
大宗商品市場(chǎng)悄然走進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代
在武漢舉行的“第八屆國(guó)際玉米產(chǎn)業(yè)大會(huì)”上,山西一家雞蛋企業(yè)透露,長(zhǎng)期以來(lái)因企業(yè)自身規(guī)模比較大,對(duì)供給端情況的了解是他們判斷和決策雞蛋期貨行情的優(yōu)勢(shì)。而最近兩年,這種優(yōu)勢(shì)卻不知不覺(jué)悄然遠(yuǎn)去,以至于在隨后的經(jīng)營(yíng)決策中失誤連連,企業(yè)遭受了很大損失。
其實(shí),遇到這種情況的企業(yè)并非一家。黃勁文告訴期貨日?qǐng)?bào)記者:“以前該產(chǎn)業(yè)鏈中的飼料企業(yè)及貿(mào)易商普遍認(rèn)為,生鮮產(chǎn)品的消費(fèi)屬于剛需,不容易受外界的影響,所以對(duì)需求方面的數(shù)據(jù)關(guān)注不多?!彪S著近幾年宏觀形勢(shì)不斷發(fā)生變化,他們依然沒(méi)有意識(shí)到自己對(duì)需求數(shù)據(jù)變化的忽略,導(dǎo)致企業(yè)頻頻吃苦頭。
而且隨著信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)傳播方式的發(fā)展,很多原先只有生產(chǎn)商才掌握的數(shù)據(jù),其他人也可以通過(guò)大數(shù)據(jù)收集到。就像你不知道一個(gè)地區(qū)的農(nóng)場(chǎng)養(yǎng)了多少頭牛,但是你可以查詢當(dāng)?shù)胤酪邫C(jī)構(gòu)發(fā)出了多少只疫苗;你不知道后天廣州現(xiàn)貨市場(chǎng)會(huì)有多少雞蛋,但是你可以通過(guò)運(yùn)送生鮮雞蛋的物流公司,可以根據(jù)前一天公司接到多少到廣州的雞蛋訂單進(jìn)行推測(cè)?!八谑兆邆鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈中一部分人特權(quán)的同時(shí),也給更多的人帶來(lái)了福利?!秉S勁文笑著說(shuō),這就是我們講的大數(shù)據(jù)時(shí)代。
大數(shù)據(jù)正在改變大宗商品市場(chǎng)
在大宗商品市場(chǎng)中,供需基本面決定著大宗商品的交易價(jià)格,這也是大宗商品市場(chǎng)與權(quán)益市場(chǎng)的明顯區(qū)別。黃勁文表示,短期內(nèi),大宗商品市場(chǎng)雖然也會(huì)受到各種熱點(diǎn)炒作的影響,但大趨勢(shì)上來(lái)看,基本面還是大宗商品交易的決定性因素。
“在大宗商品市場(chǎng)中,無(wú)論是生產(chǎn)商、貿(mào)易商還是交易者,與基本面相關(guān)的數(shù)據(jù)對(duì)他們都尤為重要,但是這些不同類型的數(shù)據(jù)對(duì)使用者來(lái)說(shuō),價(jià)值并不一樣?!秉S勁文一邊向期貨日?qǐng)?bào)記者講述,一邊在紙上寫下lagging data(滯后數(shù)據(jù))、concurrent data(同期數(shù)據(jù))和leading indicator(超前數(shù)據(jù))三個(gè)詞組。
“以前,基本面相關(guān)數(shù)據(jù)的收集方式大多基于采樣分析,數(shù)據(jù)大多有一定的滯后性?!秉S勁文解釋說(shuō),這是因?yàn)闃颖静杉且宰钌倭康臉颖拘畔?lái)獲取整體的情況,數(shù)據(jù)精確性與采樣隨機(jī)性呈正比。要實(shí)現(xiàn)絕對(duì)的隨機(jī)性十分困難,一旦采樣過(guò)程中存在任何偏見(jiàn),數(shù)據(jù)分析結(jié)果就會(huì)相去甚遠(yuǎn)。但擴(kuò)大樣本容量,就要在時(shí)間和成本上作出很大讓步。
比如國(guó)家人口統(tǒng)計(jì)、GDP統(tǒng)計(jì)這類數(shù)據(jù),雖然相對(duì)全面,但滯后時(shí)間很長(zhǎng),對(duì)金融市場(chǎng)的有效性很低。跟進(jìn)較快的同期數(shù)據(jù),如美國(guó)非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)、原油庫(kù)存數(shù)據(jù),反映的是當(dāng)月、當(dāng)周情況,時(shí)效性比較高,對(duì)金融市場(chǎng)的影響很大。而超前數(shù)據(jù),像PMI這種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)具有一定的前瞻性,對(duì)金融市場(chǎng)和大宗商品價(jià)格的影響也最大。黃勁文一邊用筆圈住concurrent和leading這兩個(gè)詞,一邊說(shuō):“這就意味著,對(duì)我們最有價(jià)值的是關(guān)于基本面信息的同期數(shù)據(jù)和超前數(shù)據(jù)?!?/span>
