大数据在金融领域有什么用处？

首先先了解什么是大数据，当然是大啦，大数据时代不再是随机的抽样调查，而是全体数据。在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样，一切都在改变。我们得到的数据再也不是随机的抽样，而是所有的数据。“样本=总体”。大数据的核心：预测。它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。例如,
名为farecast的公司，找到了一个行业机票的预定数据库，系统预测的结果是根据美国商业航空产业中，每一条航线上每一架飞机内的每一个座位一年内的综合票价记录而得出的。通过预测机票价格的走势以及增降幅度，farecast票价预测工具能帮助消费者抓住最佳购买时机。到2012年为止，faecast系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价，farecast票价预测的准确度已经高达75％，使用fcat票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票可节省50美元。大数据以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。然后回答题主的问题，大数据和金融。麻省理工与通货紧缩预测软件
“10亿价格项目”(the billion prices project,bbp提供了一个有趣的例子。美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（cpi），这是用来测试通货膨胀率的。这些数据对投资者和商家都非常重要。在决定是否增减银行利率的时候，美联储也会考虑消费指数。一旦发生通货膨胀，工人工资也会增加。联邦**在支付社会福利和债券利息的款项时，这项指数也是他们参考的依据。联邦**为了得到这些数据，会雇用很多人向全美”个城市的商店、办公室打电话、发传真甚至登门拜访。他们反馈回来的各种各样的价格信息达80000种，包括土豆的价格、出租车的票价等。**采集这些数据每年大概需要花费两亿五千万美元。这些数据是精确的也是有序的，但是这个采集结果的公布会有几周的滞后。2008年的经济危机表明，这个滞后是致命的。政策决策者为了更好地应对变化，需要及时了解通货膨胀率，但如果以传统的依赖采样和追求精确的方式进行数据收集，**就不可能及时获得数据了。麻省理工学院（mt）的两位经济学家，阿尔贝托·卡瓦略和罗伯托·里哥本 o be no rigobon）就对此提出了一个大数据方案，那就是接受更混乱的数据。通过一个软件在互联网上收集信息，他们每天可以收集到50万种商品的价格。收集到的数据很混乱，也不是所有数据都能轻易进行比较。但是把大数据和好的分析法相结合，这个项目在2008年9月雷曼兄弟破产之后马上就发现了通货紧缩趋势，然而那些依赖官方数据的人直到11月份才知道这个情况。资料来源《大数据时代》
我们不制造答案，我们只是答案的搬运工。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色，人类独有的弱点，错觉错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。毕竟混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本质而无论是世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用它们才能得益
大数据是一种资源，也是一种工具，大数据提供的不是最终答案，只是参**，为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案的出现。这也提醒我们在使用工具时侯，应当怀有谦恭之心，铭记人性之本。