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数据应用最新视觉报道_数据应用场景(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

数据应用

量化交易入门：另类数据集与实战应用 𐟓Š 想要入门量化交易？Kaggle上的数据集项目是个不错的起点，尤其是图四图五展示的那些免费数据。图七推荐了Mangroup写的中国另类数据的文章，值得一读。 𐟓ˆ 许多对冲基金会利用另类数据（也称为替代数据）来补充传统数据，如美国SEC的文件和财报。另类数据包括信用卡交易数据、社交媒体、卫星图像等。随着数据处理、分析和存储能力的提升，这些数据的可用性大大增加。 𐟓Š 另类数据的形式日益多样化，金融数据不再仅仅用数字和文字表示，而是开始使用图像、音频或视频。对于量化交易来说，新的数据形式可能比传统数据更早地提供信息优势。例如，失业率这样的传统数据带有滞后性，而另类数据如商店访问或购买的数量可以实时估计公司或行业的销售或经济活动，更早预测市场动态！ 𐟓ˆ 在实际运用中，另类数据能提供信息优势，寻找产生Alpha的交易信号。这些信号可以单独使用，也可以与其他信号结合作为算法交易策略的一部分。具体使用取决于这个信号回测的Sharperatio和能分配给这个策略的资金量。当然，还要考虑替代数据的成本。例如，情感数据相对便宜，很多网上可以自行抓取，而全面及时的信用卡支付数据集的成本可能高达每年几百万美元。 𐟓Š 因此，我建议初学者可以先尝试Socialsentimentdataset，比如Twitter股评情感等数据。这个领域已经有很多成熟的入门项目，可以在Kaggle上找到相关数据集。 𐟓ˆ 实战应用方面，可以通过NLP自然语言处理判断文章情感来预测股市，或者利用Uber打的线路数据进行相关分析。

高校用电新监控！探索安科瑞AcrelEMS-EDU校园智慧能源管理平台的奥秘，它如何为高校教室、宿舍、图书馆等场所的用电状况提供全方位监控？𐟔 𐟌 数据采集层：这一层负责收集学校各建筑的用电数据，包括学生宿舍、教学楼、图书馆等。通过安装针对性的电能管理仪表，不仅实现了用能数据的采集，还提供了用电管理功能。 𐟓𖠧𝑧𛜤𜠨𞓥𑂯𜚥𐆩‡‡集的数据安全、稳定地传输到平台是这一层的主要任务。它可以通过LoRaWan、4G、WiFi等无线传输方式，或校园局域网、专用光纤等有线传输方式来实现。 𐟒𛠦•𐦍„理层：对采集的数据进行深入处理是这一层的职责。这包括数据清洗、异常检测以及用电行为分析等，通过云计算和大数据技术，确保数据的准确性和实用性。 𐟓Š 应用层：将处理后的数据应用于实际场景中，是这一层的终极目标。这涵盖了用电监控、安全预警、能耗管理、照明控制、能源策略控制以及设备运维等多个方面。用户可以通过WEB或手机APP访问平台数据，享受便捷的功能应用。 𐟏—️ 整个架构设计考虑了平台的可扩展性、稳定性以及安全性，确保能够满足高校宿舍用电监管的严格要求。