“你記不記得Michael Lewis去年的新作《Flash Boy》?”黃勁文向記者問(wèn)道,書中也提到高頻交易者通過(guò)紐約證券交易所和芝加哥商業(yè)交易所做對(duì)沖交易的時(shí)候,能夠比別人更快地了解到兩個(gè)市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)變化。由于高頻交易者在光纖等技術(shù)方面進(jìn)行巨額投資,既要在獲得信息速度和信息量上比別人更快、更多,對(duì)信息處理的時(shí)間也是毫秒必爭(zhēng)。
“就像一些官方在固定時(shí)間公布的concurrent data,雖然對(duì)未來(lái)趨勢(shì)不需要過(guò)多判斷,但交易者的成敗往往就在毫秒之間。他們比的就是在得到和解讀最新數(shù)據(jù)上,看誰(shuí)更快?!秉S勁文舉例說(shuō),現(xiàn)在美聯(lián)儲(chǔ)議息會(huì)議的發(fā)布,市場(chǎng)的反應(yīng)幾乎是在消息公布的同一時(shí)間發(fā)生,這種速度是我們做不到的。因?yàn)檫@種在最短時(shí)間內(nèi)作出相應(yīng)的反應(yīng),依靠的是計(jì)算機(jī)的“閱讀”和“分析”能力。計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)個(gè)別詞組在消息中出現(xiàn)的頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),以及與此前會(huì)議公告中某些詞組、表達(dá)方式出現(xiàn)頻率的對(duì)比等,對(duì)未來(lái)加息進(jìn)行預(yù)判并執(zhí)行相應(yīng)的交易。
目前,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,我們能更快收集并分析更多的數(shù)據(jù),不再依賴隨機(jī)采樣。這是自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展給人類帶來(lái)的福利,也是大數(shù)據(jù)時(shí)代變革的基礎(chǔ)。在穩(wěn)定數(shù)據(jù)采集對(duì)象的同時(shí),使數(shù)據(jù)具備良好的連續(xù)性。除了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)具有交易價(jià)值,連續(xù)數(shù)據(jù)處理后得出的同比、環(huán)比以及預(yù)估數(shù)據(jù),對(duì)金融市場(chǎng)也有很強(qiáng)的有效性。
“同時(shí)那些你覺(jué)得無(wú)法找到的數(shù)據(jù),其實(shí)都可以從一些意想不到的地方提取出來(lái),文字、方位、溝通都可以量化成為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。”黃勁文說(shuō),在武漢舉行的“第八屆國(guó)際玉米產(chǎn)業(yè)大會(huì)”上,大家都在講玉米的供給,從玉米種植面積、畝產(chǎn)等都可以得到相對(duì)精確的數(shù)據(jù),但是提起消費(fèi)數(shù)據(jù),大家一時(shí)間都覺(jué)得無(wú)從下手。但是運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維,我們可以從豬肉、肉雞和雞蛋的貿(mào)易量,倒推出生豬和雞的養(yǎng)殖量,再推算出養(yǎng)殖業(yè)需要的飼料產(chǎn)量,一步一步預(yù)估出玉米的消費(fèi)量。
大數(shù)據(jù)催生數(shù)據(jù)服務(wù)商的出現(xiàn)
然而,大數(shù)據(jù)時(shí)代在掀起商業(yè)和市場(chǎng)變革的同時(shí),也催生了一個(gè)全新角色——數(shù)據(jù)服務(wù)商的出現(xiàn)。黃勁文說(shuō):“對(duì)于數(shù)據(jù)服務(wù)商,從我們公司自身經(jīng)歷來(lái)看,在2010年前后,國(guó)內(nèi)投資者更多的還是看大數(shù)據(jù)的理念、未來(lái)前景和潛在的發(fā)展空間。如今,大數(shù)據(jù)已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入試產(chǎn)了?!?/span>
