什么股票软件可以提供股票的历史数据统计分析（云数据是干什么用的）
云数据是干什么用的，什么股票软件可以提供股票的历史数据统计分析？
我们Ricequant - Beta上面提供的集齐了A股以及美股的数据，除此之外还有丰富的股票分类，400+财务指标的数据，只需要使用同一套非常易用的API就可以读取到这些数据了，而美股数据我们看到了市面上的一些数据以后依然不满意，我们就丧心病狂的直接从Nasdaq和SEC拿数据了，后面美股的分红、拆分以及美股的财务数据（官方标准）我们也会陆续开放！点击这里就可以进入我们提供的IPython Notebook云服务了：接着可以创建自己的IPython Notebook来做类似matlab的互动式数据研究：
也感谢IPython团队做出来如此强大的Open Source工具，而我们Ricequant提供了服务器和数据接口来方便大家做研究，所有API的设计也是围绕着强大的pandas库，由美国著名对冲基金AQR开源出来的，正因为这个库可以基于matrix类似excel的方式处理数据，才会让Python对数据的处理能力更上一个台阶，造成了现在非常流行。
专门的调用数据做研究的文档：Ricequant - Beta ， 以及我会一直跟进维护的文档:OK，让我们看一个实例，比如我想调用某几个股票来做研究，首先我可能想知道Ricequant上有哪些证券可以用？（股票、ETF、LOF亦或是分级基金，这些都有！）：
现在我想查询一下超图软件的16年的一个月的股价：可以看到还对停牌现象做了处理，即股价连续，但是交易量为0，并且知道下一个交易日是什么时候，复牌以后交易量继续：一次获取多个股票也是没问题的:数据调用出来以后使用pandas的to_csv变成文件格式：数据你想落地我们也是不会阻止的...
用同一个接口还可以访问到8000+的美股数据:接着我们还支持了400+的整理过的高质量财务数据，他们还被按照时间序列保存了10年的，文档是我们花了几个月的时间一个一个指标整理的：Ricequant - Beta你都可以在你自己得notebook里面调用快速分析出来你需要的符合某些财务指标的股票，整个过程都是秒级相应（所有数据丢进去了内存..）：更丧心病狂的是还有大量的舆情数据：如何上手呢？可以跟随我们不断推出的notebook教学：Notebook量化交易板块教学：Tutorial
除了拿数据还可以做什么呢？比如云端的画图分 用Ricequant 做主成分分析法(PCA) 建立统计因子模型的一些分享：比如写一个策略调用已有的数据试试是否能赚钱：部署到实盘模拟交易中看实时模拟的情况：还有参加比赛试试自己的Quant能力Ricequant - Beta ， 强悍的选手们在1月份的大跌情况下依然二月初获得了不错的正收益数据是美妙的，数据也应该是开放的，基于数据而产生更多有价值的事情和想法。
祝新年快乐人工智能和大数据主要包括哪些行业？
无论是大数据还是人工智能都是一种技术，技术只是一种工具，起主要作用的依然是“人”的因素！通常我们如何看待不同技术，认识到如何利用它们，决定了它们能够在某些应用领域发挥作用。两种技术的价值
大数据平台的价值：汇聚数据，实现数据的共享；汇聚大的数据样本，发现更多的数据价值。而人工智能的价值：是在自动化的基础上叠加上智能化的能力。当前人工智能虽然属于弱人工智能，基于数据的统计规律做推理，但对于传统系统而言依然可以产生一个个令人非常惊奇的提升。
无论是大数据还是人工智能都将成为一种普通技术唯物主义讲事物的发展总是系统的、联系的、迭代演进的，大数据可以解决传统系统数据孤岛、信息孤岛、决策孤岛的问题，将离散的系统整合到一起来，而AI则是对传统系统的能力再提升！讲这么晦涩的一段话，是想说明一个观点：无论是大数据还是人工智能都会成为一个基础设施，各行各业都会用到，这是2个技术本身的属性决定的，发展趋势不可逆转！！！
大数据及人工智能在不同行业的应用1. 客服机器人：语音或文字的机器人客服、服务大厅中向导机器人
2. 辅助驾驶或自动驾驶：
3. 工业机器人：
4. 智能交通系统
5. 基因测序
6. 自动化设计
7. 虚拟主持人/明星
8. 人脸识别/动作识别等等就不一一列举了
如何切入？谁都可以搞定大数据及AI！带着求知欲的学习才是真正的学习！也是最高效、最有质量的学习！
1. 大数据的切入方式：
a. 建设“数据共享与交换平台”，实现跨部门多环节的数据、信息、决策共享共用
b.数据价值挖掘：
数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是文字、图像、声音等。简单地说数据本身就是对客观世界的一种抽象，本身就是有意义的。比如速度的数据可以反应快慢，结合场景可以判断是否存在超速等违规行为。所以做数据分析首先要做的是“统计分析”，能够针对数据本身及关联性做分析。
