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    前后端结合解决Excel海量公式计算的性能问题

    在数据密集的业务领域,尤其是金融,保险,税务等行业中,经常需要利用Excel模型,来对业务进行分析和处理。例如: 1.金融投资: 根据模型进行估值计算,并对投资风险进行评估,通过测算出投资的内部收益率(IRR),净现值(NPV)来做投资收益分析,反应项目的获利能力。 2.保险精算: 运用数学,统计学,保险学的理论和方法,对保险经营中的计算问题作定量分析,以保证保险经营的稳定性和安全性。 3.税务审计: 在定制的审计底稿上填报基础数据,通过Excel的公式计算汇总,整理成审计人员需要的信息,生成审计报告,常见于税费汇算清缴,税务稽查工作等。 在上述业务场景下,数据处理过程中都需要依赖很多数学计算,部分场景还需要依赖专业的数学模型。如果手工运算,不仅工程量大而且极易出错。另外,以上业务场景中的数据表格的格式也极为灵活,经常需要增加和调整。基于上述特点,以上行业的从业者往往会依赖Excel,利用其函数计算、汇总分析、透视表等功能,完成上述业务中的复杂数学计算。

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    大数据分析是“术”,商业洞察力才是“艺”

    眼下,在我们生活周围环绕着各种大数据,但很多人对大数据还是一知半解。有人甚至觉得,大数据分析是计算机系、统计系学生才学的技术课程,商学院的学生如果学习大数据分析,肯定不如他们做得好。事实真是这样的吗? 数据本身是中性的 如果手头有海量的信用卡消费数据,可以用来做什么?通常的想法是,这些数据可以给消费者的信用打分,判断是否提高其信用额度。但你有没有想过,可以用这些数据来炒股赚钱呢? 美国第一资本投资国际集团曾经发生过这样的事情:2名分析师利用公司掌握的信用卡消费数据分析了至少170家上市零售公司的销售情况,

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    大数据金融反欺诈将一步步破碎羊毛党的黄粱美梦

    在直接的金融收益驱动下,券商收入利润的来源和重心势将逐渐转向财富管理、资产管理、投资顾问和融资融券等业务。当前的垂直分工体系将逐渐被以横向分工体系的轻资产基础架构所替代。当然,智能终端技术在带来便捷服务的同时也面临信息安全风险,亟待监管机构建立配套的防控机制。 技术的创新和改进从来都是经济增长的源泉。在今天,技术的创新和改进尤其促进了金融行业提高专业化水平与运营效率。用美国机器人革命和人工智能专家马丁·福特的话来说,信息技术是一种前所未有的破坏力量,它的触角日益延伸至各个企业和整个经济之中,改变了人们

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    大数据变现十日谈之四:数据使用价值和场景价值

    昨天我们讨论过数据的交换价值,今天我们来讨论一下使用价值和场景价值的问题. 用什么来类比数据的“使用价值”呢?我觉得可以用这样的观点来看,在我们获取了这些数据后所消除的不确定性的大小来衡量,也就是用数据的信息熵来衡量。使用价值永远是小于等于作用价值的。至于计算的方法在后面我们会给出一些参考. 除了交换价值和使用价值外,我觉得似乎还需要有一种概念出现,就是“场景价值”——在相同的信息熵的情况下,在不同场景里数据的“场景价值”是不同的;甚至完全相同的数据在不同的的场景下也是有不同的“场景价值”的。这个场景价值我

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