① 寶碩股份破產了有他的股票怎麼辦
三季報遲遲未能披露是投資者關注寶碩股份的焦點之一。「寶碩股份賬目查不清
、理不清」,知情人士對本報記者透露,寶碩股份有不少「賬外賬」,不少票據是2006
年新入賬的,盡管寶碩集團及其附屬企業佔用寶碩股份資金初步核查結果為5.35億元,
「但具體數字究竟是多少,查了三四個月查不清,目前無法確認」。
寶碩股份原定2006年10月31日披露三季報, 由於涉及包括未入賬的銀行借款等問
題, 根據規定需對財務報告中會計差錯更正,故披露延期至11月25日。但因為公司財
務狀況復雜,12月26日,會計師事務所向寶碩股份表示無法出具三季報審閱報告。
知情人士對本報記者透露,相關會計師事務所曾考慮給寶碩股份三季報出具「無
法提供任何保證的審閱報告」。
一位見過寶碩股份相關賬目的人士對本報記者表示,寶碩股份內控有問題,否則不
會出現這么多賬外賬,擔保沒有程序,蓋上章就行。
在曝出集團大量佔用和寶碩股份巨額擔保披露之前,寶碩股份每年公告秘而不宣,
其2006年8月披露的2006年中報表示,公司對外擔保僅有1.445億,並且數據堂而皇之顯
示,擔保總額超過凈資產50％部分的金額為0。
目前,寶碩股份被申請破產是否意味退市風險加大？中國人民大學破產與重組法
律研究中心主任王欣新教授認為,破產法對上市公司破產並無特殊規定,寶碩股份是否
退市要看是否符合證券法規的退市條件；被申請破產或進入破產程序不是退市條件,
被宣告破產卻是退市條件；但重整成功與是否退市也不相干,因為上市規則對退市有
單獨規定；目前,寶碩股份三季報、年報該出都得出。
此前,因為寶碩股份未在2006年10月31日之前披露2006年三季報,上海證券交易所
決定對公司予以公開譴責。三季報難產使寶碩股份受譴責,而2006年年報如未能按規
定出台,根據相關規定,寶碩股份將面臨退市。
如何保證2006年年報按時披露,寶碩股份有關人士曾對本報記者表示,公司將更換
會計師事務所,保證年報按時出台。
更換會計師事務所是否就會改變對寶碩股份賬目的看法？這也許值得拭目以待。
② 股票的問題
.A股的正式名稱是人民幣普通股票。它是由我同境內的公司發行，供境內機構、組織或個人（不含台、港、澳投資者）以人民幣認購和交易的普通股股票，我國A股股票市場經過幾年快速發展，已經初具規模。
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2.B股的正式名稱是人民幣特種股票。它是以人民幣標明面值，以外幣認購和買賣，在境內（上海、深圳）證券交易所上市交易的。它的投資人限於：外國的自然人、法人和其他組織，香港、澳門、台灣地區的自然人、法人和其他組織，定居在國外的中國公民，中國證監會規定的其他投資人。現階段B股的投資人，主要是上述幾類中的機構投資者。B股公司的注冊地和上市地都在境內，只不過投資者在境外或在中國香港、澳門及台灣。
二者的區別是：股、B股及H股的計價和發行對象不同，國內投資者顯然不具備炒作B股、H股的條件。另外，值得一提的是，滬市掛牌B股以美元計價，而深市B股以港元計價，故兩市股價差異較大，如果將美元、港元以人民幣進行換算，便知兩地股價大體一致。以字母代稱進行股票分類，不甚規范，根據中國證監會要求，股票簡稱必須統一、規范。可以相信，隨著我國股市的進一步發展，A股、B股、H股等稱謂將成為歷史。
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ST是「特別處理」special treatment的縮寫。（是垃圾股的代名詞）
1998年4月22日，滬深證券交易所宣布將對財務狀況和其他財務狀況異常的上市公司的股票交易進行特別處理（英文為specialtreatment，縮寫為「ST」）。其中異常主要指兩種情況：一是上市公司經審計兩個會計年度的凈利潤均為負值，二是上市公司最近一個會計年度經審計的每股凈資產低於股票面值。在上市公司的股票交易被實行特別處理期間，其股票交易應遵循下列規則：（1）股票報價日漲跌幅限制為5%；（2）股票名稱改為原股票名前加「ST」，例如「ST鋼管」；（3）上市公司的中期報告必須經過審計。
