技術分析各類方法的工具和目標

㈠ 外匯交易中如何進行技術分析的

外匯交易中的技術分析的方法主要有以下方法：
一. 必備看懂底部形態與頂部形態以及自己能畫圖分析的能力。
二. 個人必須擁有良好的投資以及避禍的方式，資金原則。
三. 比起市場操作更重要的交易策略和戰術。注意力更應該集中在策略和戰術、資金管理以及控制情緒上。交易策略則需要根據市場的趨勢進行交易。
四. 順應市場大趨勢操作是賺錢最多和最能令人放心的操作，而賠的最慘和感到最大壓力的操作，總是在抱著逆勢賠錢倉不放的時候。
五.往往從損失中學到的東西比賺錢時候學到的更多，更能讓人感到有用。
六. 有些人的心情好壞往往可能跟市場聯系起來，當你心情好的時候，會感到市場一片明媚，心情糟糕時，則感到一片灰暗。這類人需要很好的情緒均衡和市場眼光。這類人必須要趁著所謂的好時光一路猛進，但不要被突然的成功誘惑;也必須避免在壞時光中隨波逐流迷失了自己。
七. 失望和泄氣是人的兩種基本情緒。一定要能夠自律，克服心理上的沮喪，堅持不到期貨投機所想要達成的目標決不罷休，而且一定要堅持使用系統性的方法。必須保持自信心，要能渡過艱苦的日子，抑制不利倉位的虧損。
八. 遵守已經證明的良好策略和資金管理原則。以嚴守務實的態度，依所有的規則行事，設法跟著趨勢，記住趨勢才是你真正的朋友。
九.必須把自己訓練得能忽視個人的任何偏見。不要老是想著做多, 因為下跌比上漲得快。必須有能力輕易地在市場中下滑時做空，而安之若泰。
十. 一定要照著那些已經證明在真實的市場中行得通用的方法去做。
十一. 要順著大勢所趨去做，要控制你的虧損，同時讓利潤愈滾愈大。操作時務必用最務實的態度和嚴守的精神，而且身體力行，必須做到。

㈡ 管理論文涉及的分析方法和技術手段有哪些

這主要看你選擇的分類了。
在管理學原理的基礎上，可以具體討論的問題有市場營銷、人力資源管理、物流管理、工商管理等幾大類。
每類的重點又都不一樣。
因為管理是比較感性的東西，沒有絕對的對錯，不像數學問題那樣有明確的答案，所以一般多採用幾種方法，如果都能得出比較一致的分析結果，就說明這個觀點是可取的，比較科學的。
戰略分析工具有：波特的一般競爭戰略、價值鏈分析、五力模型、SOWT分析等等。
每一種工具都有適用范圍，有的適用於成熟行業，有的是潛在市場分析，可以具體查一下對應哪些。
具體的手段有以下幾點：
1、一般我們提出一個構想之後，如果是理論上的，那麼收集文獻資料數據。
2、如果有實際意義，要進行市場調研，發放問卷，進行數據統計。
3、然後將數據進行分析，運用EXCEL、SPSS、EVIEWS等統計軟體，繪出圖表。
4、分析圖表，觀察是否符合一些既有的理論的組合，如長尾理論、規模曲線、生命周期曲線等等。
5、給出結論。

