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从小开始,我们就学会了通过工作获得成果。


  因此,每当我们期望从某件事上取得良好的结果时,我们就准备尽一切努力。


  但是,正如田中昭夫(AkioTanaka)先前指出的那样,交易本质上是违反直觉的。


  实际上,交易中有一个术语称为“保姆交易”,这意味着盯着您的屏幕并观察市场的每一个动向。


  某种程度上,我们的大脑使我们认为交易的“关注度”越高,结果就会越好。


  不幸的是这是一个完全的误解。


  我们需要做的是:在进入交易之前,我们对市场趋势有一个完整的了解,并且我们已经建立了一个目标点和一个止损。


  然后,当我们进入行业后,我们所要做的就是喝杯咖啡,小睡一会。


  与其专注于盯着交易屏幕,不如错过任何波动对其订单的影响。


  从这个角度看,这次黄志民选择跳出数据新闻领域,从事大数据和数据可视化创业,也是回归基础和技术的体现。


  这不是离开,更像是深入。


  数据新闻的概念虽然很热,但在我国却以/千人一面/的形式存在。


  学习者多,读者少,同质化严重,互动性不足,难得有影响力的数据新闻。


  是最具影响力的数据新闻学。


  的现实状态。


  不过,幸好/船大好调头/,年轻的事物总有改正错误的机。


  时,把根刺得更深,总比一直在树冠上挥洒自如要好得多


  要培养具有/数据素养/的数据队伍。


  在大数据时代,传统新闻工作者的数据素养达不到要求。


  只能依靠证券金融机构的分析后进行报道,过于被动。


  因此,经济新闻报道应该培养和招聘专业能力强的数据分析人员,成立数据团队,改变这种被动局面。


  数据团队的成员不在于/多/,而在于/精/。


  成员不仅要有经济相关的专业知识,还要有大数据思维,有较强的数据分析和处理能力。


  因此,人才的培养要从专业学习开始。


  例如,一些财经类高校开设经济学、新闻学等方向的课程,利用其独特的经济优势进行专业教学。


  这样才能使学生在市场分工越来越明确的大数据时代,发挥专业优势,适应市场需求。


    第二,加强/数据库/建设,强化技术创新


  在大数据时代背景下,满足受众需求是经济新闻的生存之道。


  只有及时、准确地收集、分析、处理数据,获取第一手资料,才能实现。


  如今,经济新闻的竞争很大程度上取决于数据整合的能力。


  因此,加强数据库的建立是刻不容缓的。


  如美国著名财经期刊《时代周刊》、《福布斯》等,它们都得益于财经数据库,提升品牌竞争力。


  /值得注意的是,对于金融等具有持续数据形成机制的行业的信息采集,用户数据信息将在这个数据库的建立中发挥更重要的作用和地位。


  /对于单一媒体来说,建立数据库可能有一定难度。


  在规模经济的驱动下,可以通过建立多家媒体的合作平台,实现资源共享。


  通过资源数据的共性和技术合作,可以提高财经数据的准确性,从而提高经济媒体的权威性和公信力,达到互利共赢的效果。


  此外,在专业设备上要与时俱进,实现技术创新,培养员工的机器学习能力。


  

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