volume 、 velocity 、 variety and veracity

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

策略性巨量資料 -Big data

MA090204 黃潮濰MA190104 陳雁怡MA190108 黃建璋

- 利用巨量資料 (Big Data) 探討 股市與景氣燈號的關連性

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

What is big data?

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

EX : Google 「 GOOG-411 」計劃、 Netflix 的推薦引擎系統計畫 等…… .

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

http://www.bigdatainfinancialservices.com/ http://statementdog.com/

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

https://sites.google.com/site/misstust/

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

資料來源：

1. 台灣證卷交易所2. Yahoo finance3. 台灣銀行4. OANDA5. ITE6. 行政院主計處7. 行政院經濟建設委員會

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

資料種類：

1. 股市歷史資料• 台灣指數• 美國指數 (Dow jones & Nasdaq)• 中國指數 ( 上證 & 深指 )

2. 匯率歷史資料• 包括韓元、加拿大幣、新加坡元、人民幣、澳幣等十四

國

3. 景氣指標資料、國民生產毛額

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

採集資料大小 ：

十萬筆以上欄位資料

處理方式：

Excel 基本計算與分析、圖表SQL 關聯分析、圖表 ( 未完成 )Eview 回歸計算

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

資料來源： http://statementdog.com/economics

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

資料來源： http://statementdog.com/economics

付費會員功能

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

資料來源： http://statementdog.com/economics

付費會員功能

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

資料來源： http://statementdog.com/economics

付費會員功能

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

圖一

圖二

Correlation coefficient

0.56

Correlation coefficient

0.69

相關係數計算委託由成大財金所學生計算得出計算區間為 2007 ~ 2013 年自身取得資料

GDP 比較

景氣燈號 比較

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Big data 的功能 ?

• 科技業

• 電信、金融業 • 零售業

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Big data 萬能 ?1. 難以預測 Big Data 可以增加的價值

2. 技術限制或分析技巧不足 導致無法真正了解資料背後的意涵

3. 無法聘雇專業人員處理分析巨量資料

4. 擔心侵犯隱私權與相關安全議題

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Big data vs Data Mining ?

圖片來源： Cochrane Associates Global

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

資料的「擷取、組織、分析、決策」

「求得資訊之涵義、追求資訊之價值」

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Volume、 Velocity、 Variety and Veracity

Business Challenges : 難以預測、需要各方專家、龐大費用

Management : 常時監控數據變動、 完整記錄數據資料，以彙集大量樣本Organization : 重新規劃資料收集流程、多方採集大量樣本與資料比對Technology : 導入雲端科技應用、分散式運算及存取與即時分析系統

Information System : Big data 科技、平台

Business Solution : 基於決策輔助、精準行銷等目的 以不斷的資料細膩分析增加資料可用性