监测的目的在很大程度上是为了及时发现存在的问题和风险,从而能够尽快地采取措施进行制止。网络数据监测的原理是:实时获取网络中数据,与预先