2016年定增市场大数据分析研究报告

大数据分析与营销

大数据分析与营销 课程背景： “大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。 大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。 本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容： 1. 了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍 课程时间：1天，6小时/天 适合对象：市场分析人员及各销售管理岗 课程大纲： 一、大数据时代概述 “大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？ 5. CRISP方法论 案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程 二、构建企业的分析体系

本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据 三、基于关键指标的分析方法 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考：从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析： a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型 四、时间序列分析 时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期，认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。

大数据分析对市场营销的影响.docx

大数据分析对市场营销的影响 所谓大数据分析，是指数字信息量异常巨大，具有宏观性，而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析。其内容丰富，信息繁杂，有用无用的数据均混作一团，相关管理人员与数据处理人员必须使用特定的分析手段与分析方式，以及明确的分析目标，来对其中蕴含的信息逐一挖掘出来。毫无疑问，大数据分析时代会推动企业市场营销战略制定规划的改革与再发展，从而使得市场营销战略的规划更加切合客户的需求，更精准地获悉市场整体动向。 1大数据与市场营销的定义与特点 1.1大数据的定义与特点 大数据实际上是指巨量数据的一个整体集合，无法在特定的空间时间范围内用常规的数据处理软件工具来进行管理、储存和处理，需要新的处理模式才能对其加以应用。目前，对于大数据的理解和应用只停留在概念层面，还未能对其有非常好的应用方案。它的特点是多、繁、杂，数据的增长速度快，所包含的信息量需要人为通过一些手段去进行甄别，其中包含许多无可避免的垃圾信息[1]。而大数据分析的工作便是通过这些手段将大数据进行处理，刨去里面的垃圾数据和垃圾信息，从而将有效的数据整理结合起来，才能通过有效数据信息的表象得出一个定论，为后续的战略制定等工作做出必要的铺垫。 1.2市场营销的定义与特点 市场营销是指企业进行的关于生产、流通、销售、售后以及其他等一切与市场有关的经营活动，前期的数据分析、市场调查、产品设

计等工作实际上也属于市场营销，前期工作与后期工作均是为市场效力，让产品更好地适应市场，让企业市场营销的整体战略更好地顺应时代需求，让消费者更加满意。市场营销的特点在于，它具有整体性、全局性、指导性、可调性，并且微观宏观的层面都均需考虑到，也可以根据时间的发展要求对市场营销进行一定程度的调整。因此，它也具有可调性。市场营销能够加强企业内部的专业分工，让企业的输出更好的同市场接轨，同社会接轨。 2大数据分析时代带来市场营销上的转变 2.1从传统的单向营销变为双方实时反馈的跟进式营销 传统的市场营销中，往往只是企业进行单向的市场营销。即在产品设计之前就进行好市场调查预测、数据分析、产品设计等，在经过分析阶段的万全准备后，才将产品投放入市场。但是产品投放入市场后，客户、消费者对产品的反应和态度并不能得到实时的、有效的反馈。企业往往对产品需要做阶段性的调查，花费大量人力物力，并再通过调查结果重新调整市场营销战略，这从产品投放到第一次反馈调查中所花费的时间是极其宝贵的，因为万一初始的产品定位就出现方向性错误，那么到了第一次反馈调查时发现，就需要更多精力、时间、金钱去调整定位，而这种调整的支出甚至会使产品在市场的整体收效入不敷出，因为木已成舟。但是如若不作调整，产品的投入便达不到预期所想。大数据的出现，使得以前这种单向的市场营销逐渐向实时反馈的跟进式营销方向转变。在电商企业中，这一点显得尤为明显。数据均为实时更新，可以看到各时间段、各群体等方面对产品的整体

