早在30多年前,国外就已经产生了数据治理的概念,如数据库相关的数据库生产管理,在不断的发展中规模化、产业化。2015年4月,第19届企业数据世界论坛在美国华盛顿举办,其中的议题多数是围绕数据管理中的关键点数据治理展开。由于我国计算机普及相对较晚,因此,最近几年伴随着大数据时代的到来,数据资产管理这一话题才逐渐受到人们的重视。2015年7月,首届中国数据资产管理峰会在上海举办,这也充分体现了国内政府和企业在大数据浪潮来临之际,期望走上求新应变的道路。对于企业而言,数据资产管理中占主要权重的要数数据治理和任责的议题了,这其中数据治理显得尤为重要。有了规范化数据与管理流程,如何让数据发挥其应有的价值,成了数据治理的重要环节。42785
由于数据资产管理范围较为广泛,所能应用的领域也不能一言概之,因此这里选择了针对股票市场的数据资产管理做进一步研究讨论。论文网
早在上世纪90年代左右,数据挖掘的出现让人们意识到股票投资分析还存在着的另一种思路,每天不断产生的交易数据,是否暗含着股市波动的潜在规律?对于个体投资者而言,由于多变的环境因素与投资者心态的影响,股市的波动显得难以把握,面对不断积累的数据,国内也出现了许多针对股市行情的管理系统,但多是实时显示的查询系统,让投资者可以更集中的获取数据信息。此时,如果将数据资产管理的概念引入股票市场的投资分析中,让股票数据管理系统化、智能化便成了自然的选择。
参考文献
[1] 崔晓丽.基于MapReduce的海量数据K-means聚类算法研究[D].大连:大连理工大学,2014:03-04.
[2] 崔頔.中国债券市场价格久期研究[D]. 北京:清华大学,2010:12-14.
[3] 徐慧.浅谈对股票的一些认识[J]. 民营科技,2012(01):62.
[4] 舒声.股票市场与宏观经济背离现象初探[J]. 广东广播电视大学学报,2007(04):69-72.
[5] 王芬.股指期货定价的探讨[D].武汉:华中师范大学,2008:02-06.
[6] 杜华英,赵跃龙.人工神经网络典型模型的比较研究[J]. 计算机技术与发展,2006(05):97-99.
[7] 张剑湖,叶峰.人工神经网络的模型、特征及其发展方向[J]. 现代电子技术,2004(12):57-60.
[8] 杨嫘. 数据挖掘技术在网络学习中的应用研究[D].广西:广西师范大学,2014:24-28.
[9] Walgate Robert. Drug research must aim for health care benefits, not just commercial returns[J]. Bulletin of the World Health Organization, 2004, 82(1).
[10] 赫松龄.数据挖掘技术在证券领域的应用[D]. 上海:同济大学,2006:14-16.
[11] 伊茹梦.人工神经网络理论与应用[J]. 科技经济导刊. 2015(1):12-14.
[12] 陈格.人工神经网络技术发展综述[J]. 中国科技信息. 2009(1):45-47.
[13] 王莎.BP神经网络在股票预测中的应用研究[D].长沙:中南大学,2008:28-34.
[14] Gert Van Dijck, Marc M. Van Hulle. Increasing and Decreasing Returns and Losses in Mutual Information Feature Subset Selection[J]. Entropy, 2010, 12(10).
[15] 吴涛.基于神经网络的模拟股票预测交易系统设计与实现[D]. 成都:电子科技大学, 2014:24-27.
数据资产管理国内外研究现状和参考文献:http://www.751com.cn/yanjiu/lunwen_43338.html