據(jù)黃勁文介紹,現(xiàn)在數(shù)據(jù)服務(wù)商已經(jīng)可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匯集起來(lái),將其量化處理為結(jié)構(gòu)化的信息,并對(duì)這些信息、數(shù)據(jù)進(jìn)行重組和擴(kuò)展之后,再針對(duì)不同終端需求重新打包發(fā)出。
其實(shí),相比于現(xiàn)貨市場(chǎng),期貨市場(chǎng)更多的是參與者對(duì)未來(lái)期貨價(jià)格的判斷,所以未來(lái)的供需情況才是最關(guān)鍵的因素,而大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)。黃勁文表示,如今,生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、快消物流、運(yùn)輸中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了信息化管理,大數(shù)據(jù)也可以從海量實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)和各方數(shù)據(jù)之間,提煉出即時(shí)數(shù)據(jù)和先導(dǎo)數(shù)據(jù)。
“從前在使用統(tǒng)計(jì)模型計(jì)算時(shí),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計(jì)算方式受制于成本、運(yùn)算處理能力,計(jì)算時(shí)選取的因子比較少,每個(gè)因子用的樣本量也有限,導(dǎo)致樣本量對(duì)整體數(shù)據(jù)的代表性不充分。而且各個(gè)因子之間的相關(guān)性可能無(wú)法從數(shù)據(jù)計(jì)算中體現(xiàn),所以結(jié)果誤差會(huì)比較大?!秉S勁文告訴期貨日?qǐng)?bào)記者。
黃勁文表示,如果增加樣本量,成本就會(huì)呈幾何倍數(shù)增長(zhǎng)。但是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速的發(fā)展,我們不僅可以收集到海量數(shù)據(jù),還可以使納入計(jì)算的因子數(shù)量從幾個(gè)增長(zhǎng)到十幾個(gè),甚至幾百個(gè)。更重要的是,這些因子彼此之間的關(guān)聯(lián)變化也可以納入考慮。所以,傳統(tǒng)的因果關(guān)系分析已經(jīng)不再是重點(diǎn),通過(guò)多因子之間關(guān)聯(lián)變化,進(jìn)行多方位的判斷才是大數(shù)據(jù)時(shí)代的關(guān)鍵所在。
黃勁文舉例說(shuō):“利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)雞蛋期貨價(jià)格時(shí),在供給方面,投資者要關(guān)注蛋雞存欄、雞齡結(jié)構(gòu)、母雞死淘率等,這些反映未來(lái)一段時(shí)間雞蛋供給的因素。在需求方面,原來(lái)只看雞蛋的需求情況,現(xiàn)在我們不僅要考慮雞蛋價(jià)格與肉雞、豬肉和蔬菜價(jià)格的關(guān)聯(lián)性,對(duì)相關(guān)產(chǎn)品的需求進(jìn)行綜合判斷,還要看樓盤開(kāi)工率、大型基建項(xiàng)目可能形成對(duì)未來(lái)肉類食品的需求?!?/span>
事實(shí)上,在大宗商品市場(chǎng)中,大數(shù)據(jù)能更及時(shí)、更準(zhǔn)確地預(yù)判未來(lái)的供需關(guān)系,對(duì)未來(lái)價(jià)格的判斷也會(huì)更準(zhǔn)確。這將為交易機(jī)構(gòu)、現(xiàn)貨貿(mào)易商、生產(chǎn)方、消費(fèi)方的經(jīng)營(yíng)和決策提供很大幫助。另外,從交易角度來(lái)看,超前信息和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)就意味著勝算更高,尤其是基于基本面交易的私募等機(jī)構(gòu),相關(guān)品種的超前數(shù)據(jù)對(duì)他們尤為重要。
