股票数据采集与分析系统 股票数据采集与分析系统
编辑整理：整理来源：优酷，浏览量：91，时间：2022-12-13 16:07:01
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前沿：股票数据采集与分析系统
之前采过股市数据，用的是小帮软件机器人这个小工具来自。这个软件他自身有数据监控和挖掘分析功能，可以实时监测股票数据的异动，
采止口开集的结果自动生成分析报表，直接浏览就行了，还是很方便的，你可以去看看。
操作也是不难，非计算机专业的人也能使。
随着大数据技术在证券期货、互联网金融等领域的广泛应用，未来金融业的核心竞争力很大程度上依赖于从大数据中提取信息以及分析的速度与能力，而这种速度和能力，取决于对数据的挖掘、分析和应用水平。
伏羲大数据平台是翔雲在线数据技术有限公司倾力打造的证券行业应用大数据平台，覆盖金融客户全生命周期的完整数据，实现金融数据采集分析和数据可视化，智能运营分析，金融服务和产品营销，助力券商实现数据挖掘、分析以及应用，核心功能有建立客户画像并进行客群分析、精准营销，同时对营销效果进行分析评估等。
核心功能用户画像
基于券商海量客户形成完善可依赖的用户画像体系，通过不同维度的200+类别标签，全方位一体化刻画用户，保证精准性和覆盖度，有效解决业务中冷启动、画像稀疏等各类问题。
支持人工进行标签管理。
客群分析
用户分群允许产品运营者根据筛选条件（如：年龄、性别、学历、行业偏好、股票价格偏好）将用户进行分群归类生成客群，了解用户占比情况，同时进行个性化服务。
客群分析主要实现功能：客户行为漏斗分析、客群账户分析、客群访问行为分析、客群交易分析、客群资产分析、两融客户分析等。
开户断点溯因及追回效果分析
因证券开户流程复杂或客观原因而中途中断停止开户流程的客户，大数据平台收集开户断点与呼叫中心系统数据，通过开户流程断点溯因及追回效果分析模板，为开户业务的流程优化提供数据支持，并对人工追回的时效性进行统计分析，包括追踪回访效果，评估追回成功率。
对常见断点进行统计，结合呼叫中心工作人员记录的客户反馈，分析断点原因，提供开户流程的优化方案。
精准营销
通过向目标客群发送消息、投放广告位等方式进行线上定向投放；或营销人员通过平台查看营销方案与客群名单进行线下营销，平台提供营销行为和客户反馈的录入；
大数据系统收集活动期间的营销记录、客户行为数据、客户交易数据等，每日日终分析营销效果，并实现分析结果可视化，实现营销精准投放、客户跟踪培育及效果评估一体化的工作闭环，同时为再次营销方案的优化提供数据支持。
运营分析
用户行为分析包括用户新增趋势、交易参与度、流失风险、活跃占比、重点功能点击分析等。
运营实时分析，实现对运营活动数据采集、分析以及运营的效果评估分析。
热卖销售分析，通过不同维度及步骤分析用户购买产品的转化率及流失率。
实时营销
支撑实时类型的营销活动，营销人员定义各种行为事件（如转入大笔资金事件等）；根据活动规则，自动锁定目标客群，并通过触发机制进行实时捕捉，满足事件条件后可以实时触发营销策略，对用户进行差异化的内容触达，快速实现与客户之间的沟通。
规则配置支持标签/指标的条件判断，进行决策流的管理，并提供营销成功准则定义，自动进行计算，评估营销效果。
MOT管理平台
建立统一MOT管理方案，提供任务配置窗口，使MOT事件高度可配置化，灵活支持业务需求，减少MOT场景的上线流程的人工干预；
实现MOT事件执行情况的监控与可视化，对场景的上线、下线、运行监控进行统一管理，优化任务的监控运维机制，实现MOT事件的数字化运营与管理。
账户分析
采集个人客户操作证券产品的行为及其资金变动的详细情况，包括账户基本信息，账户资产配置，账户日、周、月盈亏，客户盈亏情况排名信息，每月资产变动，客户各股票持有信息，股市月账单、交易记录等，为客户提供360°全景账户信息，提升客户体验。
借助大数据技术，强化以“用户为中心”的营销服务模式将成为未来金融业的重要发展方向，伏羲大数据平台已经在太平洋证券上线并平稳运营，更多的功能还在持续的开发中，敬请期待。
补充拓展：股票数据采集与分析系统
基于底层数据交换的数据直接采集方式是主流方式原理就是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，进行包流量分析采集到应用数据，同时还可以利用仿真技术模拟客户端请求，实现数据的自动写入。
使用数据采集引擎对目标软件的内部数据交换（网络流量、内存）进行侦听，再把其中所需的数据分析出来，经过一系列处理和封装，保证数据的唯一性和准确性，并且输出结构化数据。经过相应配置，实现数据采集的自动化。
基于底层数据交换的数据直接采集方式，如10 1 数据采集引擎从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取所需的精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让数据有序、安全、可控的流动到所需要的企业和用户当中，让不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。
其他还有软件接口对接方式、 开放数据库方式。
接口对接方式数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。但接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接。
一类是采集，比如爬虫、传感器、日志 这类是客观世界生成信息和数据 另一类是搬运，比如批量移动，实时移动，这一类就是纯技术问题
举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？
实际上，如果你只有股票历史数据，你仍然无法理解股票为什么会产生大幅的波动。比如，当时可能是爆发了SARS疫情，或者某地区发生了战争等。这些重大的社会事件对股票的影响也是巨大的。
因此我们需要考虑到，一个数据的走势，是由多个维度影响的。我们需要通过多源的数据采集，收集到尽可能多的数据维度，同时保证数据的质量，这样才能得到高质量的数据挖掘结果。