所谓的大数据是指多维度、多地点数据，大数据往往被应用在拥有海量信息或者海量消息的不确定环境中做信息相关性的确定。大数据相关性处理和计算能在巨大的信息中找到相关性最高的匹配信息，其结果就会带来极高的生产效率。比如有的人通过大数据能找到失散多年的亲人和被拐儿童，也可以通过大数据侦破多年失去线索的悬案，也能在不同国家“婚介网”找到符合自己结婚条件的人。由于大数据匹配的高效性，随着大数据计算在社会上的普及，大数据得到了广泛的应用。
大数据就是把不重复的信息组合在一起形成的数据。比如“切割机”这个信息，可以转化成可计算的编码数据，这个词用人类的语言可以转化成200多种数据。如果你只使用一种数据进行计算匹配，就意味着，你少了199+多的被匹配的机会，如果简单地定义为每次数据匹配都是一次商业合作的成功机会，结果很明显，使用大数据匹配就多了近200倍的商业成功机会。
大数据也被称为多维矢量数据，用我们平常的话来讲，就是具有独立特征或者不同属性的信息，而不是属性相同却不断重复的信息。用数学语言来解释，大数据是每个数据都拥有不同的值，数据的立体方向通常称之为维度，而那些重复的数据其实拥有相同的斜率，只不过是大小不同而已，在做数据处理时其实是同一个值。
大数据应用主要是不同地点的数据做相关性匹配。比如我们每个人都有各自不同的身份信息(矢量数据)，把这些信息整合在一个身份证上，再把身份证信息捆绑在手机号码上，那么当我们移动到不同的空间时，手机基站会自动连接我们的手机，然后计算机就能够通过数据匹配从本地区、本市、本省、其他省通过手机号找到身份匹配的人，所以我们的防疫码会自动的变化和被赋色。
影响大数据应用结果的两个主要因素，分别是矢量数据的多少和地点位置的变化。大数据应用的实质是在一个动态的已知数据库中，寻找到符合条件的另外一组数据。而地点和位置就如同我们的身份证号，被赋予了很多信息，这些信息也是数据逻辑运算的初始值，当我们把这个简单的大数据应用原理应用到出口寻找国际采购商时，我们就很容易知道如何用大数据获得国际采购商了。
人类已经进入了高效的信息处理时代，如果现在还利用固态的、传播半径有限的信息寻求匹配信息不再有任何机会。这就好比有了滴滴打车的准确信息匹配，那些不使用大数据匹配的打车个人和出租车司机，就可能几乎没有获得订单的机会。（滴滴打车的匹配概率也是由其地理位置决定的）
大数据是动态数据，其特征是分散与零碎，大数据匹配是动态匹配，其匹配结果由变化的位置和形成的数据库中相关数据的总量所决定，因此那些信息源单一或者信息固化、流动性差的数据，尽管是多维度矢量数据也不会被有效的应用。
人类社会由两部分信息构成，第一是自然信息，这是来自自然界的信息，通常被叫做科学信息，科学信息是人类决策的基础信息。另外一部分是人文信息，人文信息含有人类的价值信息，它是人类的商业和行动信息。在全球做商业时，企业要积极出口就必须使用大数据，用科学信息做决策，用人文信息做出口。
离岸人民币兑美元跌破7.30关口，日内跌超700个基点
2022-10-24 来源: 搜狐网
金融界10月24日消息 离岸人民币兑美元跌破7.30关口，再创阶段新低，日内跌超700个基点，现报7.3060。
南华期货在研报中分析表示，上周，无论是美元指数还是人民币汇率皆呈现双向波动状态，走势较为胶着。
本周的话，预计人民币汇率双向运行特征或进一步放大，走势基本追随美元指数，运行区间为7.155-7.295。美元指数方面，预计仍延续上周震荡走势，运行区间为110-115。虽然在上周五夜盘期间，日央行对汇市进行了干预以支撑日元汇率，但我们认为，这只能减缓日元下跌的斜率，而不能真正解决根本问题。上周公布的美国经济数据显示美国劳动力市场依旧紧张，时薪通胀或难以回落。国内方面，宏观经济环比企稳特征已有所呈现，随着前期稳增长措施的不断落地，我国经济预计呈现慢复苏状态。
外汇政策方面，从最近的人民币汇率中间价来看，基本维稳在7.11左右，表明央行不希望在岸人民币过快的突破7.25左右。目前外围环境动荡，仍需关注监管层动态。中美利差方面，由于“新美联储通讯社”Nick Timiraos撰文称，美联储考虑12月放缓加息步伐，在一定程度上会影响美联储加息预期。但考虑到通胀问题以及中期选举因素，市场对美联储的加息预期并不会大幅度回落，中美利差仍将进一步拉大。
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