多元金融在牛市中的表现

　　股市的牛市有什么表现

　　简单体现就是大多数股票都在涨，而且持续时间较长，在牛市里所谓的业绩支撑、盈利能力都不算什么了。早几年的牛市曾有过菜市场大妈买菜的效果，什么便宜买什么，反正都在涨……
牛市：大多数股票都在涨
熊市：大多数股票都在跌
猪市：不上不下，折磨死人了。
怎么看大多数股票是涨还是跌呢? 看上证指数就好了（俗称大盘）

　　怎样判断牛市到来

　　判断大牛市到来的核心技术——维持震荡, 重组当道
如何判断大牛市到来，是迎战大牛市必须首先解决的、关键性的问题。根据中国大牛市是资金推动型的特点，我们万隆理财网认为，判断大牛市到来的关键点是：看是否有超大规模的资金进场。从96年看，大熊市向大牛市转变的过程经历了: 熊市最后一跌、平静期、筑底性大反弹、再探底、大牛市第一阶段主升等五个阶段。深入分析这五个发展阶段，可以分析大资金是如何进场，并使大市从熊转牛的过程，可以找到判断大牛市到来的主要方法。
1、熊市最后一跌。时间是95年11月一一96年1月。特点是：持续下跌时间长，跌幅比较大，跌穿重大关口位，其中深成指创了熊市的新低。
2、平静期。时间是96年1一3月。其特点是：加速下跌后步入约二个月窄幅盘整时期。
3、筑底性大弹。其特点是：
a.反弹幅度很大。当时两个月内沪市反弹4成以上，深成指反弹7成；
b.大市急速反弹。这段上升仅用一个月，线天；
c. 大市是普涨的。一般来说股市的上升行情都是轮涨的，尤其是大行情。但96年4一5月的大行情很奇怪，是普涨的。一二三线股一齐上升，升幅都差不多。
4、有个别股票如深科技，三个月内狂升5.6倍，成为日后大批股票疯狂上升的前锋、榜样，它是个股方面“牛影初现”的体现。
升幅特别大、普涨，表明有超大规模资金进场，且是全面收集，这就是我们认为发动大牛市的先决条件。
哲学原理告诉我们，事物的发展总有一个从量变到质变的过程。股市从大熊市转为大牛市，是重大趋势的转变，也必然有一个从量变到质变的过程，有一个大牛市的孕育期、准备期。技术上称为筑底性大反弹、单日反转，几日而就是不可很能的。在96年的大转折中，4一5月的大反弹就是这一量变阶段。
由于这一大牛市的准备阶段特点十分鲜明，它可以成为判断大牛市到来的重要标志一一量变之后就会有质变，它可以作为决策入市的事实依据。如果配合前面的熊市最后一跌、平静期，一齐分析准确度会更高。
当然根据量变就判断有质变是一般分寸，毕竟有一超前性，从更慎重的角度看，这时入市仍有一定的风险，可以继续观察。
5、再调整(再探底)。时间是96年5 一6月，其特点是震荡盘整、跌幅有限。
6、大牛市第一主升段(准确说是大牛市第一大浪的第1浪)。时间是96年6一7月，其特点是在龙头股深发展的带动下，高价、大盘、绩优股全面大幅急速上升。
大牛市第一主升段的到来，标志着股市正式步入大牛市，质变正式形成。其本质就是有第二批大资金大规模地入场，这次买的是绩优股。这个事实依据是十分可靠的，这时入市完全不需要担心遭受熊市折磨，即使最谨慎者也可以据此入市捕捉大牛市。
由此可见，判断大牛市到来的核心技术是：
第亠、耐心等待具有升幅大、时间短、普涨、个别股票升幅特别大特点的筑底性大反弹行情的出现，配合前期的熊市最后一跌平静期，我们就可以判断: 大牛市即将到来. 并可以决策入市. 当然根据量变就预见有质变, 是一般的分寸, 有一定的超前性.
第二、等待具有高价、大盘绩优股全面急升特点的大牛市第一主升段到来。它标志著股市正式步入大牛市，即使最谨重者也可以据此入市。
第三、如果仅凭熊市最后一跌，平静期就入市，我们认为依据不足，风险太大，不宜使用。
今天大市一度下跌60多点(深成指)，下午多头反攻大幅拉起，最后深成指报收3307点，跌14.22点；上证收1279.64点，跌3.02点。空头认为大市仍要调整，因为1300点附近压力很大，多头认为今天的下跌仅是再探底，仍坚持后市很快可以重返升势。综合二者观点，我们认为后市不用大悲观，仍以1300点附近震荡为主。
热点方面, 市场主热点是重组，主战场应在石化板块上。