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G股就是已經完成股權分置的股票 ，如G三一，G金牛
而所謂"G板"這個概念是源於監管層還是民間？股權分置改革試點辦公室的一位人士道出一個基本事實。他說，"當時有過G板的叫法，但並非設立獨立板塊的意思。大致上是指進行了股權分置改革的這類公司，也就是G類公司。所以，如果說監管層說過G板，實際上是指G股。"
6月17日三一重工股票簡稱變更為"G三一"，成為中國證券市場第一隻G股。
"G股"的設立，表明了證監會的政策意圖。"不解決全流通就不能進行再融資"的規定，也讓更多的上市公司紛紛上報股改方案。在42家第二批試點公司中，至少有宏盛科技、中孚實業等10家公司提出再融資方案，約佔四分之一。
③ 國泰安數據中股票市場類型分類P9705什麼意思
三數據中堂股市場形式分類第970給什麼意思？就是數據線的意思
④ 數據堂的核心業務
1、數據商城
·服務價值：
數據堂在國內首先提出了「數據共享」的概念，並在2011年正式推出國內首個大數據交易平台（正式更名為數據商城-）。
·產品介紹：
業務涉及語音識別、智能交通、文本語料、圖像識別、社交網路、生活服務、地理位置、視頻處理、電子商務等多個領域的大數據資源。
2、數據定製
·服務價值：
專業面向科研機構及中高端研發企業，提供語音、圖像、視頻、文本語料等數據定製服務。
·定製內容：
採集：基於互聯網路的定向或定製採集；特定設備（如手機）及特定情境（如醫院，超市，車站等）下的定製採集。採集內容包括人臉圖片、文字圖片、車輛圖片、行人視頻、車輛視頻等多種類型。
標註：全方位的圖像標注，包括人臉標注、人體動作標注、車牌標注，或其它特殊要求的標注等。可承載數十萬，數百萬到千萬圖片數量的標注任務。
·定製方式：
眾采平台：移動環境下，通過眾包的方式採集大規模的圖像、視頻、語音、文字以及其它特殊數據；
眾標平台：通過眾包的方式標注處理大規模的圖像、視頻、語音、文字以及其它特殊數據。
眾爬平台：通過全球500多個合作站點，大規模高效率的爬取互聯網數據。
3、移動應用數據服務
·服務價值：
「數+」移動應用數據平台，整合行業數據，專業面向創新類APP、開發者提供免費增值的移動應用數據服務。
·產品介紹：
『數+』美食大數據API，通過SDK提供給APP包括餐廳、菜品、評價、特色服務等信息的實時在線數據服務介面。『數+』美食大數據覆蓋近500個城市及地區、200萬家餐廳，200萬道菜品、3000萬次用餐評價，覆蓋率達95%。
⑤ 數據堂齊紅威：如何實現數據價值最大化
1、數據商城·服務價值：數據堂在國內首先提出了「數據共享」的概念，並在2011年正式推出國內首個大數據交易平台（正式更名為數據商城-）。·產品介紹：業務涉及語音識別、智能交通、文本語料、圖像識別、社交網路、生活服務、地理位置、視頻處理、電子商務等多個領域的大數據資源。2、數據定製·服務價值：專業面向科研機構及中高端研發企業，提供語音、圖像、視頻、文本語料等數據定製服務。·定製內容：採集：基於互聯網路的定向或定製採集；特定設備（如手機）及特定情境（如醫院，超市，車站等）下的定製採集。採集內容包括人臉圖片、文字圖片、車輛圖片、行人視頻、車輛視頻等多種類型。標註：全方位的圖像標注，包括人臉標注、人體動作標注、車牌標注，或其它特殊要求的標注等。可承載數十萬，數百萬到千萬圖片數量的標注任務。·定製方式：眾采平台：移動環境下，通過眾包的方式採集大規模的圖像、視頻、語音、文字以及其它特殊數據；眾標平台：通過眾包的方式標注處理大規模的圖像、視頻、語音、文字以及其它特殊數據。眾爬平台：通過全球500多個合作站點，大規模高效率的爬取互聯網數據。3、移動應用數據服務·服務價值：「數+」移動應用數據平台，整合行業數據，專業面向創新類APP、開發者提供免費增值的移動應用數據服務。·產品介紹：『數+』美食大數據API，通過SDK提供給APP包括餐廳、菜品、評價、特色服務等信息的實時在線數據服務介面。『數+』美食大數據覆蓋近500個城市及地區、200萬家餐廳，200萬道菜品、3000萬次用餐評價，覆蓋率達95%。