㈢ 技術分析的基本要素和三個基本假設是什麼如何利用技術分析方法進行中線選時

（1） 理論基礎
技術分析的理論基礎是基於三個合理的假設：市場行為包容消化一切；價格以趨勢方式演變；歷史會重演。
技術分析的三個基本假定
① 市場行為包容消化一切
"市場行為包容消化一切"構成了技術分析的基礎。除非你已經完全理解和接受這個前提條件，否則學習技術分析就毫無意義。技術分析者認為，能夠影響某種商品期貨價格的任何因素--基礎的、政治的、心理的或任何其它方面的--實際上都反映在其價格之中。由此推論，我們必須做的事情就是研究價格變化。乍一聽，這句話似乎過於武斷，但是花功夫推敲推敲，確實如此。這個前提的實質含義其實就是價格變化必定反映供求關系，如果需求大於供給，價格必然上漲；如果供給過於需求，價格必然下跌。供求規律是所有經濟預測方法的出發點。把它倒過來，那麼，只要價格上漲，不論是因為什麼具體的原因，需求一定超過供給，從經濟基礎上說必定看好；如果價格下跌，從經濟基礎上說必定看淡。歸根結底，技術分析者不過是通過價格的變化間接地研究基本面。大多數技術派人士也會同意，正是某種商品的供求關系，即基本面決定了該商品的看漲或者看跌。圖表本身並不能導致市場的升跌，只是簡明地顯示了市場上流行的樂觀或悲觀的心態。
圖表派通常不理會價格漲落的原因，而且在價格趨勢形成的早期或者市場正處在關鍵轉折點的時候，往往沒人確切了解市場為什麼會如此這般古怪地動作瞎碧。恰恰是在這種至關緊要的時刻，技術分析者常常獨辟蹊徑，一語中的。所以，隨著你市場經驗日益豐富，遇到上邊這種情況越多，"市場行為包容消化一切"這一句話就越發顯出不可抗拒的魅力。
順理成章，既然影響市場價格的所有因素最終必定要通過市場價格反映出來，那麼研究價格就夠了。實際上，圖表分析師只不過是通過研究價格圖表及大量的輔助技術指標，讓市場自己揭示它最可能的走勢，而並不是分析師憑他的精明"征服"了市場。今後討論的所有技術工具只不過是市場分析的輔助手段。技術派當然知道市場漲落肯定有緣故，但他們認為這些因素對於分析預測無關痛癢。
② 價格以趨勢方式演變
"趨勢"概念是技術分析的核心。研究價格圖表的全部意義，就是要在一個趨勢發生發展的早期，及時准確地把它揭示出來，從而達到順著趨勢交易的目的。事實上，技術分析在本質上就是順應趨勢，即以判定和追隨既成趨勢為目的。
從"價格以趨勢方式演變"可以自然而然地推斷，對於一個既成的趨勢來說，下一步常常是沿著現存趨勢方向繼續演變，而掉頭反向的可能性要小得多。這當然也是牛頓慣性定律的應用。還可以換個說法：當前趨勢將一直持續到掉頭反向為止。雖然這句話差不多是同語反復，但這里要強調的是：堅定不移地順應一個既成趨勢，直至有反向的徵兆為止。
③ 歷史會重演
技術分析和市場行為學與人類心理學有著千絲萬縷的聯系。比如價格形態，它們通過一些特定的價格圖表形狀表現出來，而這些圖形表示了人們對某市場看好或看淡的心理。其實這些圖形在過去的幾百年裡早已廣為人知、並被分門別類了。既然它們在過去很管用，就不妨認為它們在未來同樣有效，因為它們是以人類心理為根據的，而人類心理從來就是"江山易改本性難移"。"歷史會重演"說得具體點就是，打開未來之門的鑰匙隱藏在歷史里，或者說將來是過去的翻版。
在三大假設之下，技術分析有了自己的理論基礎。第一條肯定了研究市場行為就意味著全面考慮了影響價格的所有因素，第二和第三條使得我們找到的規律能夠應用於期貨市場的實際操作中。
（2） 技術分析的要素：價與量
期貨價格技術分析的主要基礎指標有開盤價、收盤價、最高價、最低價、成交量和持倉量。
① 開盤價，開市前 5 分鍾集合競價產生的價格。
② 收盤價，當日最後一筆成交價格。
③ 最高價，當日的最高交易價格。
④ 最低價，當日的最低交易價格。
⑤ 成交量，為在一定的交易時間內某種商品期貨在交易所成交的合約數量。在國內期貨市場，計算成交量時磨森舉採用買入與賣出量兩者之和。
⑥ 持倉量，指買入或賣出後尚未對沖及進行實物交割的某種商品期貨合約的數量，也稱未平倉合春鄭約量或空盤量。未平倉合約的買方和賣方是相等的，持倉量只是買方和賣方合計的數量。如買賣雙方均為新開倉，則持倉量增加 2 個合約量；如其中一方為新開倉，另一方為平倉，則持倉量不變；如買賣雙方均為平倉，持倉量減少 2 個合約量。當下次開倉數與平倉數相等時，持倉量也不變。