商业银行大数据分析营销

商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多

3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值

【专题-定向增发】2019年定增市场全解析-17页word资料

1. 定增市场的“金矿” 2014 年随着国企改革和企业间并购重组行为日益增多，定增市场活跃度相比前几年大幅增加。截止 7 月，2014 年共有 373 家上市公司发布定增预案，186 家上市公司最终实施；其中，在定增预案公告后至股东大会公告日期间，涨幅最高的成飞集成高达 3.5 倍，其次科冕木业涨幅 1.87 倍、海隆软件涨幅 1.74 倍，涨幅超过 50%的个股数量多达 30 只；公布定增股预案的上市公司中拥有众多待淘的“金矿”。 成飞集成 2014 年 5 月 19 日公布定增预案，截止 7 月底，最高涨幅达到 380.79%；其中，预案公告后连续涨停打开后涨幅达 170%。 丹甫股份 2014 年 6 月 23 日公告定增方案，截止 7 月底，最高涨幅达到 248%；其中，预案公告后连续涨停打开后涨幅亦达到 50%。 泰亚股份 7 月 18 日公告定增，随后连续 3个涨停等。 1.1 集团整体上市类定增含金量最高 根据定增资金用途分类，2014 年集团整体上市的最受市场追捧，平均定增收益率高达 84%，其次为用于壳资源重组的上市公司定增收益率 73.87%。而定增资金用于融资收购其他资产、及实际控制人资产注入定增预案公告后相对落后。 整体来看，定增后募集资金的用途主要有两种：1.资产收购，外延式扩张；2.项目融资，内生式产能扩张。资产收购类的收益率要显著高于项目融资类。 以实际上市公司定增为例，2014 年 1-7 月定增后涨幅居前的前 6 个上市公司分别为：成飞集成（350%）、科冕木业（187%）、海隆软件（174%）、世纪华通（163%）、申科股份（159%）、丹甫股份（159%）。其对应的定增用途也多为集团公司整体上市、壳资源重组、公司间资产臵换，我们认为未来一段时间这类定增方向仍是定增品种中最应当重视的类别。

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

精准营销下的大数据分析利用

大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。

具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

经济运行指标分析

年月经济运行指标分析

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2012年9月运行指标分析 2012-10-24 1.国内生产总值 根据统计局初步核算，2012年前三季度国内生产总值353480亿元，按可比价格计算，同比增长7.7%。其中，一季度增长8.1%，二季度增长7.6%，三季度增长7.4%。分产业看，第一产业增加值33088亿元，同比增长4.2%；第二产业增加值165429亿元，增长8.1%；第三产业增加值154963亿元，增长7.9%。从环比看，三季度国内生产总值增长2.2%。 虽然三季度GDP同比增速下滑，但去年基数较高是不可忽略的因素，环比来看，GDP增速已经连续两个季度反弹。同时三个结构性亮点值得关注，一是服务业增长加速，份额持续提升；二是西部地区增速较高，东部地区经济开始回升；三是需求对经济的贡献提升并超过投资，这三个亮点反映经济正在发生积极的结构调整。 图1：国内生产总值季度累计同比增长率（%） 2002年Ⅲ季度—2012年Ⅲ季度 数据来源：国研网统计数据库

2.工业生产 9月份，规模以上工业增加值同比实际增长9.2%（以下增加值增速均为扣除价格因素的实际增长率），比8月份加快0.3个百分点。从环比看，9月份，规模以上工业增加值比上月增长0.79%。1-9月份，规模以上工业增加值同比增长10.0%。 分经济类型看，9月份，国有及国有控股企业增加值同比增长6.3%，集体企业增长7.0%，股份制企业增长11.0%，外商及港澳台商投资企业增长5.3%。 分轻重工业看，9月份，重工业增加值同比增长9.3 %，轻工业增长9.0%。 分行业看，9月份，41个大类行业中有40个行业增加值保持同比增长。其中，纺织业增长10.1%，化学原料和化学制品制造业增长10.8%，非金属矿物制品业增长10.0%，黑色金属冶炼和压延加工业增长9.6%，通用设备制造业增长7.2%，汽车制造业增长6.3%，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业增长4.8%，电气机械和器材制造业增长8.1%，计算机、通信和其他电子设备制造业增长10.0%，电力、热力的生产和供应业增长3.3%。 分地区看，9月份，东部地区增加值同比增长8.3%，中部地区增长9.5%，西部地区增长12.4%。 分产品看，9月份，471种产品中有328 种产品同比增长。其中，钢材8044万吨，增长4.9 %；水泥20966万吨，增长12.0 %；十种有色金属317万吨，增长7.1%；汽车180.4万辆，增长6.3%；轿车100.2万辆，增长9.6%；发电量3907亿千瓦时，增长1.5%；原油加工量3876万吨，增长7.0 %；乙烯111万吨，增长3.6 %。 9月份，工业企业产品销售率为98.3%，比上年同月下降0.2个百分点。工业企业实现出口交货值9433亿元，同比名义增长6.4%。 9月工业增加值增速小幅回升，主要是由价格企稳、去库存动力减弱所致。工业增加值与发电量增速持续偏离可能主要是统计因素所致，与用电量数据基本吻合；总体来看，偏上游的行业表现略好，主要工业品产量大多反弹。考虑需求走势和补库存因素，预计四季度工业增加值增速能延续反弹。

