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另類數據10個常見的應用場景

什么是另類數據?

另類數據是指投資者用于評估公司或投資的數據,這些數據不在其傳統數據源之內(財務報表,SEC文件,管理層介紹,新聞稿等)。與傳統數據源相比,另類數據可以幫助投資者更準確,更快或更細化地了解公司績效。在過去的十年中,計算能力的提高和個人設備的使用使數據的生成大量增長。作為直接的結果,涌現了許多公司來收集、清洗、分析和解釋數據,并將其提供為可以為投資決策提供信息的產品。

如何生成另類數據?

  • 個人: 社交/情感、Web 使用、APP使用、調查;
  • 業務流程: 信用卡/借記卡、Web數據、公共數據、電子郵件/消費者收據;
  • 傳感器: 地理位置、衛星、天氣;
  • 來自業務流程的數據通常比來自個人或傳感器的數據更具結構性;
  • 數據成本:通常是業務流程>傳感器>個人。

有哪些不同類別的另類數據

APP使用情況?–有關APP參與度和評論的數據。數據準確性和有用性取決于APP程序面板的大小,收集的功能和特性以及用戶參與度。典型案例:游戲、送餐、媒體服務。

信用卡/借記卡?–從信用卡和借記卡生成的交易數據。當交易記錄很大且覆蓋一致的用戶樣本時,此數據被認為是高度準確的。通常超過300萬消費者的數據樣本被認為足夠有用。這些數據樣本是市場上一些較昂貴的數據許可證。典型案例:零售收入跟蹤。

電子郵件/消費者收據?–從電子郵件收據生成的交易數據。此數據是準確的,但是記錄通常比信用卡/借記卡記錄小,并且與根據電子郵件收據集合的性質(通常通過訂閱電子郵件或APP應用)而有所偏差。典型案例:零售收入跟蹤。

地理位置?–可從WiFi信號(有限的粒度和準確性)或藍牙鏈接(準確性高、價格高、覆蓋范圍?。┲蝎@得人流量數據。典型案例:特定于地理位置的零售人流跟蹤。

公開數據–來自公共資源的數據。在原始形式下,這些數據通常難以訪問,不整潔,格式不可用(例如PDF)。公開數據的收集并匯總使數據可操作有價值。典型案例:包括SEC文件、專利數據、政府合同、進出口數據等。制造業的供應鏈進口;建筑公司的政府合同。

衛星?–從衛星或(越來越常見的)低空無人機收集的數據。該數據昂貴且質量可變,圖像處理與數據收集同樣重要(原始數據對大多數投資團隊而言并不重要)。僅當沒有更直接的商店活動量度(地理位置數據)或支出數據(信用卡,電子郵件收據)或超出價格范圍時,停車場上的衛星數據才有用。典型案例:供應鏈跟蹤、農業產量跟蹤、施工跟蹤、石油和天然氣生產/儲存。

銷售–大型銷售機構內的數據團隊。將新的數據和處理技術與傳統的銷售方式研究相結合。。

社交/情感?–從社交媒體、新聞、管理通訊和其他來源的文本處理中獲得的數據。情感數據對某些公司的影響很大(人群更年輕,交易量更大,波動性更高)。該數據通常與短期交易者更相關,因為它并不總是反映基本的業務方面。在成本范圍的較低端。典型案例:事件驅動的情緒跟蹤、品牌傳播力/廣告成功。

調查?–調查收集的數據。這就要求有選擇性,并且小組成員的多樣性以及數據提供者的真實性。這是消費者情感的直接途徑,而不是像社交/情感數據那樣從文本處理中收集。典型案例:品牌偏好、消費者行為。

天氣?–從傳感器收集的天氣模式數據。典型案例:農業和商品。

Web數據?–從公共網站抓取的數據。這些數據的范圍很廣,從高度準確和昂貴到極其原始和相對便宜。該數據適用于可以通過匯總和分析大量面向公眾的信息來跟蹤KPI的情況,例如在每個項目頁面上公開銷售數量和價格的公司,這些數據可能非常細化。典型案例:電子商務、汽車銷售、航空公司預訂、旅行預訂、職位發布。

Web流量?–有關訪問某個網站的用戶的數量、人數統計和歷史記錄(點擊量)的數據。這對于跟蹤電子商務工作很流行。典型案例:旅行住宿餐飲交通預訂、電子商務。

其他–還有許多其他受歡迎的數據集,包括銷售點數據、廣告支出數據、定價數據等等。這些還不夠廣泛,不足以涵蓋整個部分。

哪些是最受投資者歡迎的數據集?

  • 提供數量最多的數據源:社交/情感
  • 收入最高的數據源: 信用卡/借記卡
  • 最常用的數據集:Web數據,信用卡/借記卡
  • 最有見地的數據集:信用卡/借記卡,網絡數據
  • 最缺乏洞察力的數據集:地理位置,衛星

更多閱讀:另類數據解析和應用場景

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