由於持倉量是從該種期貨合約開始交易起，到計算該持倉量止這段時間內尚未對沖結算的合約數量，持倉量越大，該合約到期前平倉交易量和實物交割量的總和就越大，成交量也就越大。因此，分析持倉量的變化可推測資金在期貨市場的流向。持倉量增加，表明資金流入期貨市場；反之，則說明資金正流出期貨市場。
（3） 成交量、持倉量與價格的關系
成交量和持倉量的變化會對期貨價格產生影響，期貨價格變化也會引起成交量和持倉量的變化。因此，分析三者的變化，有利於正確預測期貨價格走勢。
① 成交量、持倉量增加，價格上升，表示新買方正在大量收購，近期內價格還可能繼續上漲。
② 成交量、持倉量減少，價格上升，表示賣空者大量補貨平倉，價格短期內向上，但不久將可能回落。
③ 成交量增加，價格上升，但持倉量減少，說明賣空者和買空者都在大量平倉，價格馬上會下跌。
④ 成交量、持倉量增加，價格下跌，表明賣空者大量出售合約，短期內價格還可能下跌，但如拋售過度，反可能使價格上升。
⑤ 成交量、持倉量減少，價格下跌，表明大量買空者急於賣貨平倉，短期內價格將繼續下降。
⑥ 成交量增加、持倉量和價格下跌，表明賣空者利用買空者賣貨平倉導致價格下跌之際陸續補貨平倉獲利，價格可能轉為回升。
從上分析可見，在一般情況下，如果成交量、持倉量與價格同向，其價格趨勢可繼續維持一段時間；如兩者與價格反向時，價格走勢可能轉向。當然，這還需結合不同的價格形態作進一步的具體分析。
（3） 成交量、持倉量與價格的關系
成交量和持倉量的變化會對期貨價格產生影響，期貨價格變化也會引起成交量和持倉量的變化。因此，分析三者的變化，有利於正確預測期貨價格走勢。
① 成交量、持倉量增加，價格上升，表示新買方正在大量收購，近期內價格還可能繼續上漲。
② 成交量、持倉量減少，價格上升，表示賣空者大量補貨平倉，價格短期內向上，但不久將可能回落。
③ 成交量增加，價格上升，但持倉量減少，說明賣空者和買空者都在大量平倉，價格馬上會下跌。
④ 成交量、持倉量增加，價格下跌，表明賣空者大量出售合約，短期內價格還可能下跌，但如拋售過度，反可能使價格上升。
⑤ 成交量、持倉量減少，價格下跌，表明大量買空者急於賣貨平倉，短期內價格將繼續下降。
⑥ 成交量增加、持倉量和價格下跌，表明賣空者利用買空者賣貨平倉導致價格下跌之際陸續補貨平倉獲利，價格可能轉為回升。
從上分析可見，在一般情況下，如果成交量、持倉量與價格同向，其價格趨勢可繼續維持一段時間；如兩者與價格反向時，價格走勢可能轉向。當然，這還需結合不同的價格形態作進一步的具體分析。
（4） 技術分析方法的運用
在價、量歷史資料基礎上進行的統計、數學計算、繪制圖表方法是技術分析的主要手段。從這個意義上講，技術分析方法可以有多種。不管技術分析方法是如何產生的，人們最關心的是它的實用性，因為我們的目的是用它來預測未來價格走勢，從而為投資決策服務。
技術分析作為一種投資分析工具，在應用時應該注意以下問題：
① 技術分析應該與基本面分析結合起來使用在國內的期貨市場，技術分析有較高的預測成功率。但是，在運用技術分析的同時，必須注意結合基本面分析。對於商品期貨來講，制約期貨價格的根本因素是商品的供求關系，而基本面分析恰恰是從分析供求關系入手的。因此，技術分析應該與基本面分析結合起來使用。
② 注意多種技術分析方法的綜合研判，切忌片面地使用某一種技術分析
投資者應全面考慮各種技術分析方法對未來的預測，綜合這些方法得到的結果，最終得出一個合理的多空雙方力量對比的描述。實踐證明，單獨使用一種技術分析方法有相當大的局限性和盲目性。如果應用多種技術分析方法後得到同一結論，那麼依據這一結論出錯的機會就很小，而僅靠一種方法得到的結論出錯的機會就大。為了減少自己的失誤，應盡量多掌握一些技術分析方法。
③ 前人和別人得出的結論要通過自己實踐驗證後才能放心地使用
由於期貨市場能給人們帶來巨大的收益，上百年來研究期貨的人層出不窮，分析的方法各異，使用同一分析方法的風格也不同。前人和別人得到的結論是在一定的特殊條件和特定環境中得到的，隨著市場環境的改變，前人和別人成功的方法自己使用時有可能失敗。