数据库技术与应用：从基础到进阶 𐟓š ### 1. 数据库基础知识 𐟓– 数据库的基本概念：数据库是存储和管理数据的系统。它包括数据模型、数据库管理系统、数据库系统以及数据库应用程序（如C/S、B/S架构）。三级模式结构与两级映像：数据库管理系统通常采用三级模式结构，包括外模式、模式和内模式。外模式到模式的映像（n:1）和模式到内模式的映像（1:1）。数据模型 𐟓Š 关系模型的三要素：数据结构、数据操作和数据约束。二维表与关系：表、视图、临时表等。属性、元组、关系模式、关系数据库模式、域、键（超键）、候选键、主键、外键。基本数据类型：字符串、整型、近似数字、精确数字、时间和日期。约束：DEFAULT、PRIMARY KEY、FOREIGN KEY、NOT NULL、UNIQUE、CHECK（运算符、通配符、大小敏感）。基于属性的约束和基于元组的约束。关系代数 𐟔 基本运算：交、并、差、选择、投影、除法、笛卡尔积、连接。更名：表达树的构建。运算之间的关系：某些运算符不能用其他运算符表示。 ER模型 𐟓ˆ 数据库设计过程：需求分析、概念模式设计（ER图）、逻辑模式设计（RDBMS模式）、数据库实施（存储模式）、数据库运行和维护。 E-R图：实体集用矩形表示，属性用椭圆表示，联系用菱形或三角形表示。二元联系的三种类型：1对1、1对n、n对n。逻辑模式设计：实体到关系模式的转换，联系到关系模式的转换（1对1、1对n、n对n、多端联系、isa联系）。范式 𐟓 函数依赖：X决定Y，记作X->Y。完全函数依赖、部分函数依赖、传递函数依赖。 1NF：一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项。 2NF：每个非主属性都完全函数依赖于任何一个候选键。 3NF：每个非主属性都不传递依赖于任何一个候选键。 BCNF：对R的所有非平凡函数依赖X->Y，都有X是超键。模式分解原则：无损连接性、函数依赖保持性。通过这些内容，你可以全面了解数据库技术与应用的基础知识，为进一步学习和应用打下坚实的基础。

2024.11.29 大 A 重点关注 1、泰尔股份（002347）：商业航天+工业机器人+神经网络 2、亿通科技（300211）：智能眼镜芯片+脑机实验+通信设备 3、众合科技（000925）：泛半导体+数据要素+低空经济 4、楚天龙（003040）：量子科技+人工智能+数字人民币具体投资逻辑如下： 1、泰尔股份（002347）：商业航天+工业机器人+神经网络（1）公司完成激光3D打印航天部件产品的开发应用。（2）公司的机器人产品主要为工业机器人，目前涵盖了包装机器人、焊牌机器人、挂牌机器人等。（3）公司子公司泰智维新在设备智能运维产品中的滚动轴承和齿轮箱的故障预警和故障诊断两大功能中，融合了人工智能深度学习技术，利用卷积神经网络和循环神经网络，构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型。 2、亿通科技（300211）：智能眼镜芯片+脑机实验+通信设备（1）公司所自研的黄山3智能可穿戴设备的SOC芯片，采用双RISC-V内核解决超低功耗和高性能图形功能的矛盾。全资子公司鲸鱼微电子研发团队实现超低功耗的突破和运算效能大幅提升。网传SOC芯片在AR眼镜成本占比34%（未证实）。子公司正在申请注册商标权中涉及智能眼镜（数据处理）。（2）公司关联公司华米科技和中国科学技术大学先进技术研究院宣布共同建立“脑机智能联合实验室”，结合华米科技在智能可穿戴领域的研发实力和中科大在脑科学icon与人工智能的研究优势，共同突破关键技术，构建主动健康新模式。（3）全资子公司合肥鲸鱼微电子主要负责芯片及模组的设计、研发和2B端的对外合作。 3、众合科技（000925）：泛半导体+数据要素+低空经济（1）公司以“半导体单晶硅材料”为核心，业务边界延伸至整个泛半导体产业链底层多个关键技术，形成了“一个核心、多个亮点”战略布局。（2）公司目前已有大数据平台，对数据溯源、隐私保护和数据安全需求也非常重视。在数据治理和数据应用过程中，严格采用数据映射、数据脱敏和数据授权措施，严控数据存储，分析，共享交换、确权溯源及归档销毁的过程安全。（3）11月25日投资者活动关系记录表：公司于年初成立了空天立体交通产业研究院，专注于无人机飞行控制、环境感知和空域管理等关键技术领域，已经推出了低空综合服务平台产品，以及这次发布的飞控系统和智慧起降场产品。 4、楚天龙（003040）：量子科技+人工智能+数字人民币（1）23年公司持续推动量子加密等技术在嵌入式安全产品中的创新融合应用，完成了相关产品的研发并顺利通过相关机构测试，实现了向客户单位的批量供货。（2）公司与各生态伙伴持续推动AI+技术融合，积极参与智能硬件产业升级和数智政务建设。（3）公司作为数字人民币生态建设的先行者，矢志于打造并不断完善数字人民币的一体化综合解决方案。