但是,目前我國(guó)除了貴金屬、有色金屬等工業(yè)品的數(shù)據(jù)比較成熟外,專業(yè)提供農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)者相當(dāng)匱乏,很多農(nóng)林牧漁產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)幾乎還是一片空白。雖然我國(guó)會(huì)發(fā)布一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),但是對(duì)大宗商品市場(chǎng)的參與者來(lái)說(shuō),時(shí)隔兩三個(gè)月甚至半年的數(shù)據(jù)對(duì)他們提供不了什么幫助。以至于有些風(fēng)險(xiǎn)管理公司、保險(xiǎn)公司等在為客戶服務(wù)時(shí),甚至陷入與客戶對(duì)賭的境地??梢哉f(shuō),農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)尚未應(yīng)用到大宗商品市場(chǎng)對(duì)供需情況的判斷中去。這點(diǎn)對(duì)大宗商品市場(chǎng)來(lái)說(shuō),是落后于當(dāng)今信息化時(shí)代的。
黃勁文建議,如果數(shù)據(jù)服務(wù)商從金融的角度切入,對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并形成體系,填補(bǔ)這部分市場(chǎng)空白,行業(yè)主體就有機(jī)會(huì)對(duì)市場(chǎng)整體情況作出更準(zhǔn)確判斷。那些服務(wù)現(xiàn)貨市場(chǎng)的衍生品提供者就可以根據(jù)大數(shù)據(jù)量化而得到信息,從而設(shè)計(jì)針對(duì)客戶需求的個(gè)性化產(chǎn)品,同時(shí)服務(wù)成本也會(huì)得到有效壓縮。這對(duì)產(chǎn)品提供方而言,產(chǎn)品更具競(jìng)爭(zhēng)力,而產(chǎn)品提供者和使用者之間也不再是“零和游戲”,整個(gè)行業(yè)的發(fā)展方向也會(huì)因此而發(fā)生改變。
大數(shù)據(jù)在新興市場(chǎng)的生發(fā)速度更快
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用過(guò)程,首先是數(shù)據(jù)采集,其次是數(shù)據(jù)的處理、加工、挖掘過(guò)程,最后是把這些數(shù)據(jù)量化、信息化,變成是一個(gè)支持決策和風(fēng)險(xiǎn)管理的工具或投資策略。黃勁文分析說(shuō):“采集的角度一定要科學(xué)。美國(guó)農(nóng)業(yè)部對(duì)整個(gè)農(nóng)業(yè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集既多又精準(zhǔn),不受主觀因素的影響。而我國(guó)很多行業(yè)在這方面還有較大的距離?!?/span>
此外,除了數(shù)據(jù)的處理、挖掘可以用一些技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)外,黃勁文告訴期貨日?qǐng)?bào)記者:“還可以利用數(shù)據(jù)決策的工具,如商業(yè)智能(BI)等在國(guó)外也被迅速推廣,國(guó)外的交易所利用BI進(jìn)行流動(dòng)性管理已經(jīng)相當(dāng)成熟,但目前我國(guó)在這方面的應(yīng)用還比較少。”
“目前從全球大宗商品市場(chǎng)來(lái)看,各國(guó)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用并沒(méi)有太大的差距。雖然中國(guó)等新興市場(chǎng)國(guó)家大數(shù)據(jù)的發(fā)展還存在很多問(wèn)題,但作為后起之秀,今后的發(fā)展?jié)摿?huì)更大。畢竟技術(shù)的發(fā)展本身就具有跳躍性?!秉S勁文坦言,雖然大數(shù)據(jù)時(shí)代初期,國(guó)外因較早地開(kāi)發(fā)了大數(shù)據(jù)思維和信息技術(shù)設(shè)備,而具備一定的優(yōu)勢(shì),但這種優(yōu)勢(shì)并不能長(zhǎng)久地維持下去。在之后的發(fā)展中,他們也會(huì)被其他國(guó)家和地區(qū)所超越。
黃勁文接著說(shuō)道:“很多人可能不知道,現(xiàn)在美國(guó)移動(dòng)電話的普及率還不及中國(guó),美國(guó)很多地區(qū)還是使用固定電話。這是因?yàn)橄惹肮潭娫挼钠占奥矢?,一些地區(qū)用戶已經(jīng)形成了習(xí)慣,使得移動(dòng)電話的市場(chǎng)很難被打開(kāi)。這雖然聽(tīng)起來(lái)不可思議,但卻是事實(shí)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也是一樣?!?/span>