㈣ 什麼是基本面分析和技術分析

基本面分析，就是分析政策、企業的各種情況等等因素對股票的影響；所謂技術分析，就是撇開那些因素，只從價格與成交量或成交額上去分析。技術分析基於三大假設，一是假設市場行為包含了所有的相關信息，第二是假設具有慣性趨勢，其三是認為歷史會重演，技術分析就是基於此三項假設進行的。
技術分析是指以市場行為為研究對象，以判斷市場趨勢並跟隨趨勢的周期性變化來進行股票及一切金融衍生物交易決策的方法的總和。技術分析認為市場行為包容消化一切。這句話的含義是：所有的基礎事件--經濟事件、社會事件、戰爭、自然災害等等作用於市場的因素都會反映到價格變化中來。所以技術分析認為只要關注價格趨勢的變化及成交量的變化就可以找到盈利的線索。技術分析的目的不是為了跟庄。技術分析的目的是為了尋找買入、賣出、止損信號，並通過資金管理而達成在風險市場中長期穩定獲利。與技術分析相對應的分析被稱為基礎分析。基礎分析又稱基本面分析，但是注意基本面分析不等於基本面。基本面是指一切影響供需的事件。基本面分析則是指對這些基本事件進行歸納總結，最終來確定標的物的內在價值。當標的物的價格高於標的物的價值時，被稱為價值高估，在交易中則需減持，反之如果價格低於價值則被稱為價值低估，在交易中則需買入。從交易實踐來看，技術分析方法要領先於基礎分析方法。在操作上技術分析則更為實用。最後在補充一下：無論是技術分析還是基礎分析方法都不是跟庄的工具。跟庄只是一些習慣作弊的人在交易中的一種反映。庄對於一個嚴謹的技術分析者而言微不足道，他們無須跟隨它，因為庄和市場比較起來什麼都不算。

技術分析法

技術分析法從股票的成交量、價格、達到這些價格和成交量所用的時間、價格波動的空間幾個方面分析走勢並預測未來。目前常用的有K線理論、波浪理論、形態理論、趨勢線理論和技術指標分析等，在後面將做詳細分析。

技術分析的優點和缺點

技術分析的優點是同市場接近，考慮問題比較直接。與基本分析相比，技術分析進行證券買賣的見效快，獲得利益的周期短。此外，技術分析對市場的反應比較直接，分析的結果也更接近實際市場的局部現象。技術分析的缺點是考慮問題的范圍相對較窄，對市場長遠的趨勢不能進行有益的判斷。基本分析主要適用於周期相對比較長的證券價格預測、相對成熟的證券市場以及預測精確度要求不高的領域。技術分析適用於短期的行情預測，要進行周期較長的分析必須依靠別的因素，這是應用技術分析最應該注意的問題。技術分析所得到的結論僅僅具有一種建議的性質，並應該是以概率的形式出現。