「华北油田」二连分公司创造性地利用大数据AI算法完善电参数据应用模型，对行业现有的电参模拟示功图技术进行了迭代升级，完全替代载荷传感器，实现电流、动液面、产量等数据自动获取及生产智能寻优。目前，应用AI算法的16口井示功图准确率超95%，平均单井节电率为15%，技术稳定可靠，达到国内先进水平。

构建“全链路”数据质量管控体系夯实数据应用底座网页链接构建起涵盖数据采集、整合、应用的“全链路”数据质量管控体系，持续完善“监测—分析—整改—评价”闭环管控流程，依托数据治理平台充分应用血缘分析技术，促进重点领域数据质量提升。「全生命周期」「全链路」「数据应用」「数据整合」「数据治理超话」「数据质量」

企业ERP失败的四大罪魁祸首为什么企业上了ERP系统反而比不上还累？不上不行，上了就死，这其中的原因不外乎这四个方面。 𐟓Š 数据质量不过关首先，ERP本质上只是一个工具，它的效能依赖于正确的数据输入。但很多企业连数据输入都做不好，输入滞后、员工不配合、数据输入不正确等问题层出不穷。没有高质量的输入，就没有高质量的输出。因此，首先要解决高质量输入的问题。 𐟒𜠧𜺤𙏥𜺦œ‰力的项目经理其次，ERP项目实施中缺乏强有力的项目经理是导致项目受阻的另一大原因。项目推进中，若缺乏统一协调，各部门间往往相互妥协、凑合行事，难以形成合力。因此，选择一位能够全局把控、解决管理难题的项目经理至关重要。同时，系统上线后，持续的运维与优化也同样依赖于一个高效的组织架构。 𐟓 规则与纪律不到位第三，企业需重塑工作文化，强调规则与纪律。在ERP环境下，任何物料变动都应即时反映在系统中。原来的“先使用后补单”习惯必须摒弃，因为ERP要求数据的实时性与准确性。若数据滞后或失真，将直接影响生产计划的执行与产品的最终质量。因此，培养全员遵守流程、及时录入变更数据的习惯是ERP成功应用的基础。 𐟓ˆ 数据应用不深入而最为关键的第四点，在于ERP数据的深度应用。即便ERP系统本身运行无误，若数据未能得到有效分析与应用，其价值也将大打折扣。后续的数字化工具如MAS、IBS、SM等的集成，更是依赖于准确的数据基础。若仅满足于数据的收集与报表的生成，而忽视了对数据的深度挖掘与问题解决，那么整个系统的投资便失去了意义。综上所述，ERP系统应用不佳的根源多在于管理、组织与人员层面的不足，而非系统本身的问题。因此，企业应着重从这四个方面入手，不断优化与提升，以实现ERP系统的最大效益。您的企业是否也面临类似挑战？欢迎分享您的经验与见解。

「金融电子化超话」《金融机构外部数据应用现状、难点及应对实践》中央金融工作会议将建设数字中国提升为推进中国式现代化的重要引擎和构筑国家竞争新优势的有力支撑。十四五规划中提出扩大基础公共信息数据安全有序开放，《金融科技发展规划（2022—2025年）》提出全面加强数据能力建设的重点任务，要求在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用，充分激活数据要素潜能，有力提升金融服务质效。「数字化转型」「金融安全」「金融科技超话」专题 | 金融机构外部数据应用现状、难点及应...

国家数据局公开征求《国家数据基础设施建设指引》意见网页链接《指引》力争推动形成横向联通、纵向贯通、协调有力的国家数据基础设施基本格局，打通数据流通动脉，畅通数据资源循环，促进数据应用开发，培育全国一体化数据市场。「全生命周期」「数据传输」「数据可信」「数据基础设施」「数据应用」「数据流通」「数据空间」

北京电⼦数智科技通过“红湖ⷥ錄ᦕ𐦍𚩗𔢀，利用隐私计算、区块链等技术，解决公共数据应用中的数据不完整、安全隐患及共享机制不完善等问题。该数据空间确保数据流通安全可控，全程可追溯，为公共数据授权运营提供强有力支持。红湖ⷥ錄ᦕ𐦍𚩗𔤸仅释放公共数据潜能，还为AI大模型提供高质量数据，推动数据产业和人工智能技术快速发展。（ITBEAR）红湖可信数据空间公共数据安全AI大模型数据供应

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