　　散户该如何判断牛市呢，而牛市行情又有什么特征

　　牛市是所有股民投资者都梦寐以求的行情，但很多投资者根本不知道怎么判断牛市更不知道牛市行情会有什么样的特征呢

　　今天就带着这两个问题，根据我在股票市场13年的实盘亲身经历的，详细为大家分析这两大难题。

　　如何判断牛市

　　实话告诉大家如果真正想要判断股票市场是否处于牛市，最简单的一个方法就是判断三底（政策底，市场底，估值底），只要三底出现就会有牛市。

　　政策底

　　所谓政策底就是指政策出台各种利好，政策已经认可当前股票市场的点位，各部门都联合出台重大政策利好。

　　因为A股是政策市，只有政策支持来牛市，股票市场才能走牛，不然政策不支持来牛市绝对不可能有牛市的。

　　政策底比如2005年股改，2008年4万亿资金，2014年支持杠杠资金入市，2019年三部分支持各路资金和外资入市等

　　市场底

　　所谓的市场底就是已经跌透了，指数已经跌到了一定的底线了，如果市场再度下跌会引发一系列不好的事件发生。

　　而这个市场底是已经非常稳了，市场不会再度继续创新低了，整个市场认可这个底了。

　　比如998点，1664点，1849点，2440点等等，这些历史大底，这些都是市场底。

　　估值底

　　所谓估值底就是整个股票市场已经处于被低估了，经过了前期杀跌消除泡沫，价值回归了，市场已经有投资价值了。

　　以A股市场为例，估值底通常可以用A股平均市盈率来衡量，当整个A股市场平均市盈率在10～13倍之间，就认定为估值底，估值底已经成立了。

　　牛市行情都有哪些特征

　　当股票市场迎来牛市的时候，整个市场会有很多特征出来，最典型的特征主要有以下几点：

　　大盘指数完全形成上涨趋势

　　牛市行情呈现的就是单边上涨趋势，上证指数形成波段式的上涨行情，指数涨多跌少，没有最高点只有更高点，指数的高点不断地被刷新。

　　金融和周期股轮番上涨

　　股票市场想要走牛，必然是离不开金融股和周期股的拉升。

　　金融股包括银行、保险、券商等，周期股包括房地产、煤炭、有色、钢铁、水泥、建材、电力等等，这些板块会轮动上涨带动指数的时候，这个是最典型的牛市特征。

　　妖股或牛股横空出世

　　牛市行情最明显的特征也就是出现妖股，一口气上涨几倍甚至十几倍的涨幅，这个时候唯独牛市行情才有。

　　还有就是一些有故事的股票，在牛市中也会疯狂拉升，牛股非常多，市场赚钱效应高，每天涨停的股票非常多。

　　股市量价配合，水涨船高

　　股市的涨跌也是靠资金推动的，股市迎来牛市必然也需要大量资金共同推高指数。

　　所以大盘的成交量会逐步的在增加，随着指数越高，成交量也会越来越大，这样才能支撑到股票市场走高，大盘成立量明显放大，甚至超过历史牛市成立量。

　　总之当股票市场处于牛市行情，确实会有很多特征，以上四大特征是比较明显的，除此之外比如股民开始扭亏为盈了，讨论股市多了，各种报道股市也多了，不炒股的都想炒股了等等，这些都是股票市场非常明显的特征。

