固定收益信托理财产品收益怎么样?

辛国选 2019-12-21 23:27:00

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固定收益信托的发行方是信托公司,这种产品的收益率和投资期限都是固定的,在时间到了之后本金全部一次性归还。在投资的过程中会通过多个方面来进行担保,从而确保到期的时候本金和收益全部可以归还。在投资的过程中风险性相对来说比较低,对于初级的投资人员来说是最好的方式。虽然都是固定收益投资的产品,但是其中也分为各种不同的类别,其中包括贷款投资,股权投资以及组合类的投资,真正对各个方面的投资事宜都有认识之后,我们在做出选择。虽然在投资的时候风险相对来说比较小,但是任何投资都是有风险的,我们不可以否认这个方面的事情,所以不要认为风险是零。投资理财对现代社会之中任何人都是非常重要的事情,直接关系到了每个人的生活水平,我们在进行投资的时候,必须要对做好各个方面的认识,确定其中具体的实际事宜,否则很难真正的确保最终投资是成功的。任何投资都是有风险的,我们不可以否认风险的存在,对待风险的时候要格外的慎重,认真的做好选择才是最关键的。
齐景娥2019-12-22 00:09:52

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其他回答

  • 比银行存款或许高一点点,收益不是特别高。
    齐景嘉2019-12-22 00:37:50
  • 相对风险小,但是收益不会太高,比较风险和收益是成正比的。
    齐智国2019-12-22 00:21:12
  • 任何投资都有风险,固定收益信托没有承诺保本或者保证收益。但是,固定收益信托产品拥有一套严密有效的风险防范机制,通过资产抵押、股权质押、担保公司、个人连带责任保证等,使投资风险降为最低。
    黄睿杰2019-12-22 00:00:12

