哪个信息平台的用户数量最多？好在有大数据来判断 。如果你的投资规模在1000万元以下 ， 我觉得网上搜的数据和资料足以应对 。关键是参与市场的大部分资金还是跟随市场的走势 ， 你不能只靠一个基本面来参考投资 。作为机构投资者 ， 投资规模是几千万 。当然 ， 只有网上搜的数据和看到的信息是不够的 ， 不能保证你投资的边际安全 。
靠网上搜索数据 ， 看资讯 ， 研究基本面成吗？
研究基本面主要就是为了指导投资 ， 针对A股来讲 ， 参与的资金规模就决定了你要了解公司基本面的深度了 。加入作为机构投资着 ， 投资的规模在几千万级别的 ， 当然仅仅网上搜索的数据和看到的资讯是不够的 ， 不能保证你投入资金的边际安全 。若你的的投资规模在千万之下 ， 我觉得网上搜寻的数据及资讯足以应对了 ， 关键这个资金规模参与市场大多还是跟随市场的趋势 ， 不能仅仅靠一个基本面就参考投资了 。
更多还是要参考市场的趋势 。我觉得市场是检验一切的唯一标椎 ， 研究基本面就是找到上涨的同类公司 ， 了解其板块带动作用 ， 网上所传的突发事件也可能成为股价上涨的重要激发点 。例如在ETC概念上涨的那段日子里 ， 网上有很多热心者就已经搜寻出了很多相关ETC类相关的个股 ， 这时你要做的就是根据自己的技术标准去选择合适的参与 。
大数据智能推荐时代 ， 你还敢乱点资讯吗？
大数据是我的研究方向之一 ， 我也做过推荐系统尚未商用 ， 对推荐系统有一定的了解 ， 所以我来回答一下这个问题 。其实 ， 推荐系统出现的时间要远早于大数据概念的提出 ， 早期在亚马逊等电商平台上就有了推荐系统的应用 。推荐系统出现的初衷是更好的服务于用户 ， 提高用户的使用体验 ， 尽量缩短购物的查找时间 ， 提高用户的购物效率 。
早期的推荐系统存在诸多弊端 ， 目前随着大数据的发展 ， 推荐系统也增加了很多维度 ， 在推荐的内容上更智能 。目前的推荐系统已经有了诸多进步 ， 主要体现在以下几个方面第一 ， 避免重复推荐的尴尬 。通过大数据系统的应用 ， 能避免之前推荐系统出现的重复推荐的尴尬情况 ， 对已经购买的用户不再进行同产品的推荐 。第二 ， 按照时间曲线来推荐用户感兴趣的产品 ， 结合长期兴趣和短期兴趣 。
第三 ， 推荐具有多样性和新颖性 。第四 ， 保护用户的隐私不被泄露 。大数据时代的用户隐私是非常重要的 ， 目前的推荐系统大多已经对隐私做了比较充分的保护 ， 未经系统授权的访问是无法获取数据的 。第五 ， 尽量在需要的时候出现 。这个是推荐系统比较复杂的地方 ， 根据大数据分析来判断用户的行为相关性 ， 进而在适合的时间推荐适合的产品 。
推荐系统的出现是针对电商海量商品的选择难问题 ， 推荐系统的发展也逐渐推广到各个领域 ， 包括咨询领域 。基于以上分析 ， 我们在看咨询的时候完全可以按照自己的意愿进行选择 ， 系统不会因为一次点击而做出长期的错误判断 。以上就是我的观点 。我会陆续在头条上撰写关于大数据人工智能等领域的科普文章 ， 感兴趣的朋友可以关注我的头条号 ， 相信一定会有所收获 。
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