另一个层面，就是数据隐含的价值分析，这就是通常所说的“数据挖掘”分析，这一类的分析方法有：
提高数据分析能力，也就是从这2个层面去提升。
2. 人工智能的切入方式
AI涵盖的学科非常广泛，且做为当下的热门技术，关注研究的人越来越多，所以其发展也较迅速，这也造成了AI初学者的困扰，因为AI的基础知识体系非常庞杂，新的技术热点、话题层出不穷，常常感觉无从下手，一开始学习就容易陷入“概念森林”中，晕头转向，久之很多人被迫放弃了，比较可惜。
个人的经验：从自己感兴趣或从事工作最相关的AI应用入手学习，学习一段时间就能有收获，因为是与自己密切相关的，所以比较容易有成就感和信心。形成这样不断正向自我激励，随着时间的积累，慢慢就成为了专家。
3. 小结：bigdata/AI的切入步骤
Step1：学习BigData\AI的相关知识，了解BigData\AI的能力；
Step2：明确目标：找到BigData\AI与公司各项流程的结合点；
Step3：评估成本与风险：实施的成本、系统升级的风险；
Step4：制定计划及实施落地；
Step5：效果评估与改进。
讲了这么多，关键是第1和第2，如果自己既不了解BigData\AI、又不懂如何利用BigData\AI去提升公司经营管理，那就建议直接找个顾问。
云计算和网络安全是一样的吗？
两者有很大bai的不同。
云计算du（cloud computing）是分布式计算的一种，指的zhi是通过网络“云”将巨大dao的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。最为常见的就是网络搜索引擎和网络邮箱。
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。将来主要维护网络的安全。
网络空间安全专业的开设从某种程度上来说，也是大数据、云计算、如联网、人工智能等技术推动的结果，在这些技术的推动下，整个社会的信息化程度越来越高，传统的网络空间与行业实体的界限越来越模糊。在这种情况下，网络安全的边界不仅仅关系到虚拟领域，也关系到实体领域，所以把网络安全上升到更高的层面，也是一种必然。所以，从这个角度来看，网络安全空间专业未来的发展前景还是非常广阔的，人才的需求量也会不断增加。
网络空间安全专业的就业渠道还是比较多的，IT行业内传统的安全岗位，以及目前大数据、云计算等领域的安全岗位都是比较适合的，未来网络监管等管理部门也会释放出较多的就业岗位。
云计算可以从事什么工作?随着我国政府高度重视云计算产业发展，其产业规模增长迅速，应用领域也在不断的扩展，从政府应用到民生应用，从金融、交通、医疗、教育领域到人员和创新制造等全行业延伸拓展。学习云计算你可以担任云架构师、云计算软件工程师、云计算工程师、云服务开发者、云系统管理员、云计算顾问、云系统工程师、云网络工程师、云产品经理等岗位。
云计算就业怎么样呢?目前企业对于云计算开发人才需求紧迫，不少企业表示精英人才“高薪难求”。国内大数据权威专家估测，在今后5年内，云计算人才缺口将超过130万。据职友集数据显示，初级云计算工程师月薪在9000以上，拥有一定年限工作经验的从业人员月薪可以轻松达到16K以上。
这两个都属于未来发展的趋势，互相促进发展，就业前景非常良好。建议选自己有兴趣的方向。
想参加培训的话，中公教育就很好啊，全国都有他们的分校和学习中心，直接就近学习就好，而且听说还食宿免费呢。
它的商业模式是什么？
说到腾讯，我们就不得不说微信。腾讯在过去20年的快速崛起可归因于其旗舰产品微信，该产品被认为是适用于中国一切的应用程序，将Facebook，Whatsapp，Spotify，YouTube，Apple Pay，Uber，Deliveroo等整合在一起。尤其是在2013年，它在微信上进军移动游戏取得了巨大成功，以至于仅仅三年后，它就成为了全球最大的游戏市场，收入达到了US $ 24.6亿。
那么，腾讯成功的秘诀是什么？它是如何实现的呢？尽管取得了压倒性的成功，但我们是否敢于批评其商业模式，重要的是，它如何在未来的增长平台中进一步获利？
先发优势它的先发优势非常符合大势，2011年微信的推出与移动互联网的快速增长以及全球重量级人物（Twitter，Facebook，Whatsapp，YouTube和Google）已经在中国被封锁的事实相得益彰。消息传递和社交媒体领域广泛开放。如果这些公司存在，市场将更加分散。
但是尽管它已经占领了中国市场，但它们在全球市场（尤其是游戏行业）中缺乏先发优势。国际化要求他们在不同国家定制其内容，客户获取和市场营销。它没有有机发展，而是选择收购了许多自己经营的受欢迎的游戏公司，这使得从国外市场重新学习变得困难。
有人可能会说，腾讯并不是那么创新，而只是西方数字品牌的模仿者。在下面的创新格局矩阵中，腾讯的业务模型和技术能力均已存在（常规），其可感知的创新来自该技术新市场（中国）中一个平台上所有数字服务的汇总。
