另类数据10个常见的应用场景

Author Tanmer Tanmer
Tanmer · 2024-10-18发布 · 75 次浏览

本文为你解读另类数据的4个常见问题

什么是另类数据?

另类数据是指投资者用于评估公司或投资的数据,这些数据不在其传统数据源之内(财务报表,SEC文件,管理层介绍,新闻稿等)。与传统数据源相比,另类数据可以帮助投资者更准确,更快或更细化地了解公司绩效。在过去的十年中,计算能力的提高和个人设备的使用使数据的生成大量增长。作为直接的结果,涌现了许多公司来收集、清洗、分析和解释数据,并将其提供为可以为投资决策提供信息的产品。

如何生成另类数据?

  • 个人: 社交/情感、Web 使用、APP使用、调查;
  • 业务流程: 信用卡/借记卡、Web数据、公共数据、电子邮件/消费者收据;
  • 传感器: 地理位置、卫星、天气;
  • 来自业务流程的数据通常比来自个人或传感器的数据更具结构性;
  • 数据成本:通常是业务流程>传感器>个人。

有哪些不同类别的另类数据

APP使用情况 –有关APP参与度和评论的数据。数据准确性和有用性取决于APP程序面板的大小,收集的功能和特性以及用户参与度。典型案例:游戏、送餐、媒体服务。

信用卡/借记卡 –从信用卡和借记卡生成的交易数据。当交易记录很大且覆盖一致的用户样本时,此数据被认为是高度准确的。通常超过300万消费者的数据样本被认为足够有用。这些数据样本是市场上一些较昂贵的数据许可证。典型案例:零售收入跟踪。

电子邮件/消费者收据 –从电子邮件收据生成的交易数据。此数据是准确的,但是记录通常比信用卡/借记卡记录小,并且与根据电子邮件收据集合的性质(通常通过订阅电子邮件或APP应用)而有所偏差。典型案例:零售收入跟踪。

地理位置 –可从WiFi信号(有限的粒度和准确性)或蓝牙链接(准确性高、价格高、覆盖范围小)中获得人流量数据。典型案例:特定于地理位置的零售人流跟踪。

公开数据–来自公共资源的数据。在原始形式下,这些数据通常难以访问,不整洁,格式不可用(例如PDF)。公开数据的收集并汇总使数据可操作有价值。典型案例:包括SEC文件、专利数据、政府合同、进出口数据等。制造业的供应链进口;建筑公司的政府合同。

卫星 –从卫星或(越来越常见的)低空无人机收集的数据。该数据昂贵且质量可变,图像处理与数据收集同样重要(原始数据对大多数投资团队而言并不重要)。仅当没有更直接的商店活动量度(地理位置数据)或支出数据(信用卡,电子邮件收据)或超出价格范围时,停车场上的卫星数据才有用。典型案例:供应链跟踪、农业产量跟踪、施工跟踪、石油和天然气生产/储存。

销售–大型销售机构内的数据团队。将新的数据和处理技术与传统的销售方式研究相结合。。

社交/情感 –从社交媒体、新闻、管理通讯和其他来源的文本处理中获得的数据。情感数据对某些公司的影响很大(人群更年轻,交易量更大,波动性更高)。该数据通常与短期交易者更相关,因为它并不总是反映基本的业务方面。在成本范围的较低端。典型案例:事件驱动的情绪跟踪、品牌传播力/广告成功。

调查 –调查收集的数据。这就要求有选择性,并且小组成员的多样性以及数据提供者的真实性。这是消费者情感的直接途径,而不是像社交/情感数据那样从文本处理中收集。典型案例:品牌偏好、消费者行为。

天气 –从传感器收集的天气模式数据。典型案例:农业和商品。

Web数据 –从公共网站抓取的数据。这些数据的范围很广,从高度准确和昂贵到极其原始和相对便宜。该数据适用于可以通过汇总和分析大量面向公众的信息来跟踪KPI的情况,例如在每个项目页面上公开销售数量和价格的公司,这些数据可能非常细化。典型案例:电子商务、汽车销售、航空公司预订、旅行预订、职位发布。

Web流量 –有关访问某个网站的用户的数量、人数统计和历史记录(点击量)的数据。这对于跟踪电子商务工作很流行。典型案例:旅行住宿餐饮交通预订、电子商务。

其他–还有许多其他受欢迎的数据集,包括销售点数据、广告支出数据、定价数据等等。这些还不够广泛,不足以涵盖整个部分。

哪些是最受投资者欢迎的数据集?

  • 提供数量最多的数据源:社交/情感
  • 收入最高的数据源: 信用卡/借记卡
  • 最常用的数据集:Web数据,信用卡/借记卡
  • 最有见地的数据集:信用卡/借记卡,网络数据
  • 最缺乏洞察力的数据集:地理位置,卫星

更多阅读:另类数据解析和应用场景

提交反馈

博客 博客

专注数字内容治理,助力数字体验升级

面向未来的智能知识管理系统的探索与构建

面向未来的智能知识管理系统的探索与构建

经典的知识管理框架中,最核心的三要素是人员、流程和技术。应以人为本,以业务为导向,流程为纲,知识为体,结合具体业务及工作,转化为一个一个具体的知识应用场景。

Author 710
By Tanmer
发布:2024-10-18
跨越鸿沟与 AI 助力:Baklib 引领企业成功之路

跨越鸿沟与 AI 助力:Baklib 引领企业成功之路

杰弗里·摩尔在《跨越鸿沟》中指出,技术产品若未能在主流市场获得吸引力,便可能消亡。而为了成功推广创新产品,企业需专注于特定客户群体,并小心在早期采用者与早期多数者之间进行过渡。此外,人工智能的引入在各行业展现出显著的投资回报和效率提升...

Author d465
By Baklib
发布:2024-09-26