黃勁文認(rèn)為,國(guó)外長(zhǎng)久以來(lái)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和統(tǒng)計(jì)方式也非朝夕就能改變。而且考慮到數(shù)據(jù)的延續(xù)性和可比較性,有變化就要面對(duì)有變數(shù)的風(fēng)險(xiǎn),所以已經(jīng)形成的權(quán)威方式就很難輕易被改變。比如美國(guó)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),使用的還是十幾年前的統(tǒng)計(jì)方式,只要現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)方式還是有效的,國(guó)家就認(rèn)為沒(méi)有必要去改變。相比之下,在新興國(guó)家和地區(qū),大數(shù)據(jù)思維的推廣沒(méi)有歷史的包袱和限制,成長(zhǎng)空間反而更為廣闊,生發(fā)速度也會(huì)更快。
除此之外,更重要的一點(diǎn)是,即便現(xiàn)如今中國(guó)在數(shù)據(jù)收集、分析等設(shè)備方面的技術(shù)不一定能站到世界領(lǐng)先之列,但是影響世界金融市場(chǎng)形勢(shì)的各種數(shù)據(jù)卻大多源于中國(guó)。未來(lái),我們可以利用大數(shù)據(jù)做更多的事情,對(duì)數(shù)據(jù)本身的掌握程度將會(huì)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)價(jià)值的來(lái)源。
正如Viktor Mayer—Schonberger(維克托·邁爾—舍恩伯格)與Kenneth Cukier(肯尼斯·庫(kù)克耶)合著的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中所說(shuō):“大數(shù)據(jù)時(shí)代的早期,思維和技術(shù)是最有價(jià)值的,但是最終大部分的價(jià)值還是必須從數(shù)據(jù)本身來(lái)挖掘?!苯陙?lái),國(guó)內(nèi)已經(jīng)有越來(lái)越多的投資者注意到大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,擁有大數(shù)據(jù)或者能夠輕松收集大數(shù)據(jù)的公司,股價(jià)受到投資者的追捧。
與此同時(shí),國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)題材也成為了風(fēng)投的新寵。“大數(shù)據(jù)作為金融衍生品的朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)之一,無(wú)疑有巨大的發(fā)展?jié)摿?,尤其是在中?guó)?!秉S勁文信心滿滿地告訴記者,中國(guó)的期貨市場(chǎng)發(fā)展時(shí)間短,品種也只有50多個(gè),相比于歐美市場(chǎng)還不夠成熟,但這也意味著中國(guó)比歐美市場(chǎng)有更廣闊的發(fā)展空間。
期權(quán)誕生在美國(guó),早在20世紀(jì)70年代美國(guó)就開(kāi)始了期權(quán)交易,而中國(guó)的商品期權(quán)現(xiàn)在還在仿真交易階段。另外,在美國(guó),金融期貨占期貨交易量的80%,而中國(guó)目前僅有幾個(gè)金融期貨品種。黃勁文認(rèn)為,中國(guó)金融衍生品發(fā)展還有非常多的機(jī)會(huì)。而且對(duì)金融衍生品來(lái)說(shuō),其發(fā)展并不受現(xiàn)貨產(chǎn)量的限制?!氨热珉u蛋期貨至今上市1年多了,它的名義交易金額可以達(dá)到現(xiàn)貨年產(chǎn)值的10倍甚至更多,再過(guò)10年,這個(gè)市場(chǎng)容量也許要翻30倍之多。”黃勁文說(shuō),中國(guó)金融衍生品仍有很多的發(fā)展機(jī)會(huì)。
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2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
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