⑥ 張涵誠：關於數據變現的十種商業模式
進入2016、數據，已經成為每一個行業和各種業務職能領域重要的生產因素和變革力量。數據的積累、合作、整理、挖掘、利用是現代企業所必需的基本素養，沒有它，你的企業將無力面對大數據時代的競爭。我們對於海量數據的挖掘和運用，也預示著新一波生產效率增長和消費者個性化需求的到來。今年我們看到，很多做大數據的公司已經從實際的項目中找到了做大數據的價值變現的路徑，探索出了正確的大數據變現之路。
但依然有很多的問題困擾著企業的決策者和創業者，筆者結合我們最新的研究實踐總結了如下十種商業模式和同行分享。
數據+物體=智能
（未來人工智慧是數據變現的最好方式，當前2B的智能買單意願更強，個人還比較難）
從國內外的互聯巨頭的投資動向不難看出，傳統的盈利的大數據公司開始涉足硬體市場，利用其固有的軟體技術整合硬體廠商快速的占據市場的有利位置。硬體是連接線上與線下的重要組成手段。所以筆者以為智能硬體這才是大數據正在的用武之地，才是大數據最終的價值所在！
毫無疑問，數據支持到搜索，購物和社交，這是變現的絕佳方式。
GFBAT（Google, Facebook, Bai, Alibaba, Tencent，總市值幾萬億）的數據變現最早的企業
網路加工數據變成有價值的可供搜索的信息，進而產生廣告價值，阿里巴巴讓商品信息成為購物的入口，供人買賣，生產交易價值。騰訊，建立人和人的關系，產生廣告價值，成為社交入口。非常肯定的說這是數據1.0。
數據徵信評價機構（通過數據加快貸款、通過數據降低風險）
BAT巨頭紛紛進入大數據徵信市場，也正是看中了這千億級的藍海市場。據平安證券估計：中國徵信行業未來市場規模將達千億元，其中企業徵信市場規模有百億元，個人徵信市場規模有千億元。有著國企背景的中誠徵信則更加progressive，給出了未來市場過萬億的預期。
美國徵信市場由傳統徵信機構、商業信息服務機構、創新型的金融科技企業三種力量組成。
傳統徵信機構以全球最大的個人徵信機構Experian、全球第二大徵信機構Equifax、徵信數據挖掘公司FICO為代表，基於掌握的消費者和支付數 據提供徵信服務。
商業信息服務機構Dun & Bradstreet以龐大的全球商業資料庫-全世界最大的企業信用資料庫知名，基於其全球化的發展戰略，主推風險管理服務（貢獻營收62.7%）和銷售及市場拓展（37.3%），利用徵信業務的規模經濟獲取高毛利率。
創新金融企業Zestfinance則以技術輸出為主要手段，利用傳統的信貸記錄等數據、大量交易信息、法律記錄、租賃信息、網購信息等數據（第三方、網路、調研），使用機器學習的大數據分析模型進行信用評估，取得不錯的實效，將信貸的成本降低了25%。
數據徵信評價機構
2016年度，國內企業徵信領域企業資料庫涵蓋數據量前5名依次為：1.益博睿2.鄧白氏3.信用視界4.鵬元徵信5.棱鏡徵信。依託大數據整合手段，可以預見在未來十幾年內，中國必將出現幾家對市場經濟健康運行發揮巨大作用的規模化企業徵信機構。
基因大數據指導生命科學
目前華大基因凈利潤在1億元左右，不過深圳不少基金經理認為，作為基因測序的龍頭，華大基因上市估值可能一步到位，其市值或直接到1000億左右。華大基因的招股說明書顯示，2015年上半年歸屬於母公司的凈利潤為7565萬元，2014年度，2013年度的凈利潤分別為2456萬元、13588萬元。
生命經濟的發展才是未來：面向人類最根本需求的經濟形態和創新會是最大趨勢。實現從後工業時代到生命經濟時代的轉變，需要大眾轉變觀點、政策扶持以及科研機構的多方推動。未來，以國家基因庫作為支點，圍繞生命科學發展的產業，會走入從科學研究到產業化的發展之路，最終實現為人類服務的目標。
