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以下数据显示，中国大数据IT应用投资规模，应用以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五，请看如下图：
根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高，具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大，因此：无论是投资规模和应用潜力来看，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。
大数据时代，券商们已意识到大数据的重要性，券商对于大数据的研究与应用正在处于起步阶段，相对于银行和保险业，证券行业的大数据应用起步相对较晚。目前国内外证券行业的大数据应用大致有以下三个方向：
第一方面：利用大众社交情绪指数数据来预测股票
华尔街的数学精英设计了社交情绪指数基金，其数据来源于人们在社交网络上每天早晨的情绪表达。基金购买的投资产品是经过投资银行家精挑细选的，同大众情绪相关度较高的股票。经过半年左右的测试，投资银行家发现社交情绪走势和股票基金的走势一致，相关度非常高。于是银行家将社交情绪指数基金投入实战，3个月就获得了十亿美元的收益。社交网络的情绪数据用在股票投资上，充分体现了大数据时代社交行为数据分析的商业价值。现在伦敦股票交易所大约有40%的股票基金是量化投资基金，投资决策来源于其背后的数学模型，社交网络的情绪指数也作为其中的一个重要输入数据。
第二方面：客户关系管理
（1）客户细分。通过分析客户的账户状态（类型、生命周期、投资时间）、账户价值（资产峰值、资产均值、交易量、佣金贡献和成本等）、交易习惯（周转率、市场关注度、仓位、平均持股市值、平均持股时间、单笔交易均值和日均成交量等）、投资偏好（偏好品种、下单渠道和是否申购）以及投资收益（本期相对和绝对收益、今年相对和绝对收益和投资能力等），来进行客户聚类和细分，从而发现客户交易模式类型，找出最有价值和盈利潜力的客户群, 以及他们最需要的服务, 更好地配置资源和政策, 改进服务,抓住最有价值的客户。
（2）流失客户预测。券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模从而预测客户流失的概率。如2012年海通证券自主开发的“给予数据挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。通过对海通100多万样本客户、半年交易记录的海量信息分析，建立了客户分类、客户偏好、客户流失概率的模型。该项技术最大初衷是希望通过客户行为的量化分析，来测算客户将来可能流失的概率。
采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。
1、数据层：采集和处理数据
大数据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易数据，不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集
2、业务层：建模分析数据
使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。
3、应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的，而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
美国T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国AT&T公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。
以上等等，例举出大数据的应用。
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