一纸读懂中国另类数据
全球另类数据兴起背景
1.全球另类数据发展历程
在全球范围内，另类数据的兴起是一场由技术进步与市场需求共同推动的变革。起初，在金融领域，投资者主要依赖传统金融数据，如股票交易数据、财报等来进行决策。随着互联网、大数据等技术的飞速发展，数据种类和数量呈现爆炸式增长，人们发现传统数据已难以满足对市场全面、深入洞察的需求。
2008年金融危机后，市场对风险管理和投资决策的精准性要求更高，促使人们开始探索新的数据源。另类数据逐渐进入视野，如卫星图像用于监测企业库存、社交媒体数据反映消费者情绪等。2010年后，量化投资策略兴起，对数据的需求进一步增加，另类数据开始被广泛应用于投资分析、企业经营等领域。从最初的尝试到如今的广泛应用，另类数据在全球范围内经历了从萌芽到蓬勃发展的过程，成为数字经济时代不可或缺的生产要素。
2.另类数据对传统金融分析的影响
传统金融分析方法主要基于财务报表、市场交易数据等，具有一定的滞后性和局限性。而另类数据的出现，为传统金融分析带来了全新的视角和方法。
在数据时效性上，传统数据更新频率较低，如财报通常按季度发布，而另类数据如电商销售数据、社交媒体情绪分析等可实时更新，能更快速地反映市场动态。在信息全面性方面，传统数据难以涵盖企业运营的方方面面，而另类数据如交通流量数据可反映企业物流情况，卫星图像可监测工厂生产活动等，使分析更加全面。在预测准确性上，结合另类数据可提升模型的预测能力。例如，通过分析卫星图像中停车场车辆数量，预测零售企业的销售额；通过社交媒体情绪分析，预测股票市场走势。这些都表明，另类数据能有效补充和提升传统金融分析方法，为投资者提供更精准的决策依据。
中国另类数据发展现状
1.中国另类数据发展水平
中国另类数据发展已取得突出成果，在多个领域广泛应用。在宏观层面，能编制物价、就业等指数，助力清晰认识经济形势；中观层面，可分析企业经营、预测行业景气，跟踪产业发展；微观层面，则用于投资决策辅助和个人信用判断。
从发展历程看，起步虽晚于全球，但发展速度迅猛。近年来，随着数字经济加速发展，中国另类数据行业迎来新机遇，市场规模不断扩大。相较于全球，中国另类数据在某些特定领域如电商数据、移动互联网数据等方面更具优势，拥有庞大的数据量和丰富的应用场景。不过，在数据处理技术、分析模型等方面，与国际先进水平仍存在一定差距，有待进一步提升。
2.中国数据监管环境对另类数据的影响
中国数据监管环境对另类数据影响深远。一方面，严格的监管为另类数据发展筑牢安全防线。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，构建起数据安全与隐私保护的法律框架，确保另类数据在收集、处理和应用过程中合规合法，有效防范数据泄露、滥用等风险。
另一方面，监管也带来诸多挑战。部分监管要求缺乏量化指标，如“最小化原则”和“匿名化”标准不明确，给企业实际操作带来困难。企业在遵循监管要求时，可能需要投入更多资源进行数据合规性改造，增加了运营成本。在数据跨境流动、数据共享等方面，严格的监管政策也使得另类数据的获取和应用受到一定限制，企业需在合规与创新之间寻找平衡。
3.中国另类数据主要来源
中国另类数据来源丰富多样。互联网平台是重要渠道之一，如电商平台的交易数据，能反映消费趋势和企业经营状况；社交媒体的数据可分析消费者情绪和市场需求。物联网设备也不断贡献着另类数据，传感器收集的环境、交通等数据，为城市管理、交通运输等行业提供决策支持。
还有卫星图像数据，可用于监测农业产量、企业库存等；公共数据如工商注册信息、税务数据等，也能从侧面反映企业经营情况和市场环境。这些数据来源各有特点，互联网平台数据量大、更新快，但存在数据噪音；物联网数据实时性强、准确性高，但需要强大的数据处理能力；卫星图像数据覆盖范围广，但获取成本较高。
4.中国另类数据市场的独特机遇
中国另类数据市场机遇众多，潜力巨大。中国庞大的市场规模和消费群体，为另类数据提供了丰富的应用场景。在消费领域，电商、社交等平台产生的海量数据，可助力企业精准营销、优化产品服务。在金融领域，另类数据可用于风险控制、投资决策，提升金融机构的服务能力和风控水平。
数字经济的快速发展，进一步推动另类数据市场需求增长。政府积极推动数据要素市场建设，完善数据交易流通机制，为另类数据行业发展营造良好环境。随着技术的进步，数据处理和分析能力不断提升，将挖掘出另类数据更多价值，推动其在更多领域应用，为中国经济高质量发展注入新动力。
月狐数据在“中国另类数据”业务场景的服务
1.月狐数据的数据来源