大数据成功案例电子教案

1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍 生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业 它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前

的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： [3]?大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。． 率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台 介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算

定向增发深度解析

定向增发深度解析 最近，定向增发投资再度成为投资者关注的热点，很多投资者都在咨询我关于定增的问题，收益如何？风险系数高不高？过程透不透明？投资期限是多久？这是大多数投资者提到的问题。对于投资者的这些疑问，个人整理编辑出以下几点问答，希望对各位投资者有所帮助！ 一、什么是定向增发？ 已经上市的公司，如果为了融资而发行新股，被称为再融资。定向增发是被广泛采用的一种再融资手段，意为：上市公司向符合条件的特定投资者，非公开发行新股，募得资金通常被上市公司用来补充资金、并购重组、引入战略投资者等。 参与定增的玩家主要是大的机构投资者——10名以内的投资人提供几亿到几十亿的资金，购买上市公司定向增发的新股。 上市公司定增新股票有如下几个特征： 1、投资人不超过10名； 2、定向增发股票的价格相比二级市场价格一般有6-8折的折让； 3、投资者通过定增持有的新股12个月内不得转让，控股股东及其关联方认购的，36个月内不得转让。 二、上市公司为什么要定向增发新股？

定增已成为上市公司再融资的主要手段，经益财网投研中心的统计，其总体融资额不断扩大，已超过IPO成为A股市场第一大融资来源1。同时作为再融资手段的一种，相比配股不仅不会造成股价大跌（大股东参与时，为了降低增发价会恶意打压股价），而且还会明显刺激股价上升。 而且，上市公司定向增发新股不需要经过繁琐的审批程序，对公司没有盈利要求，也不用漫长地等待。并且采用定向增发方式，承销佣金大概是传统方式的一半左右。对于一些面临重大发展机遇的公司而言，定增是一个关键的融资渠道。 三、投资人怎么看定向增发？ 定向增发在经投资人竞价的定价机制中，投资人对最终定价有一定的影响力。而折价定价使得投资人能获得比其他投资者成本更低、安全边际更高、投资风险更低的综合优势，达到比二级市场的股票投资者赚得更多、亏得更少的投资效果。 对参与定增的投资人来说，可以凭借这种简单和低成本的方式进入高成长公司或行业，轻易获得公司和行业高速发展带来的利润（缺钱的渴望通过增发再融资，现金流充沛的不需要增发）。而且上市公司一般会与参与定增的投资人签署保底或回购协议，来保障投资人的收益。 四、定向增发股票是利好还是利空，对股价的影响怎样？