　　牛市中个股都是什么表现谢谢

　　牛市中个股一般都是当天能涨停，股民能获最大化收益。

　　金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

　　前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望有用。
第1章：大数据金融行业发展概述
1.1 大数据产业发展背景概述
1.1.1 大数据产业的概念
（1）数据产生与集聚层
（2）数据组织与管理层
（3）数据分析与发现层
（4）数据应用与服务层
1.1.2 大数据的生态系统
1.1.3 大数据的商业价值
（1）大数据的商业价值
（2）大数据创造的商业价值
1.2 大数据产业行业应用情况
1.2.1 大数据产业各个行业应用情况
（1）不同领域潜在价值评估
（2）不同领域投资结构分布
1.2.2 大数据产业金融领域应用情况
1.3 大数据金融概念及其特点
1.3.1 大数据金融基本定义
1.3.2 大数据金融主要特征
1.4 大数据金融主要发展模式
1.4.1 平台金融发展模式
1.4.2 供应链金融发展模式
第2章：大数据金融发展环境分析
2.1 大数据金融行业政策环境分析
2.1.1 行业监管体系概述
2.1.2 行业主要政策分析
2.1.3 政策环境对行业发展影响
2.2 大数据金融行业经济环境分析
2.2.1 国内经济走势分析
（1）国内GDP增速情况
（2）工业生产增速情况
（3）固定资产投资情况
2.2.2 国内金融市场分析
（1）银行资产负债规模分析
（2）银行贷款规模分析
（3）银行风险能力分析
2.2.3 国内经济发展趋势
2.2.4 经济环境对行业发展影响
2.3 大数据金融行业技术环境分析
2.3.1 大数据与云计算
2.3.2 大数据处理工具
2.3.3 技术环境对行业发展影响
2.4 大数据金融行业社会环境分析
2.4.1 互联网行业发展现状
（1）互联网网民规模分析
（2）互联网资源规模分析
2.4.2 社交媒体发展现状
（1）新闻网站
（2）网络视频
（3）搜索引擎
（4）即时通信
（5）微博客
（6）博客/个人空间
2.4.3 移动设备发展现状
2.4.4 社会环境对行业发展影响
2.5 大数据金融国际发展分析
2.5.1 银行大数据全球发展现状
（1）海外银行大数据发展分析
（2）银行大数据建设案例分析
2.5.2 保险大数据全球发展现状
（1）海外保险大数据发展分析
（2）保险大数据建设案例分析
2.5.3 国外大数据金融发展启示
第3章：大数据金融创新分析
3.1 大数据金融三大创新支点
3.2 大数据金融基础设施创新
3.2.1 支付体系建设分析
（1）支付行业用户规模
（2）支付行业交易规模
（3）支付行业模式分析
（4）支付行业市场规模预测
3.2.2 征信体系建设分析
（1）征信机构业务规模分析
（2）征信机构数据库建设情况
（3）征信行业数据端商业模式
（4）大数据征信发展趋势分析
3.2.3 资产交易平台分析
（1）资产交易平台发展规模
（2）资产交易平台主要类别
1）银行系P2P网贷平台
2）民营系P2P网贷平台
3）国资系P2P网贷平台
4）上市公司系P2P网贷平台
5）风投系P2P网贷平台
（3）资产交易平台商业模式
3.2.4 基础设施创新方向
（1）支付体系介质创新
（2）征信体系多元发展
（3）交易平台去中介化
3.3 大数据金融平台创新分析
3.3.1 电商平台发展现状分析
（1）电商平台客户结构分析
（2）电商市场竞争格局分析
（3）电商领先企业优势分析
（4）电商行业投资并购分析
3.3.2 社交平台发展现状分析
（1）社交网络流量统计排名分析
（2）社交网络市场竞争格局分析
（3）社交网络领先企业优势分析
（4）社交网络平台投资并购分析
3.3.3 信息服务平台发展现状
（1）门户网站竞争格局分析
（2）门户网站投资并购分析
3.3.4 平台建设创新发展方向
（1）用户积累方式革新
（2）平台个性定制革新
3.4 大数据金融渠道创新升级分析
3.4.1 银行业渠道互联网化发展现状
（1）电子银行的交易规模
（2）电子银行的模式分析
3.4.2 保险业渠道互联网化发展现状
（1）保险业网销交易规模
（2）保险业网销模式分析
3.4.3 证券业渠道互联网化发展现状
（1）互联网证券交易情况
（2）互联网证券模式分析
3.4.4 渠道创新升级策略分析
（1）渠道定位转型
（2）实体渠道转型
第4章：大数据金融具体应用领域
4.1 银行业大数据金融应用分析
4.1.1 银行业大数据金融发展历程
4.1.2 银行业大数据金融创新模式
（1）风险控制模式创新
（2）产品营销模式创新
（3）银行运营模式创新
（4）银行服务模式创新
4.1.3 银行业大数据金融应用现状
4.1.4 银行业大数据金融经典案例
（1）花旗银行大数据金融案例分析
（2）中信银行大数据金融案例分析
（3）浦发银行大数据金融案例分析
（4）民生银行大数据金融案例分析
4.1.5 银行业大数据金融发展潜力
4.1.6 银行业大数据金融发展前景
4.2 保险业大数据金融应用分析
4.2.1 保险业大数据金融发展历程
4.2.2 保险业大数据金融创新模式
（1）赔付管理模式创新
（2）业务定价模式创新
（3）险企运营模式创新
（4）产品营销模式创新
4.2.3 保险业大数据金融发展现状
4.2.4 保险业大数据金融经典案例
（1）平安保险大数据金融案例分析
（2）泰康人寿大数据金融案例分析
4.2.5 保险业大数据金融发展前景
4.3 证券业大数据金融应用分析
4.3.1 证券业大数据金融发展历程
4.3.2 证券业大数据金融创新模式
（1）客户关系管理模式创新
（2）证券监管模式创新
（3）市场预期模式创新
4.3.3 证券业大数据金融发展现状
4.3.4 证券业大数据金融经典案例
（1）海通证券大数据金融案例分析
（2）国泰君安大数据金融案例分析
（3）中信证券大数据金融案例分析
4.3.5 证券业大数据金融发展前景
4.4 其他领域大数据金融应用情况
4.4.1 信托业大数据金融应用分析
4.4.2 小额贷款领域大数据金融应用分析
4.4.3 担保业大数据金融应用分析
4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析
第5章：大数据金融领先服务商分析
5.1 国外领先大数据金融服务商
5.1.1 IBM
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业竞争策略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.3 英特尔
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.4 SAP公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据解决方案
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业大数据价值分析
（7）企业最新发展动向
5.1.5 文思海辉技术有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）流量分析