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主流的大数据分析平台构架1HadoopHadoop采用MapReduce分布式计算框架,根据GFS开发了HDFS分布式文件系统,根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo,Facebook,Amazon以及国内的,阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布。2SparkSpark是在Hadoop的基础上进行了一些架构上的改良。Spark与Hadoop最大的不同点在于,Hadoop使用硬盘来存储数据,而Spark使用内存来存储数据,因此Spark可以提供超过Ha?doop100倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据,Spark不能用于处理需要长期保存的数据。3StormStorm是Twitter主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性,可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark,Storm不进行数据的收集和存储工作,它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据,然后直接通过网络实时的传回结果。 4SamzaSamza是由LinkedIn开源的一项技术,是一个分布式流处理框架,专用于实时数据的处理,非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za基于Hadoop,而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。Samza非常适用于实时流数据处理的业务,如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用,它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。
《90后:互联网时代的原生民》报告基于几千名调研样本,从兴趣爱好、关注热点、消费习惯、生活方式、爱情观诸多维度对90后进行了全方位洞察,笔者在这里精挑出非常具有典型价值的十点进行一一分析。1、最宅的一群人90后的自我评价相对于独立、勤奋、逗比等关键词而言,更多90后认为自己的标签是宅,休闲娱乐方式90后最青睐的是“宅家上网”。受益于“宅”的应用数不胜数:互联网时代的游戏、视频、社交、电商,是宅;移动互联网时代兴起的二次元、腐文化,还是宅;后移动互联网时代最热门的创业领域是O2O,相当一部分是解决送服务上门,成为懒人经济里面很亮眼的一部分,依然是宅。这些应用,抓住宅男宅女们的“宅”需求,就抓住了很大一部分90后。2、娱乐至上主义90后关注的2019热点受访者最不关心的是政治新闻,最关注是公共事件和娱乐八卦。90后喜欢用女汉子、萌萌哒、我也是醉了,就这么任性这些网络热词,更加注重及时行乐的感觉。互联网上成长起来的90后有相对宽松、自由和丰富的物质和精神生活,更具创造力、想象力、表现力,追求个性化、崇尚自由。他们选择性地关注了更能满足这些特质的内容。网络热词快速风靡、社交网络热点事件、暴走漫画大受欢迎、花漾字体拥有市场、弹幕视频一夜爆红……这些都迎合了90后的娱乐至上注意。网易新闻客户端在受访者中受到欢迎,很大部分原因正是因为它拥有网易跟帖、轻松一刻等娱乐化资讯内容。3、一切兴趣驱动90后找工作最关注薪资待遇、发展前景和兴趣爱好。理性主义的90后评价他人重言谈举止、兴趣爱好。90后认为品牌传递的态度应符合他们兴趣且轻松愉快,创意十足和品牌调性符合兴趣是让90后喜欢上广告要义。不论是找工作、找朋友还是看广告,90后都十分注重兴趣爱好。饱暖思淫欲”,在物质相对丰富的基础上,90后有条件去培养和满足自己的兴趣,而在进行选择时更多是“喜欢就好”的兴趣至上态度。陌陌改版增加兴趣社交功能,新闻阅读客户端的兴趣推荐引擎,实际上都暗合了90后兴趣驱动的特质。4、漫画兴文学衰90后最喜欢的十大艺术先锋,除阮筠庭和张小白外均是90后,有6位与漫画有关,同龄漫画偶像受到90后的热捧。而90后喜欢的作家前三位是80后作家的代表,韩寒、郭敬明、蒋方舟在90后中受到青睐。这符合我们的直观印象,漫画正在成为更受欢迎的文艺内容。80后们看着《萌芽》、《今古传奇》这些杂志长大,90后喜欢的作家却依然是当初新概念大赛打造出的那几位作家,后继无人,反而是90后漫画家如雨后春笋冒出。而与漫画相关的内容在互联网也有很好的表现,比如各种漫画聊天表情,再比如漫画与文学、游戏、影视等IP的关联效应……动漫产业和文学产业,一个朝阳一个夕阳。5、钟情于音乐90后APP的使用最受90后喜爱的App是音乐应用,将音乐选为特长的用户也最多,音乐成为最受欢迎的精神消费。紧随音乐的是社交App,独生子女占主流的90后生来孤独,通过社交网络可以打发时间、交朋识友,购物、视频、阅读和游戏应用的渗透率也超过了40%。这一应用类别排名与整体排名还是有很大差距的,整体上社交类、资讯类、视频类应用排名更靠前,音乐应用相对靠后。在90后中音乐应用最受欢迎,值得关注。这意味着网易云音乐等音乐App,以及唱吧为代表的表演和互动类音乐应用,在90后中有很大施展空间。6、休闲娱乐地域差异巨大一线城市“90后”喜欢更多样的娱乐休闲方式,更喜欢看电影、逛商场、健身、KTV等多种娱乐休闲方式。二线城市“90后”最喜欢听音乐,三线城市最爱玩游戏。西北“90后”最爱玩游戏,华南“90后”最爱健身和出游,华东“90后”最爱泡图书馆和看视频。大家对休闲娱乐的钟爱,不同城市类型和不同地域范围,还是有明显差异的。不难理解为什么糯米、美团猫眼等电影O2O应用,会重点做一线城市,很多游戏的推广却走农村包围城市、网吧营销、底层渠道预装了,记得美团CEO王兴还说过,四线城市并不适合做团购。7、作息不健康又如何?90后作息时间更亲睐晚睡晚起。24.2%的“90后”在0点之后睡觉,只有8.8%的用户是在22:00前睡觉,19%的90后在9点之后起床。晚睡晚起“90后”更宅,更喜欢上网,玩游戏,看动漫,不知不觉就会沉浸其中,忘了睡觉;他们也更喜欢深夜行动,去KTV和酒吧。作息不良”用户是移动互联网玩家最喜欢的,他们有更多时间消耗在互联网上。在做产品运营时,自然也要考虑到90后用户晚睡晚起的事实,比如某些消息推送可以放到晚点,再比如不要很早推送,要么吵醒了熟睡的90后要么被忽略了。8、智能手机生力军之前有报告显示,智能手机大盘增长已接近停滞,超过半数的购机需求来自于更换手机。而新增购机用户主要来自于95后以及00后。不过,90后用户在手机品牌选择上与整体市场需求较为接近,苹果和三星依然是iOS和Android阵营的两大翘楚。相对于95前出生的90后,95年后出生的使用三星和苹果的比例最高,成为目前手机市场的主流消费群体之一。三星手机广受喜爱;华中选华为;西南、西北爱小米。不论工作还是学生的90后都最喜欢苹果手机。这符合各自品牌的定位:苹果是当之无愧的王者品牌,三星、华为和小米各有优势,这几家都曾经或正在宣称自己是Android手机的老大。
对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时,你会很有耐心的找出其中的规律所在,不厌其烦,并且乐在其中。而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤:1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:①识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;②确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;③录表应便于使用;④取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:①供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析。③收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;④据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;⑤据分析所需资源是否得到保障。