在未來社會發展上，影響人類社會經濟和生命質量上有三個重大的問題。一是出生缺陷，二是代謝性疾病和心腦血管，三是腫瘤。這三個疾病導致人類醫療費用的支出70%到80%，而這三個疾病的防控唯一的辦法就是用現代科技和大數據的支撐才能夠解決這樣的問題。
我們依靠基因科學技術，產生的大數據來引領著未來的大發展，來支撐著小康社會建設，以一個前所未有的高科技來作為支撐和引領我們一定能在某些領域走在世界前沿。
通過大數據分析為投資提供服務在各行各業並不少見，在傳統股票領域，常見的數據分析指標有RSI相對強弱指標，KDJ隨機指標，MACD指數平滑異同平均線等。這些指標常被用於分析股票走勢，以提供給用戶做投資參考。
共享經濟最大程度釋放數據信息價值。專業領域的數據共享者
這類代表性企業包括，滴滴，UBER，Airbnb、小豬，總市值在幾千億規模，未來會有更大的企業加入
我認為共享經濟實際上是大數據2.0。這個在今年的數博會，克強總理的發言原文：「 【只有共享經濟數據才能無限放大】此外，總理認為我們還要發展共享經濟，因為只有共享，數據才能無限放大，這不僅僅是做加法、乘法，而且共享經濟作為新業態假以時日，將為中國經濟注入強大力量。同時共享經濟也是分享經濟，讓每個人都有平等創業的機會，每一行都能出狀元。在「雙創」方面，未來這些企業中將會誕生小巨人。此外，共享經濟讓人人都能受益。中國的「寬頻中國」建設就是要拉近城鄉、東西部的數字鴻溝，而提速降費也是拉近數字鴻溝的方式和手段。
為什麼這類企業是數據變現排名第二的公司呢，因為這類企業的數據因為共享被無限的放大。第一個是所有權的價值信息到使用權的價值信息，所有權的價值信息可能在網上就一次，CPS，但如果共享就不斷的把同一輛車可以坐無限多次。第二個是對於自身的價值到信息對於其他的行業價值，現在是企業間的共享，共享經濟來了以後會形成整個行業裡面，產業裡面的數據共享，也就是企業跟企業之間的數據怎麼交換，怎麼共享，所以這樣在企業之間數據的交換價值也會被無限的放大。比如滴滴一輛車每天都幫滴滴產生收益。第三個是單一的數據價值到多元的數據價值，這就變成了數據*數據的價值。比如說我是銀行的數據價值，但銀行的數據價值活性很差，銀行數據維度比較差，社交數據就比較鮮活，所以單一的數據價值對於銀行來講是有作用的，但是銀行和社交的數據加起來，它的數據的流通性及我們叫跨界融合數據的價值數據也會被無限的放大。再比如滴滴的數據可以用來做保險。
專業的數據加工者數據研究 報告（數據支持到咨詢研究類型的企業，如湯森路透、萬德、尼爾森、艾瑞、易觀）
這類企業深入加工數據，針對一些對數據決策依賴比較深入的企業提供服務。金融、電商、新經濟領域。
湯森路透得總裁吉姆·史密斯說：大數據對湯森路透非常重要。從某些方面來說，我們已經長期在管理大型復雜的數據了。我們面對的挑戰與其他大型科技公司不一樣，過去近25年裡，我們一直在管理和整合我們所服務的不同行業領域的各類數據。我們投入了大量的資金來整合眾多的數據，集成資料庫，讓客戶可以簡單地掌握和搜索所需要的數據資料，而不必再花時間了解來源或復雜性。
萬德數據服務（Datafeed）這樣描述自己：中國市場的精準金融數據服務供應商，為量化投資與各類金融業務系統提供准確、及時、完整的落地數據，內容涵蓋：股票、債券、基金、衍生品、指數、宏觀行業等各類金融市場數據，助您運籌帷幄，決勝千里
為客戶提供標準的結構化數據，支持模塊化訂閱，同時滿足客戶個性定製需求，實現合作夥伴式的落地數據服務。
艾瑞用戶行為產品是由艾瑞咨詢自主研發，基於中國PC終端和移動智能終端的用戶行為研究產品。通過深入分析多維度PC及移動網民的行為特徵，及競爭對手的數據情況，為互聯網、移動互聯網、廣告公司、廣告主及電信等行業客戶，將PC及移動互聯網需求量化呈現，是真實反映中國互聯網及移動互聯網市場發展狀況的數據產品。