数据来源的构成是多元化的，整合了线上与线下多个渠道的原始信息。线上数据指标主要来源于自研SDK、运营商数据等方式，收录了中国境内接近200万个APP的线上行为数据，涵盖活跃用户数量、新增与留存、行业渗透情况等。线下数据指标则通过LBS（基于位置的服务）和Wi-Fi命名解析技术，收录了近500个门店或工厂的人流数据，包括实体店面数量、客流数量等。此外，数据采集还结合了社交媒体数据、安卓底层应用列表数据、网络信号数据和基站数据。这些来源共同构成了稳定合规的数据源，实现了对交易类指标（如支付指数、交易订单数量、新增设备数）、线上指标（如小程序与APP活跃数据、安装留存率）和线下指标（如线下客流指数、在营门店数、工厂人口指数）的全域数据指标整合。数据采集方式标准合规，结合了多种数据来源，不断扩充数据上限。
2.月狐数据的处理与清洗方法
数据处理遵循标准化的流程，旨在将原始数据转化为可用于深度分析的高质量信息。第一步是数据采集与整合，通过SDK、运营商、社交媒体等方式，收集整合每只股票线上和线下的全域数据指标，并将财务数据、线上数据、线下数据进行标准化归类与整合。第二步是数据计算处理，对标准化后的数据，根据企业的行业差异，进行差异化的线性加权建模计算。这一过程会通过多轮对比，分析每项指标与财务数据的相关性，从而确定不同指标的权重，最终输出与财务数据具有高拟合度的实体经营指数，例如综合经营指数、线上活跃指数、线下规模指数。数据处理过程会进行异常值自动校准，并支持动态权重分配。数据颗粒度可以下钻到日级，并聚合为周、月、季度、半年、年度等不同时间维度，提供同比和环比的结果对比，使数据直接可用，可视化程度高。
3.月狐数据服务的行业和领域覆盖
服务覆盖了多个主流行业和广泛的上市公司。目前已覆盖互联网、新能源汽车、消费、零售等22个一级行业和205个二级行业。具体覆盖的上市公司数量超过400家，涉及A股、港股及美股中概股。数据指标的设计能够适配不同行业的特性，例如，线下实体客流数据可覆盖在中国拥有实体门店的全行业领域，预计覆盖154家上市公司；线上活跃用户数据可覆盖在中国上线小程序或APP的全行业领域，预计覆盖334家上市公司；支付人数数据则覆盖互联网、新消费、旅游出行、新能源汽车等多个领域，预计覆盖超过100家上市公司。这种覆盖使得服务能够为不同行业的投资分析提供支持，从移动互联网行业的长期跟踪到品牌健康度的监测与诊断，均可提供相应的数据洞察。
4.月狐数据解决方案对客户的帮助
解决方案旨在通过提供多维数据和分析工具，为投资决策提供关键输入。首先，能够满足前瞻性洞察需求，提供日级T+3更新的线上和线下另类数据，帮助机构优先于市场发现信号，更早察觉企业经营变化趋势和潜在投资机会，预警并规避投资组合风险。其次，为投资决策提供关键输入，提供经过高拟合度计算的综合经营指数等分析数据，这些指数可以作为量化因子，或用于深度的企业基本面分析，辅助进行更准确的投资决策。再者，提供更实时客观的企业尽调数据补充，透过线上App/小程序DAU和线下门店客流数据，透视企业的真实经营状况，作为传统尽调的有效补充。此外，还能提升效率与优化成本，数据经过清洗、标准化和指数化处理，获取后即可使用，能减轻内部数据预处理的负担。最后，具备定制化能力，可以合理评估客户提出的线上线下另类指标需求，利用规范的数据采集、处理、整合经验提供有效数据。
月狐数据的数据合规性与隐私保护措施
1.遵守中国数据保护法规的情况
数据合规安全一直是坚守的红线。长期接受中国信通院等相关机构的监管，并拥有完善的法务和风控部门进行合规评估。在数据管理能力方面，依据国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018)，数据管理能力成熟度已达到稳健级（三级），获得了相应的等级证书。与工信部、商务部、国家市场监督管理总局、各地方市场监督局等相关部委建立了长期良好的合作关系，并曾参与数据管理办法的起草工作。这些实践体现了对国内数据保护法规体系的遵循与融入。
2.数据采集过程中的用户隐私保护
在数据采集的技术与流程层面，采取了多种措施。数据采集方式强调标准合规，结合了SDK数据、运营商网络数据、安卓底层应用列表数据、网络信号数据、基站数据等多种来源。对于SDK的采集，通过了相关的安全专项检验，获得了SDK安全证书，表明其软件开发工具包具备安全配置能力。这些多元化的采集方式是在合规框架下进行的，旨在丰富数据维度，同时确保数据采集过程的规范性。数据使用过程留有痕迹并进行审计，以监控数据使用的合规性。
3.相关资质和认证情况
拥有多项资质和认证以证明其数据安全与管理能力。获得了由中国电子信息行业联合会颁发的数据管理能力成熟度（甲方）等级证书，等级为稳健级（三级）。在SDK安全方面，持有SDK安全证书和SDK安全专项检验证书。此外，还是深圳数据交易所首批官方授权的数据商，获得了该交易所颁发的首批数据商纪念证书。这些资质和认证是数据合规运营与安全能力的外部认可。
4.数据安全和风险处理
建立了相应的机制以保障数据安全和处理潜在风险。拥有完善的法务和风控部门对数据合规性进行评估。数据使用过程实施留痕与审计，以便追踪和审查数据访问与使用记录。在数据处理层面，后台会实时监测数据波动的合理性，并对异常数据进行预警处理。这些措施共同构成了一个涵盖合规评估、使用监控和异常预警的数据安全与风险处理框架。