㈤ 金融市場的技術分析方法

技術分析方法是市場經驗的科學總結，經過現代市場幾代人的研究、創新和發展，技術分析方法體系愈加成熟和完善。然而，技術分析方法也有其局限性，例如，一種技術分析方法不是萬能的，它可能只適合於某一市場環境，而對於另一種市場環境無能為力，甚至會導致錯誤。因此，正確認識和深入理解技術分析方法的特點，掌握每一種技術分析方法所適用的市場環境，是有效應用技術分析方法的關鍵。 
一、常見的錯誤認識和錯誤應用 
在技術分析方法應用中，缺乏分析經驗的投資者常有以下的錯誤的認識和應用： 
1. 過分依賴技術分析結果。 
有一些投資人認為技術分析方法應該是准確無誤的分析工具，所以迷信某一種分析方法得出的預測結論。筆者在工作時遇到投資者T。T是一名經濟學講師，很鍾情技術分析方法，有一次，他根據自己的技術分析結果，以2900元/噸做了50手豆粕期貨賣單，結果豆粕期貨不跌反漲，向上突破了3000元/噸的關鍵阻力位，我們催促他按計劃止損，但他拒絕執行，並拿出圖紙比劃著解釋：「我還是堅持看空，因為有一種技術分析方法支持我的做空觀點。」最後，豆粕期貨猛漲到3400元/噸以上，這位投資者損失慘重。 
2. 把某種分析方法作為市場預測的萬能工具。 
有一些投資者這樣認為：每一種技術分析方法都可以應用到任何市場環境中。例如，他們不管市場是有趨勢還是無趨勢，都要看移動平均線，或者不管波浪形態清楚與否，都執著地數浪¨¨¨很明顯，移動平均線方法一般適用於有趨勢的市場，但如果用於振盪盤整市場，它提供的買賣信息則大多是偽信號，投資者如果用這些信息做交易，就會受到「左一巴掌，右一巴掌」的懲罰，一些投資者在交易中「買也賠錢，賣也賠錢」，原因概出於此。 
波浪分析方法是投資大師們公認的、最好的、最有價值的技術分析方法之一，但它也不是萬能的。實踐中，我們經常看到，有時市場波浪行進形態很清晰，非常易於辨認和數浪，但當市場過於強勢時，由於波浪的延伸、再延伸而使數浪者迷茫；當市場處於無趨勢的盤整時期，由於調整浪存在多重性和多種結構，使得數浪十分復雜或容易數錯。 
3. 忽略市場環境，錯用技術分析方法。 
有些投資者不考慮市場環境，片面、習慣應用自己所熟悉的技術分析方法，比如習慣 應用移動平均線和KD指標等，對其他分析方法的應用缺乏研究。有的還習慣使用單一的分析方法，忘記了道氏「不同分析方法要相互印證」的教誨。 
上述的錯誤認識和錯誤應用，極大地影響了技術分析方法的有效發揮。 
二、正確認識和理解是技術分析應用的關鍵 
實踐證明，技術分析方法應用的關鍵是對技術分析方法的正確認識和理解。筆者認為要從以下幾個方面正確理解技術分析方法： 
1. 技術分析方法是一面鏡子，歷史會重演，但絕不是簡單的重復。 
技術分析方法的出現使人們可以藉助市場的歷史信息，對今後市場的變化進行推斷預測。技術分析方法的開創者們認為，「歷史會重演」，但是這種重演絕不是簡單的重復。比如，上證指數曾經經歷了7年牛市，展現出完整的5個上升浪形態，其中1、3、5三個推動浪都具有5個子浪結構，但它們的內部結構、運行時間、浪的長度都各有不同。 
2. 技術分析多以統計分析為手段，其分析結果是一種概率事件，並非絕對事件。 
這一認識十分關鍵，它可以使你客觀、辯證地對待每一種技術分析的結果，不會犯上面所說的一些錯誤。例如，甲、乙兩分析師在某日收市後，根據大連大豆期貨市場內在信息，分析次日大豆期貨走勢。甲預測價格上漲，乙預測價格下跌，熟是熟非？只能由次日連豆期貨價格走勢所裁定，而在此之前，沒有任何人能夠裁定。這個例子說明，市場分析結果僅僅是一種預測，有可能對也有可能錯，應該把這種預測結果作為制定投資計劃的依據，但在計劃中必須作好應對預測結果錯誤的准備。投資計劃中的止損項目正是防止分析結果出錯的必要措施。 

㈥ 大數據分析方法解讀以及相關工具介紹

大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
要知道，大數據已不再是數據大，最重要的現實就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
大數據分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年，IBM宣布以17億美元收購數據分析公司Netezza；EMC繼收購數據倉庫軟體廠商Greenplum後再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨後，惠普收購實時分析平台Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標市場——大數據。是的，大數據時代已經來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機。
而在這裡面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對於大數據來說，最重要的還是對於數據的分析，從裡面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。下面，我們就來看以下八大關於大數據分析的工具。
EMC Greenplum統一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平台（UAP）是一款單一軟體平台，數據團隊和分析團隊可以在該平台上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系資料庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數據開發的硬體是模塊化的EMC數據計算設備（DCA），它能夠在一個設備裡面運行並擴展Greenplum關系資料庫和Greenplum HD節點。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監控、管理和配置Greenplum資料庫和Hadoop系統性能及容量。隨著Hadoop平台日趨成熟，預計分析功能會急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI雲版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。雲上的BigInsights軟體可以分析資料庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。
IBM隨後又在10月通過其智慧雲企業（SmartCloud Enterprise）基礎架構，將BigInsights和BigSheets作為一項服務來提供。這項服務分基礎版和企業版；一大賣點就是客戶不必購買支持性硬體，也不需要IT專門知識，就可以學習和試用大數據處理和分析功能。據IBM聲稱，客戶用不了30分鍾就能搭建起Hadoop集群，並將數據轉移到集群裡面，數據處理費用是每個集群每小時60美分起價。

Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟體支持靈活高效地處理Hadoop裡面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日誌、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標准格式（如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD）。正如資料庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop裡面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產品及Informatica平台的最新補充，旨在滿足從海量無結構數據中提取商業價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數據而構建的統一數據集成平台。

甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟體和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的「建造系統」。Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬體集成系統，在系統中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數據機採用Oracle Linux操作系統，並配備Oracle NoSQL資料庫社區版本和Oracle HotSpot Java虛擬機。Big Data Appliance為全架構產品，每個架構864GB存儲，216個CPU內核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟體支持費用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數據分析軟體平台InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發布Hadoop架構的SQL Server 2012大型數據處理平台。
統計分析方法以及統計軟體詳細介紹
統計分析方法有哪幾種？下面我們將詳細闡述，並介紹一些常用的統計分析軟體。

一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標，只能說明總體的某些數量特徵，得不出什麼結論性的認識；一經過比較，如與國外、外單位比，與歷史數據比，與計劃相比，就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標或相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數，如百分數、倍數、系數等，也可用相差的絕對數和相關的百分點（每1％為一個百分點）來表示，即將對比的指標相減。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特徵，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先後順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
進行動態分析，要注意數列中各個指標具有的可比性。總體范圍、指標計算方法、計算價格和計量單位，都應該前後一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據研究目的，採取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產生的指標數值不可比，可採用年平均數和年平均發展速度來編制動態數列。此外在統計上，許多綜合指標是採用價值形態來反映實物總量，如國內生產總值、工業總產值、社會商品零售總額等計算不同年份的發展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數調整）計算不同年份相同產品的價值，然後才能進行對比。
為了觀察我國經濟發展的波動軌跡，可將各年國內生產總值的發展速度編制時間數列，並據以繪製成曲線圖，令人得到直觀認識。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡種類繁多，如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況；二是揭示不平衡的因素和發展潛力；三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面；對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，並對不同計量單位的指標數值進行同度量處理。可採用相對化處理、函數化處理、標准化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，並據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代後期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便於國務院和有關部門及時採取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，採取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期；一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬於定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬於時間數列分析；另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬於回歸分析。
預測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數平滑法、周期（季節）變化分析和隨機變化分析等。比較復雜的預測分析需要建立計量經濟模型，求解模型中的參數又有許多方法。

