《大数据时代》维克托•迈尔•舍恩伯格认为，大数据的核心就是预测。通过对大数据进行存储、挖掘和有效的分析，找出数据隐藏的相关性，如此情况下做出的预测和决策会更加精准，会释放出数据更多的隐藏价值，你所看到的就不再是冰山一角。
淘宝等电商已根据自己的数据平台，有效运用了大数据进行预测。相信大家都有网购的经历，在你浏览宝贝的时候，比如你输入“皮包”，弹出的对话框中就会显示各式各样的皮包，一些宝贝的商品介绍一栏就会有“猜你喜欢”的标签，这是淘宝网站根据你的平时的浏览记录，把你对颜色、款式、价格的偏好建立起一个数据库，然后进行大数据预测之后弹出的结果，这样一来既省去了消费者浏览的时间，也很有针对性地为卖家提供了展示的机会，一箭双雕，大数据预测何乐而不为。
对证券公司来说，开户的股民就是他们的用户，如何利用大数据来提供更好的用户体验，怎么用，恐怕是很多证券公司都考虑的问题。正如周鸿祎在自述中说的，其实很多时候企业并不需要去搞那些惊天地的大创新，贴近用户使用体验、增加用户好感的微创新可能更实用。
我就冒昧的尝试着从一个股民的角度，提提证券公司可以怎么利用大数据。数据的来源可以主要是客户行为数据的分析。
第一，可以从客户交易的数据中挖掘。
１、客户交易过的
2、操作频率高的
3、持有时间长的
4、客户赚到钱的、赔了钱的
5、客户放到自选股里的
对于以上几类情况，最简单的就是将有关证券、行业的最新消息弹给用户，提示阅读。
其次，完全可以借助证券板块的分类，对以上客户交易的股票属于相同、相关的板块的股票，以小窗或通知的形式，在手机、网上交易终端上弹出给用户，并标注说明“与您操作的某某股票同属xx行业且具有较好投资前景的股票，为您精选了N只，请您笑纳！”。 这个层次比较肤浅，稍深入一点，可以建立一个选股模型，在推荐的板块和股票中，进一步从上市公司基本面分析、技术指标分析，精选个股推送给用户。
我们还可以进一步发挥下，对某用户交易的数据再挖几铲子，可以对其历史交易记录再分析一下，结合具体股票的基本面、技术走势和时间等要素，归纳出用户成功率高的操作模式，为用户提供他自己都没有想到的投资策略。你说这够贴心不？（当然，屡战屡败的用户可能就真的无法总结出这百战多胜的依据了，幸亏我还有过胜利记录，虽然不多，嘿嘿）
如果政策允许，完全可以在ta准备交易某证券时，提示：您的选择太英明了，本公司今天已有x位用户与您英雄所见略同，购买了此证券！或者，您真是有独到见解，今日您是对此股票第一位钟情者！让ta可以换个角度考虑一下自己的交易是否合适。
第二、将客户交易情况统计形成数据分析图表，作为增值服务提供给股民。
可以提供多种分析角度，供股民选择。比如：从证券类型，大盘、中小板、创业板、债券、基金、理财产品等分类统计和显示交易额及盈亏比例，让股民明了自己究竟哪类证券做的成功；从时间角度，按月份、加上重要节假日，看看哪个月赚钱多，运气旺；还可以从交易方式，按电脑软件委托、手机下单、电话委托等。
可以分析提供股民的投资爱好，比如：行业上热衷煤炭、高科技、农林牧副渔等，形态上追涨、抄底等，操作上短平快、长期持有等，哪个方面收益大，哪个收益小。
第三、 （参考前一条）将提炼出来的成功率高的股民投资策略，转成一个产品的形式。
根据其核心要素和特点，起个名字，比如：涨停板敢死队策略、APEC蓝选股策略等等，可以将这些策略产品放在公共平台上供其他人选择使用或购买。当然，如果真的不错，可以考虑收费哦。然后，给这些策略标注上，“已经有xxx位用户选择”的类似内容，让客户找到认同感。
还可以从年龄上区分，划分为“激进青春”、“沉稳岁月”、“从容暮年”等，供我们股民自己对号找适合的位置。
第四、非交易方面的增值服务。
1、交易地点的安全提醒。可以从发送交易的电脑IP地址、手机位置信息，获取到客户所在地理位置，与客户基本信息中的地址（或经常交易的地址）比较，提醒客户不在通常交易地点注意账户安全。（这个是模仿QQ登录提醒的哦。哈哈）
2、顺着第1点，如果客户在外地，可以自动推送当地天气预报、吃住推荐、小吃、旅游景点等信息。哦，当地如果有营业网点，那也可以推给客户，最好能为提供享受到某些待遇就更美啦。
3、好吧，我想了这么多了，剩下的大家自己开动起来拓展思路吧！嘿嘿。
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