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

宏观经济数据有哪些指标

国内生产总值（GDP）： 是某一国在一定时期其境内生产的全部最终产品和服务的总值。反映一个国家总体经济形势的好坏，与经济增长密切相关，被大多数西方经济学家视为“最富有综合性的经济动态指标”。主要由消费、私人投资、政府支出、净出口额四部分组成。数据稳定增长，表明经济蓬勃发展，国民收入增加，有利于美圆汇率；反之，则利淡。一般情况下，如果GDP连续两个季度下降，则被视为衰退。此数据每季度由美国商务部进行统计，分为初值、修正值、终值。一般在每季度末的某日北京时间21：30公布前一个季度的终值。 工业生产（INDUSTRIAL PRODUCTION）： 某国工业生产部门在一定时间内生产的全部工业产品的总价值。在国内生产总值中占有很大比重。由于工业部门雇佣了大量工人，其变动对整个国民经济有着重大影响，与汇率呈正相关。尤其以制造业为代表。此数据由美联储统计并在每月15日左右晚间21：15或22；15发布。 失业率（UNEMPLOYMENT RATE）： 经济发展的晴雨表，与经济周期密切相关。数据上升说明经济发展受阻，反之则看好。对于大多数西方国家来说，失业率在4%左右为正常水平，但如果超过9%，则说明经济处于衰退。此数据由美国劳工部编制，每月第一个周五21：30公布。 贸易赤字（TRADE DIFICIT）： 国际间的贸易是构成经济活动的重要环节。当一国出口大于进口时称为贸易顺差；反之，称逆差。美国的贸易数据一直处于逆差状态，重点是在赤字的扩大或缩小。赤字扩大不利于美圆，反之则有利。此数据由美国商务部编制，每月中、下旬某日晚间21：30公布前一个月数字。 经常项目收支： 经常帐为一国收支表上的主要项目，内容记载一国与外国包括因为商品/劳务进出口、投资所得、其他商品与劳务所得以及片面转移等因素所产生的资金流出与流入的状况。如果为正数，为顺差，有利本国货币；反之，则不利于本国货币。此数据由美国商务部编制，每月中旬某日21：30公布。 资本帐收支： 主要描述一国的长、短期资本流动情况，包括长期资本、非流动性短期私人资本、特别提款权、误差与遗漏，以及流动性短期私人资本等项目。资本项目在金融日益国际化、自由化的今天，影响不亚于经常帐项目，金融市场对外开放程度越高，影响越大。其对汇率的影响的观察方法与经常帐基本相同。 利率（INTRESTRATE）： 利率是借出资金的回报或使用资金的代价。一国利率的高低对货币汇率有着直接影响。高利率的货币由于回报率较高，则需求上升，汇率升值；反之，则贬值。美国的联邦基金利率由美联储的会议来决定。

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。

那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图

研究报告-定增、Pre-IPO及ROE提升

一、定向增发研究 定向增发（又称非公开发行），是指上市公司向符合条件的不超过10名特定投资对象以非公开形式发行股份，主要的组成要素如下： 表1：定向增发主要组成要素 ㈠定增市场 定向增发项目作为我国上市公司股权再融资的主要方式之一，不断受到上市公司和投资者的青睐。受再融资新规、减持新规等政策影响，截至2017年12月15日，定向增发发行家数累计达到440家，实际募集金额8696.5万亿元，较2016年全年大幅下降。 图1：2012年-2017年12月15日定向增发市场情况 数据来源：wind

图2:2017年定增项目行业分布图3：财通基金定增项目行业分布 数据来源：wind 截至2017年12月15日，定增项目机构获批家数为357家，其中，财通基金共参与定向项目67个，占比18.77%位居首位。财通基金参与定增项目的行业分布基本与市场投资保持一致，因此从行业上对我方的投资指导意义不大；我们认为关于定增项目的投资，仍应该重点关注标的资质，通过精选个股合理估值从而获取投资收益。 ㈡定向增发流程 一般而言，定向增发的标准流程包括：董事会增发预案、股东大会通过、证监会发审委通过、证监会通过、定增股份发行以及定增股份上市流通，具体如下： 图4：定向增发标准流程