（5）企业相关案例分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2 国内领先大数据金融服务商
5.2.1 荣之联
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）主要经济指标
2）运营能力分析
3）盈利能力分析
4）偿债能力分析
5）发展能力分析
（5）企业研发能力分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.2 九次方
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业大数据解决方案分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.3 贝格数据
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.4 中国保信
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业最新发展动向
5.2.5 Talking Data
（1）企业基本信息概述
（2）企业发展大事记
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业主要客户分析
（6）企业所获荣誉介绍
（7）企业最新发展动向
第6章：互联网企业大数据金融战略布局分析
6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析
6.1.1 企业基本信息概述
6.1.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.1.3 企业战略发展布局
6.1.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.1.5 企业网站流量分析
6.1.6 企业风险管理体系
6.1.7 企业投资并购动向
（1）2014年阿里巴巴投资布局
（2）2015年阿里巴巴投资布局
6.1.8 业务发展优劣势分析
6.1.9 企业大数据金融业务发展前景
6.2 腾讯公司大数据金融布局分析
6.2.1 企业基本信息概述
6.2.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.2.3 企业战略发展布局
6.2.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.2.5 企业网站流量分析
6.2.6 企业风险管理体系
6.2.7 企业投资并购动向
（1）2014年腾讯公司投资布局
（2）2015年腾讯公司投资布局
6.2.8 业务发展优劣势分析
6.2.9 企业大数据金融业务发展前景
6.3 公司大数据金融布局分析
6.3.1 企业基本信息概述
6.3.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.3.3 企业战略发展布局
6.3.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.3.5 企业网站流量分析
6.3.6 企业风险管理体系
6.3.7 企业投资并购动向
（1）2014年公司投资布局
（2）2015年公司投资布局
6.3.8 业务发展优劣势分析
6.3.9 企业大数据金融业务发展前景
6.4 京东商城大数据金融布局分析
6.4.1 企业基本信息概述
6.4.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.4.3 企业战略发展布局
6.4.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.4.5 企业网站流量分析
6.4.6 企业风险管理体系
6.4.7 企业投资并购动向
（1）2014年京东公司投资布局
（2）2015年京东公司投资布局
6.4.8 业务发展优劣势分析
6.4.9 企业大数据金融业务发展前景
6.5 苏宁云商大数据金融布局分析
6.5.1 企业基本信息概述
6.5.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务经营效益
6.5.3 企业战略发展布局
6.5.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.5.5 企业网站流量分析
6.5.6 企业风险管理体系
6.5.7 企业投资并购动向
6.5.8 业务发展优劣势分析
6.5.9 企业大数据金融业务发展前景
第7章：金融机构大数据金融战略布局分析
7.1 银行大数据金融领先应用机构
7.1.1 建设银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.2 工商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.3 中国银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.4 农业银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.5 交通银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）业务发展优劣势分析
7.1.6 招商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.7 中信银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.8 平安银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.2 保险大数据金融领先应用机构
7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.2 中国人保大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.3 平安保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.5 太平保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.3 证券大数据金融领先应用机构
7.3.1 国金证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.2 中信证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.4 海通证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
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　　金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析具体有哪些职位

　　1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。