這類企業深度的研究報告+個性化的數據定製+行業領域的專家智慧積累成就了這個行業的客戶也成就了自己。
大數據咨詢分析加工服務（埃森哲：數據人工加工、數據堂）
當企業第一方數據價值被掏空，企業需要發展外部數據彌補自身數據的不足，需要採集第三方數據開拓新的業務，發展新的客戶的時候，企業就提出了數據采購需求，但一般來說這些數據需要爬或者定向采購，當數據源不能滿足企業需求的時候就需要數據加工和分析服務。2015年，美國對信息服務的總需求預計超過6,000億美元。
利用數據分析獲得的認識正逐漸成為企業的一大競爭優勢。企業利用數據分析結果實施、優化決策。任何擁有大型客戶資料庫的企業都可能發展成為這一場信息新博弈中的重要勢力。過去，數據市場僅僅局限於傳統的市場調查與數據服務公司。
專業的數據數據營銷者：精準營銷DSP+簡訊、email、私信（暴力廣告，獲得線索，客單價較高的產品，如地產）
DSP行業產業鏈上的角色包括廣告主、廣告代理商、DSP、廣告交易平台、DMP、SSP、廣告網路、廣告聯盟、媒體以及受眾。
廣告主或代理商通過DSP進行投放，DSP幫助廣告主或代理商通過搜索引擎、廣告網路以及廣告聯盟進行投放，同時DSP可以接入多個廣告交易平台或可以接入多個SSP來獲取媒體受眾資源，而廣告主則通過DSP對廣告交易平台中的流量進行基於受眾的購買。
2012年是中國DSP發展的元年，經過過去3年多的醞釀，去年出現了大量的DSP服務商和技術提供商。並且在一些巨頭的廣告交易平台的推出影響下，DSP所能夠投放的廣告的量迅速增長。2013年更多的廣告平台出現、更多的媒體接入這些平台，同時提升了廣告供給量、刺激了廣告主的興趣，市場獲得非常高速的增長。在市場上RTB的購買方式是主流。另外，移動端的DSP初露端倪，未來極具成長空間。
能夠為廣告主、代理公司提供全面服務的服務商，有艾維邑動、愛點擊、璧合網路、傳漾、好耶、互動通、晶贊科技、聚勝萬合、派擇、派瑞威行、品友互動、隨視傳媒、泰一指尚、新數網路、億瑪、億贊普、易傳媒、悠易互通等。
這不可能是獨角獸，但第一方數據的加工利用絕對是最好的數據變現方式（每個企業都可以發掘自身企業數據的價值指導企業優化）
大數據在全球范圍內的市場規模同樣巨大，根據IDC 發布最新研究結果，預測到2018 年全球大數據技術和服務市場的2018 年的復合年增長率將達到26.4%，規模達到415 億美元，是整個IT 市場增幅的6倍。從行業結構來看，大數據應用主要集中在金融、通信、銷售和政府領域，在醫療和旅遊行業也有應用，但佔比相對較低。
簡訊、email、私信（暴力廣告，獲得線索，客單價較高的產品，如地產）
數據開放平台（如新浪數據開放平台、網路數據開放平台、騰訊數據開放平台等）
BAT開放平台的特點
一、騰訊的開放是產品層面的開放，核心資源不可能開放
二、網路的開放是技術層面的開放，過度開放，對網路來說是風險
三、阿里的開放是產業鏈的開放，但生態的封閉
十、大數據交易所，未來一切公司都是數據公司，一切都將數據化，那麼每個公司都會有
一個數據合作部門，他們用來使內部數據和外部數據流通，產生價值
因此我本人非常看好這類公司，我認為數據的3.0我認為是數據交易，數據商品化是大數據產業生態走向文明的方式。現在數據都在線下交換，企業和企業之間，或者個人與個人之間進行交換，但這裡面沒有商品，數據商品出來之後是大數據的3.0，但是這個時間還需要10年左右。不過這樣的部門，如在網路很早就有，主要來合作自己不能爬到的數據的價值。這看起來交易所要滿足這些人集中交易數據的需求。實現公開的合法的數據買賣。目前這樣的交易有如下幾個形式
1）數據以在線雲的方式提供API介面對外輸出；
2）數據定向采購，線下交易；
這種模式永遠存在，而且大家基於朋友的信任和很多利益的私密性，願意私下進行數據交易，不願意拿到檯面上；
3）數據加工處理後在進行交易。
專門有數據加工的企業出現，
3、因此也成為了主要的數據變現方式
數據是生產資料，如同原油，在原油加工廠柴油、汽油、潤滑油、化工品、化學品、精細化工品、