大数据100(398011基金净值)大数据100个常用算法

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• 1、大数据100

• 2、398011基金净值

• 3、大数据100个常用算法

• 4、大数据100指数

8月15日康强电子（002119）涨6.44%，收盘报17.51元，换手率24.2%，成交量88.95万手，成交额14.9亿元。该股为半导体、国产芯片、移动支付概念热股。资金流向数据方面，8月15日主力资金净流入4419.22万元，游资资金净流出1643.44万元，散户资金净流出2775.79万元。

重仓康强电子的公募基金

该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家；过去90天内机构目标均价为26.36。

根据2022半年报公募基金重仓股数据，重仓该股的公募基金共1家，其中持有数量最多的公募基金为大成360互联网+大数据100A。大成360互联网+大数据100A目前规模为1.13亿元，*净值1.736（8月12日），较上一交易日下跌0.86%，近一年上涨10.78%。该公募基金现任基金经理为夏高。夏高在任的基金产品包括:大成中证红利指数A，管理时间为2014年12月6日至今，期间收益率为112.89%；大成*收益策略混合A，管理时间为2020年9月18日至今，期间收益率为-14.23%；大成动态量化配置策略混合A，管理时间为2020年9月18日至今，期间收益率为1.96%。

大成360互联网+大数据100A的前十大重仓股

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07月08日讯 中海分红增利混合型证券投资基金（简称：中海分红增利混合，代码398011）07月07日净值上涨2.71%，引起投资者关注。当前基金单位净值为1.2404元，累计净值为2.6684元。

中海分红增利混合基金成立以来收益358.42%，今年以来收益24.63%，近一月收益14.93%，近一年收益64.40%，近三年收益86.57%。

中海分红增利混合基金成立以来分红17次，累计分红金额23.51亿元。目前该基金开放申购。

基金经理为邱红丽，自2014年11月18日管理该基金，任职期内收益54.77%。

*基金定期报告显示，该基金重仓持有东方雨虹（持仓比例6.53%）、山东药玻（持仓比例4.40%）、烽火通信（持仓比例4.38%）、迈瑞医疗（持仓比例4.09%）、红塔证券（持仓比例3.55%）、恒顺醋业（持仓比例3.51%）、桃李面包（持仓比例3.43%）、华安证券（持仓比例3.35%）、立讯精密（持仓比例3.35%）、浙江医药（持仓比例3.33%）。

报告期内基金投资策略和运作分析

2020年第1季度A股指数呈现先扬后抑的走势，期间1、2月份市场投资风险偏好也从快速上升直至3月份快速回落。1季度创业板和中小板指数的表现强于沪深300指数。表现相对比较好的行业是农林牧渔、计算机、医药；表现相对较差的行业是休闲服务、采掘、交通运输。我们认为虽然目前我国的疫情已经得到了良好的控制，但疫情在全球发展的情况还存在很大的不确定性，后期对全球经济的影响也存在很大的不确定性。同时从我国经济数据情况来看，整体实体经济受影响情况还没有明朗。但是在中国经济本身存在很大韧性的前提下，货币政策持续稳健宽松和政策对市场呵护的双重背景下，以及资产配置荒的大环境下，我们认为市场会受益于流动性的宽松，所以我们对市场中长期走势不悲观。我们认为后市板块和个股走势分化上还会比较严重，部分早期涨幅较大品种操作上不宜过度激进，要加强对基本面的跟踪和验证。品种上多关注中长期有持续成长的品种，主板多关注价值被低估的高股息品种。

回顾整个1季度，本基金一直坚持蓝筹+成长的投资策略，在配置了能够保持持续增长的蓝筹股的前提下，同时加大配置了一些成长股。

季度操作上会基本延续我们一贯的操作风格，并增加了一些消费板块的品种。

大数据可谓是最近几年比较火热的词了，大数据几乎影响着我们的日常生活，尤其新冠肺炎疫情以来，我们国家充分利用了大数据技术实现疫情的*防控和管理，行程记录、核酸记录、疫苗接种记录等无一不是大数据技术应用的体现。那么什么是大数据，大数据都包含哪些技术？今天我们一起来了解下大数据和大数据体系架构。

大数据，顾名思义就是体量很大的数据。麦肯锡全球研究所给出的大数据的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

那么，大数据到底要怎么进行获取，存储、管理和应用呢？谈到这就不得不提Hadoop，Hadoop的诞生实现了大数据的存储和计算成为现实。Hadoop最早起源于Lucene下的Nutch项目。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。2003年、2004年Google发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

Hadoop并不是单一的大数据处理工具，它是由多个大数据组件构成。其底层是 Hadoop Distributed File System（HDFS 分布式文件系统），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是大数据的计算引擎MapReduce ，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成等等。随着近几年大数据技术的迅速发展，已形成从数据采集、数据存储、数据计算、数据分析、数据共享应用等完整的大数据技术组件。