农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择:播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际上,一套农事任务,从生产规划、种植前准备、种植期管理,到采收、销售等每一步都会极大的影响农民的生产和收益,而且它们大多数环环相扣,如果选错一步,那后果可能就是减产。所谓的农业大数据即与农民实际生产操作相对应的所有数据,从“天时、地利、人和”三方面理解:“天时”可以指实时的气象数据,降水、温度、风力、湿度等;“地利”可以指动静态的土壤数据,如土壤水分、土壤温度,作物品种信息、作物病虫害信息等;“人和”则是从人力资源给出信息,农资产品使用、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。如何利用农业大数据?目前,农业生产模式正在从机械化向信息化转变,以精准为特征的农业,正在让种植变得更加容易。在我国从传统农业迈向现代农业的关键时期,如何利用农业大数据呢?首先,我们不妨先看看世界最发达的农业大国-美国,是如何利用农业大数据的?在美国,一些种业巨头公司已经意识到,面对大数据时代的来临,传统行业模式也亟待转型。如美国农用机械制造商JohnDeere在所有的拖拉机上都安装了传感器,将机械状况及土壤和农作物的生长情况传到MyJohnDeere.com和Farmsight服务。农户可以订阅分析结果,了解诸如何时订购备件、何时播种之类的信息。另一位美国种业巨头杜邦先锋公司依托其优质种质资源与研发技术,也已先行结合农业大数据推进精准农业技术。其种子部门与农场机械制造商约翰迪尔联手,给农民提供种子和化肥方面的指导。目前,无论是迪尔相结合,整合农民机械化农场设备的种植和产量数据,以及气象、种植区划等多样数据,可以得到较为详尽的种植决策,精准化农事生产,帮助农民提高产量和利润。
今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下,与大家分享。1、Tableau这个号称敏捷BI的扛把子,魔力象限常年位于领导者象限,界面清爽、功能确实很强大,实至名归。将数据拖入相关区域,自动出图,图形展示丰富,交互性较好。图形自定义功能强大,各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置,具备较强的数据处理和计算能力,可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能,分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑,完成一个复杂的业务汇报,大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图,然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的,但是在企业级这种应用汇报中有点局限。2、PowerBIPowerBI是盖茨大佬推出的工具,我们也兴奋的开始试用,确实完全不同于Tableau的操作逻辑,更符合我们普通数据分析小白的需求,操作和Excel、PPT类似,功能模块划分清晰,上手真的超级快,图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话,毕竟刚推出,系统BUG很多,可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能,但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的,所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快,可以等等新版本。3、Qlik和Tableau齐名的数据可视化分析工具,QlikView在业界也享有很高的声誉。不过QlikSeanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流,界面简洁、流程清晰、操作简单,交互性较好,真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析,图形计算和深度计算功能缺失,不能满足复杂的业务分析需求。最后将视线聚焦国内,目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多,永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。4、永洪BI永洪BI功能方面应该是相对比较完善的,也是拖拽出图,有点类似Tableau的逻辑,不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点,但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富,图表功能和灵活性较大,但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能,后来发现就集成了开源的几个算法,功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项,真的让人很晕。一个简单的堆积柱图,就研究了好久,看帮助、看视频才搞定。哎,只感叹功能藏得太深,不想给人用啊。5、帆软BI再说号称FBI的帆软BI,帆软报表很多国人都很熟悉,功能确实很不错,但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图,配合报表工具使用,能让页面更好看,但是比起其他的可视化分析、BI工具,功能还是比较简单,分析的能力不足,功能还是比较简单。帆软名气确实很大,号称行业第一,但是主要在报表层面,而数据可视化分析方面就比较欠缺了。6、Tempo另一款工具,全名叫“Tempo大数据分析平台”,宣传比较少,2019年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具,申请试用也是费尽了波折啊,永洪是不想让人用,他直接不想卖的节奏。第一次试用也是一脸懵逼,不知道该点那!不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后,操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作,数据可视化效果比较丰富,支持很多便捷计算,能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT,彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后,才发现他们的核心居然是“数据挖掘”,算法十分丰富,也是拖拽式操作,我一个文科的分析小白,居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流,简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后,居然发现他的易用性真的很不错,功能完整性和丰富性也很好。
以下推荐一些从入门到精通——关于学习数据分析的书籍清单!入门篇《深入浅出数据分析》:大头书,HeadFirst系列,内容很浅,比较适合没有基础的人作为科普读物,适合快速入门;《统计数字会撒谎》:本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程,通俗易懂,其实讲的都是统计学最基本的常识,可是却往往容易被人所忽视;《谁说菜鸟不会数据分析》:不错的工具类书籍。比较浅显,适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。讲了一些方法论的东西,但是非常的简单,不太适合对Excel熟悉的读者;《深入浅出统计学》:帮你快速了解统计学相关的知识。进阶篇《MySQL必知必会》:不到250页的小册子,实践性很强,基本没有什么理论的堆砌,完完全全就是一本实践指南,教会你怎么用SQL语句操作MySQL;《高性能MySQL第3版)》:跟《MySQL必知必会》相似的书籍,主要讲解了MySQL的理论和实践知识;《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》:讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气,很值得数据分析师阅读学习。高级篇《统计学》:统计比较通用的入门教材了,也算是兼顾数学证明和应用,可读性没有上面强,但是也非常的通俗易懂,有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。Python数据分析》:作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。Python数据挖掘入门与实践》:作为一个专业的数据分析师,实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,还是挺不错的一本书。