根据《上市公司非公开发行股票实施细则》，我方参与上市公司定向增发有两个时间点：一是董事会决议前与上市公司达成相应的投资协议；二是取得证监会批文后与上市公司达成相应的投资协议。 一般而言，能够得到证监会审核通过进行定向增发的上市公司都是基本面相对较好的公司，为我方在投资标的选择上提供基本的保障。 ㈢定向增发盈利模式 定向增发投资的盈利来源于上市公司的业绩成长、折价定价而产生的差价套利、合理估值基础之上的价值增值等因素。 1.选择成长性良好的定向增发公司是主动选股获得超额投资收益的必备基础。 根据研究分析，获得正收益的定向增发投资项目，都是盈利业绩同比增长的上市公司。上市公司利用定增募集资金，并通过资本的优化配置实现上市公司的内涵式/外延式的扩

2020年大数据应用分析案例分析(实用)

大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下，”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键，也是其必要条件,就在于＂IT”与”经营"的融合,当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。

一、大数据应用案例之：医疗行业 ＳetｏｎＨｅaｌｔhcare是采用ＩBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过30０0次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折. ...感谢聆听... 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类Apｐ。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药. 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来.通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~３个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电.因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便

大数据营销案例三只松鼠

1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程，而是分析问题，解决问题的方法！管理思维提升之旅！ （备注：具体案例，会根据客户行业和要求做调整） 知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！ 蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！ 蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club 定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可

中国宏观经济数据分析的深度报告

来自中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要，卓越的经济理论以及准确的经济预测均建立在对数据的准确把控上。特别对于转型时期的中国，宏观数据体系基本上依据市场经济需求建立，但尚未完全摆脱计划经济影响，理解中国经济数据更具复杂性。本文简单介绍经济数据阅读处理基本方法，搭建经济数据体系，成系统的分类介绍各经济指标，力图使读者在形成数据系统框架的基础上掌握各经济指标，并准确运用。然而受篇幅限制，本文在尽量做到对指标全面覆盖的同时，对各指标介绍的深度难免有限。 本文首先介绍宏观经济指标的阅读以及处理方法。宏观指标以时间序列型居多，而宏观数据的变化往往反映经济走势，因而具有更为重要的意义。在转型期的中国，统计技术与资料的限制使得累计值和当月值在月度与季度数据中成为普遍使用的两个概念。寒来暑往，秋收冬藏。生产活动的季节性变化意味着经济指标随季节出现涨落。同比变化率是最为简单的消除季节性的方法，然而存在滞后性。及时有效的分析短期经济走势，需要借助一定技术手段排除季节性因素，得到环比增速数据。 本文第二部分通过构建中国经济数据体系来系统介绍各经济指标。我们以市场经济循环作为分析的起点。从产出面、需求面和收入面构建实体经济指标体系。循环表现为需求决定产出、产出创造收入、收入产生需求。产出面以生产法 GDP 为总量指标，工业增加值、采购经理人指数等均是从生产面的不同侧面对经济情况进行描述。而需求面GDP以支出法GDP为代表，与其三大子项消费、投资和净出口对应的有社会零售总额、固定资产投资以及货物贸易等更为高频的指标。收入法GDP是从收入面描述经济的总量指标，包括劳动者报酬、企业盈余、生产税净额以及固定资产折旧四项，企业利润、就业、财政数据等从收入面对经济走势进行了描述。 本文第三部分介绍宏观名义量与实际量区别产生出一般物价指标——通胀指标。而通胀水平变化在价格粘性背景下可能影响实际经济变量。其中CPI是最为常用的通胀指标，通胀变化一方面显示实体经济走势，另一方面对货币政策具有指示意义。因而预测通胀变化对市场分析至关重要。 本文第四部分介绍现代经济系统中重要的组成部分——货币循环指标。现代市场经济下货币与金融是市场循环的润滑剂。而央行是调控货币政策的职能部门。央行向商业银行投放或回收货币，商业银行向实体经济投放信贷并形成货币再生创造。这样形成央行与商业银行、商业银行与实体经济两个层次的资金市场。相应的货币总量、资金价格、流动性供应等均存在两个层面的度量指标。一般情况下，商业银行层面的资金供求变化会影响实体经济变化。但在金融体系传导不