大数据技术架构

1.大数据采集工具

Sqoop、DataX、Kettle等数据采集工具可满足大部分关系型数据库及主流的非关系型数据库的数据采集任务；实时日志数据可通过Flume实现数据的采集。

Sqoop：是Apache下的项目，其主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

DataX：DataX是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

Kettle：Kettle最早是一个开源的ETL工具，全称为KDE Extraction, Transportation, Transformation and Loading Environment。Kettle以Java开发，支持跨平台运行，其特性包括：支持***无编码、拖拽方式开发ETL数据管道；可对接包括传统数据库、文件、大数据平台、接口、流数据等数据源；支持ETL数据管道加入机器学习算法。

Flume：Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

2.大数据存储工具

HDFS：分布式文件系统，所有采集到大数据平台内的数据都可以存储到HDFS中。

Kafka：Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。准确的说Kafka是消息中间件，不属于数据存储工具，不过由于其支持数据的持久化存储，通常实时数据也会通过Kafka保留一定周期的历史数据，所以经常在数据实时数据处理时用Kafka作为存储工具。

3.大数据计算引擎

大数据计算引擎包括批计算引擎MapReduce、Spark、TEZ等，实时数据计算引擎包括Flink、Spark Streaming等。

MapReduce：MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。

Spark：Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的基于内存的大数据计算引擎。

Flink：Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

Spark Streaming：构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片段（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。

Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。

TEZ: TEZ是一个Hive的运行计算引擎，由于没有中间存盘的过程，性能优于MapReduce。TEZ可以将多个依赖作业转换成一个作业，这样只需要写一次HDFS，中间节点少，提高作业的计算性能。

4.大数据分析引擎

基于大数据的算法分析引擎包括机器学习工具Spark MLlib，大数据OLAP引擎包括ClickHouse、HBase等。

Spark Mllib：Spark Mllib是Spark的机器学习（ML）库。旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。

ClickHouse：ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的用于在线分析处理查询（OLAP :Online Analytical Processing）MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），其能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse。

HBase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

时序数据库：时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。常见的时序数据库有InfluxDB 、Prometheus 、Graphite 等。

Redis：Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

以上就是大数据技术的基础，下一节我们一起来学习了解各大数据技术组件的应用场景。

南山智尚（300918）7月29日披露2022年半年度报告。2022年上半年，公司实现营业总收入7.80亿元，同比增长18.60%；归母净利润6970.03万元，同比增长16.27%；扣非净利润6411.70万元，同比增长7.19%；经营活动产生的现金流量净额为-1668.11万元，上年同期为-9465.52万元；报告期内，南山智尚基本每股收益为0.19元，加权平均净资产收益率为4.11%。

根据公告，公司集纺织服饰智能制造与品牌运营为一体，主营业务为精纺呢绒及正装职业装的研发、设计、生产与销售。公司第二季度实现营业总收入4.59亿元，同比增长27.34%，环比增长42.54%；归母净利润4143.08万元，同比增长15.31%，环比增长46.56%；扣非净利润3749.76万元，同比增长4.27%，环比增长40.87%。

2022年上半年，公司毛利率为31.38%，同比下降3.48个百分点；净利率为8.94%，较上年同期下降0.14个百分点。从单季度指标来看，2022年第二季度公司毛利率为31.55%，同比下降6.31个百分点，环比上升0.40个百分点；净利率为9.03%，较上年同期下降0.90个百分点，较上一季度上升0.23个百分点。

2022上半年，公司经营活动现金流净额为-1668.11万元；筹资活动现金流净额-3860.16万元；投资活动现金流净额-228.09万元，上年同期为-1115.78万元。

2022年上半年，公司营业收入现金比为78.81%，净现比为-23.93%。

资产重大变化方面，截至2022年二季度末，公司在建工程较上年末增加105.12%，占公司总资产比重上升2.88个百分点，主要系年产600吨超高分子量聚乙烯新型材料建设项目投入增加；应收账款较上年末增加33.28%，占公司总资产比重上升1.63个百分点，主要系按合同约定未到回款期。

负债重大变化方面，截至2022年二季度末，公司合同负债较上年末减少31.90%，占公司总资产比重下降1.51个百分点，主要系收取客户支付对价减少。

从应收账款账龄结构来看，截至2022年6月30日，公司账龄在1年以内的应收账款余额为2.25亿元，较上年末增长5779.21万元，占应收账款总额比例为95.25%，较上年末上升1.18个百分点。

从存货变动来看，截至2022年上半年末，公司存货账面余额为7.4亿元，占净资产的43.84%，较上年末增加9562.74万元。其中，存货跌价准备为8806.04万元，计提比例为11.91%。

偿债能力方面，公司2022年二季度末资产负债率为40.59%，相比上年末增加2.20个百分点；有息资产负债率为14.72%，相比上年末减少0.79个百分点。

半年报显示，2022年上半年末的公司十大流通股东中，新进股东为仲陆维、法国兴业银行，取代了一季度末的中信证券股份有限公司、南方大数据100指数证券投资基金。在具体持股比例上，邓兴文持股有所上升，郑锦强持股有所下降。

筹码集中度方面，截至2022年二季度末，公司股东总户数为1.57万户，较一季度末下降了403户，降幅2.50%；户均持股市值由一季度末的22.26万元下降至19.58万元，降幅为12.04%。

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