㈦ 技術分析包括哪些內容

你好，技術面分析又稱技術分析(Technical
Analysis
)，是股票投資分析的專業術語。技術分析研究以往價格和交易量數據，進而預測未來的價格走向。此類型分析側重於圖表與公式的構成，以捕獲主要和次要的趨勢，並通過估測市場周期長短，識別買入
/ 賣出機會。根據您選擇的時間跨度，您可以使用日內(每 5 分鍾、每 15 分鍾、每小時)技術分析，也可使用每周或每月技術分析。
分析內容
發現趨勢
關於技術分析，您首先聽說的可能會是下面這句箴言："趨勢是您的朋友"。找到主導趨勢將幫助您統觀市場全局導向，並且能賦予您更加敏銳的洞察力--特別是當更短期的市場波動攪亂市場全局時。每周和每月的圖表分析最適合用於識別較長期的趨勢。一旦發現整體趨勢，您就能在希望交易的時間跨度中選擇走勢。這樣，您能夠在漲勢中買跌，並且在跌勢中賣漲。
支撐和阻力
支撐和阻力水準是圖表中經受持續向上或向下壓力的點。支撐水準通常是所有圖表模式(每小時、每周或者每年)中的最低點，而阻力水準是圖表中的最高點(峰點)。當這些點顯示出再現的趨勢時，它們即被識別為支撐和阻力。買入
/ 賣出的最佳時機就是在不易被打破的支撐 / 阻力水準附近。
一旦這些水準被打破，它們就會趨向於成為反向障礙。因此，在漲勢市場中，被打破的阻力水準可能成為對向上趨勢的支撐;然而在跌勢市場中，一旦支撐水準被打破，它就會轉變成阻力。
線條和通道
趨勢線在識別市場趨勢方向方面是簡單而實用的工具。向上直線由至少兩個連繼低點相連接而成。很自然，第二點必須高於第一點。直線的延伸幫助判斷市場將沿以運動的路徑。向上趨勢是一種用於識別支持線
/
水準的具體方法。反而言之，向下線條是通過連接兩點或更多點繪成。交易線條的易變性在一定程度上與連接點的數量有關。然而值得一提的是，各個點不必靠得過近。
通道被定義為與相應向下趨勢線平行的向上趨勢線。兩條線可表示價格向上、向下或者水平的走廊。支持趨勢線連接點的通道的常見屬性應位於其反向線條的兩連接點之間。
平均線
如果您相信技術分析中"趨勢是您的朋友"的信條，那麼移動平均線將使您獲益匪淺。移動平均線顯示了在特定周期內某一特定時間的平均價格。它們被稱作"移動"，因為它們依照同一時間度量，且反映了最新平均線。
移動平均線的不足之一在於它們滯後於市場，因此並不一定能作為趨勢轉變的標志。為解決這一問題，使用 5 或 10 天的較短周期移動平均線將比 40 或 200 天的移動平均線更能反映出較近時期價格動向。
或者，移動平均線也可以通過組合兩種不同時間跨度的平均線加以使用。無論使用
5 和 20 天的移動平均線，還是 40 和 200
天的移動平均線，買入信號通常在較短期平均線向上穿過較長期平均線時被查覺。與此相反，賣出信號會在較短期平均線向下穿過較長周期平均線時被提示。
有三種在數學上不同的移動平均線：簡單算術移動平均線;線型加權移動平均線;以及平方系數加權平均線。其中，最後一種是首選方法，因為它賦予最近的數據更多權重，並且在金融工具的整個周期中考慮數據。
風險揭示：本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。

㈧ 常用的分析方法及模型有哪些

質量及生產管理工具

1.TPM：生產改善過程中的重要工具之一

2.TQM：一項持續變革的有效管理體系

3.定置管理：強化現場管理和謀求系統改善的科學管理方法

4.5S現場管理法：現場科學管理的基礎工具

5.六西格瑪：世界最先進的質量管理法

6.JIT生產方式：使生產有效進行的新型生產方式

7.QFD法：一種顧客驅動的先進質量管理應用技術

8.田口方法：質量管理利器、企業技術創新不可或缺的工具

9.甘特圖：最常用的項目控制管理的有效工具

10.OPT：改善生產管理技術的新方式

11.PDCA：循環有效控制管理過程和工作質量的工具

12.AUDIT法：保證產品質量的先進質量管理控制方法

13.大規模定製：21世紀最重要的、最具競爭優勢的生產模式

㈨ 技術分析方法的內容

技術面分析的基本內容包括各種圖形分析、形態分析和指標分析。在此簡單介紹以下4種主要的技術指標分析：量價關系、分時圖、K線理論和均線理論。我們在前期的文章中都有詳細的介紹
1）量價關系
量價關系是技術指標分析的4大要素之一，量價先行，先見為量後見為價，其反應了量價之間的關系，在股市中，成交量能夠最直接反映出股票市場供求關系的變化。股市中流行著這樣一句話：「技術指標千變萬化，成交量才是實打實的買賣」，因此用成交量來判斷股票行情的發展趨勢是十分穩妥的。
2）分時圖
分時圖就是大盤和個股的動態實時分時走勢圖。在看盤實戰中，分時圖佔有及其重要的地位，是即時把握多空力量轉化（即市場變化）的基本指標，分時圖是比較適合短線操作者的看盤入口，能夠真實的反映出股價的瞬間變化。
3）K線理論
K線圖示記錄某隻股票在過去某個周期內的行情圖，它體現的是這只股票在這個周期內的開盤價、收盤價、最高價和最低價4個價位，這個周期可以是年月日，也可以是分和時。K線圖作為股票技術分析的基礎，也是股民看盤時最常用的一種技術分析工具，它的基礎用途主要是尋找最佳的「買賣點」。