数据驱动的敏捷方法腾讯从一开始就以数据为依据的决策具有战略意义，它在IM功能的基础上构建了支付功能，以跟踪客户的偏好并损害支付宝的垄断地位。这是一个明智的举动，使他们能够通过餐馆，超市和出租车中的电子支付将在线与离线世界联系起来。
他们可以通过不断改进其支付基础设施，安全性和交易速度来快速响应客户需求，例如在农历新年期间每秒实现760,000虚拟货币转账。
但是，在使用数据向客户显示相关内容与进行全面广告宣传之间存在一条细微的界限。
通过广告获利时，腾讯将必须谨慎，不要疏远其用户社区。选择沿着赞助内容路线和以事件为中心的交流的品牌，例如2017年推出的戛纳狮子会微信页面，就是有机公关和营销的一个很好的例子。通过推广此类广告，微信被视为向用户传达了真正的价值，而不是简单地推送展示广告。
微信战略平台——小程序最后，腾讯的成功源于其作为一站式平台的战略定位，将中国消费者生活方式的各个方面整合到一个平台中。其平台上的用户越多，新用户加入的可能性就越大，从而增强网络效果。
腾讯已经在信息，移动商务和朋友圈生态系统中利用了自己的俘虏受众，但不应固步自封。随着阿里巴巴和百度建立竞争性服务，腾讯应该寻求使微信在中国人民的日常生活中变得不可或缺，也许应该打造腾讯音乐并将其整合到游戏体验中，或者将AI功能扩展到无人驾驶汽车以补充其乘车服务。
腾讯是先发优势的典范，已转化为长期成功，成为全球第十大最有价值的上市公司。但是，尽管它能够从基于PC的IM的卑微起点发展为一个互联网集团，但它的增长可能受到限制，并且需要谨慎地利用其平台获利，而以牺牲客户体验为代价。
随着机器学习，人工智能和虚拟现实等技术趋势成为主流，腾讯还需要在这些领域竞争—将离线与在线世界（O2O）结合起来，以便与更多敏捷创业公司竞争。
数据分析有哪些工具？
说到数据分析，其实很多人都用过excel做过简单的数据分析，也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷，一是分析类型不够丰富，二是数据量过多时excel不给力，三是图表的制作比较复杂。
那有没有更专业的可视化工具呢？今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具：DataFocus。
DataFocus是一款集齐数据仓库，数据分析，数据可视化，报表系统于一身的“神器”。它的实现方式与众不同，有自己的特色，不随大众，你肯定见过很多工具都是通过拖拽来实现的，也有通过程序代码、SQL语句来实现的，但是你肯定没有见过无需任何代码、通过自然语言搜索来实现的，没错，就是跟谷歌搜索一样的搜索方式。除此之外这也是国内首个利用搜索来进行可视化分析的数据分析工具。
听到这里是不是觉得很好奇，搜索式到底是怎么样的？
创新的搜索式分析到底是什么？别急，下面就给你展示。
搜索框内输入关键语句，系统即时返回结果，并智能适配图表，什么样的数据，最合适什么样的图表，系统会告诉你。
因为DataFocus智能搜索，并且适配图表，无需你再做其他复杂的配置，也不要任何的代码、SQL语句等等，系统全部会在后台自动处理好，而你只需要等待结果就行，简而言之，就是操作非常简单，过程非常智能，结果非常完美。
有人就会问了，那如果想要的报表很复杂呢，也能搜索出结果吗？报表复杂，很大原因是输入的内容多了，限制条件多了，其实操作也是一样。
例如现在有一份销售数据，在同一个图表中，我既想显示销售数量的增长率，又想显示销售额的增长率，还想显示原始销售额和销售数量，那DataFocus可以实现吗？
当然可以，而且一次搜索就可以得到结果。
DataFocus其性价比高，制作简单，图表丰富且美观。支持各种本地数据文件或连接数据库，还有可以满足即席分析的直连数据功能，无论是导入数据还是数据处理都简单方便易操作且功能全面。除此之外，DataFocus不需要那么多的额外配置，也不需要任何代码，分分钟就能完成一个好看的可视化数据分析报告。
那么如何制作呢？首先必须要了解DataFocus，只有熟悉了工具，才能更好地运用工具。DataFocus拥有30多种图表样式，分基础图形和高级图形，基本涵盖市场对图表的所有需求。
不同图表还可以自定义配置，比如主题、字体、样式等；
DataFocus还完美匹配移动端，随时随地都可以查看大屏，其有一个很大的特点也是它的优势之一，DataFocus制作图表采用搜索的方式，而不是传统的拖拽方式，制作方式的改变，大大地降低了可视化的难度以及复杂程度，提高了制图效率。
其次，了解DataFocus如何使用。
1、搜索出图，搜索想要可视化展示的数据，系统智能适配图表；
2、图表保存，加入大屏；
3、数据看板（可视化大屏）自定义配置，看板展示；
怎么样，这个是不是十分方便？有需要的可以get起来了~
如果希望了解自助敏捷数据分析、数字大屏或者BI解决方案，请移步DataFocus官网，我们诚挚地欢迎您的咨询来访。