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股票數據挖掘機

發布時間:2022-08-15 09:32:40

⑴ 三一重工歷史股票數據

三一重工作為專用設備的老大哥,相信大家都不陌生,眾多機構投資者都很看好這只股票,紛紛對它進行投資,下面,我將帶領大家一起來分析一下,看看這款股票真的值得投資嗎。在正式研究三一重工前呢,我將和大家一起分享之前整理好的專用設備行業龍頭股名單,想要領取這份資料嗎,點擊下方的標題就可以啦:寶藏資料:專用設備行業龍頭股一覽表


一、從公司角度來看


公司簡介:三一重工股份有限公司是一家主要從事混凝土機械、路面機械、履帶起重機械、樁工機械、挖掘機械、汽車起重機械的製造和銷售的公司,屬工程機械行業。公司是國內混凝土機械龍頭企業,主要產品包括拖式混凝土輸送泵、混凝土輸送泵車、全液壓振動壓路機、攤鋪機、挖掘機、平地機等。三一重工獲得中國工程機械用戶品牌關注第一名已經不是一年兩年了,而是連續了12年。


通過簡介,我們不難發現,三一重工是非常有實力的,三一重工是否真的適合投資?帶著這個問題,我們一起透過它的亮點分析一下。


亮點一:核心產品競爭力持續提高,市場份額進一步提升


受下游基建、地產投資需求拉動,疊加環保政策升級、設備更新需求增長、人工替代效應等因素的推動,工程機械行業延續高景氣度,公司作為行業龍頭,全線產品持續增長,國內外市場份額持續提升,再次刷新歷史最好經營業績。


亮點二:數字化及智能化轉型成果顯著,公司經營能力持續提升


公司不僅會對"燈塔工廠"進行踴躍建設,還會繼續推進自身向數字化及智能化轉型,把視覺識別、工藝模擬、重載機器人等前沿工業技術和數字技術廣泛應用到國內的各大產業園當中,極大地提升了人機協同效率與生產效率,能夠使製造成本獲得很大程度的降低,讓公司在世界上的綜合競爭力獲得更進一步的增強,公司的人均創收獲得提升,目前屬於全世界工程機械行業里的領先水平。


亮點三:堅定推進國際化戰略,取得一系列積極進展


針對海外市場渠道、服務能力、 代理商體系、服務配件體系這些地方,公司加大了投入力度,海外市場的銷售情況要比行業的整體水平高,東南亞大區、三一美國、三一歐洲、非洲各區域均實現了較快提升,北美,歐洲,印度等作為主要市場,它們的挖掘機份額均大幅提升。隨著海外市場需求越來越多,公司就海外業務這一塊,有著深度布局的優勢,出口業務有望成為公司重要的業績增長點。


由於篇幅受限,是不是很想了解更多關於三一重工的深度報告和風險提示呢,這篇研報中就是我整理出來的,點擊就可以看到:【深度研報】三一重工點評,建議收藏!


二、從行業角度看


出於基建相關的需求增長、國家對環境治理的越發重視、設備更新的需求拉動以及人工成本的上升等多種原因的推動,工程機械行業的快速增長速度和景氣程度遠遠超過了預期。此外,市場規模也在不斷增加,下游施工需求還在不斷保持旺盛,專用設備出口量不斷增加。面對這種環境,作為行業標桿的三一重工,公司生產的產品毫無疑問有著絕對的競爭優勢,業績營收還能繼續提升。


總之,三一重工實力非常雄厚,要是看得長遠一些,這支股票還是比較有潛力的。但文章內容並不代表未來的發展,想知道三一重工的未來行情到底如何,直接點擊下面這個鏈接,會有專業的投資顧問幫你進行股票的診斷,分析一下三一重工現在買入或賣出是否合適:【免費】測一測三一重工還有機會嗎?


應答時間:2021-09-08,最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准,請點擊查看

⑵ 股票數據有辦法採集或者實時監控么

之前采過股市數據,用的是小幫軟體機器人這個小工具。
這個軟體他自身有數據監控和挖掘分析功能,可以實時監測股票數據的異動,
採集的結果自動生成分析報表,直接瀏覽就行了,還是很方便的,你可以去看看。
操作也是不難,非計算機專業的人也能使。

⑶ 股票交易系統有哪些

股票交易系統有哪些
第三,你要在進行真正的炒股前,先進行模擬炒股,以便使你的損失降低到最低限。

第四,要炒股就要具備三個方面的基本知識,然後在炒的過程中不斷完善這些知識:一是基本分析方法,二是技術分析方法,三是風險分析方法。

第五,你應該明白中國目前的股票市場還存在許多不規范的地方,所以,還應該具備一些針對中國股票市場的炒股技術,譬如關於做莊的問題和表現,關於股評的作用和意義等。

第六,你應該注意要進行長期和短期分析和投資兩個方面的訓練,僅僅做短是學不到全部金融知識的。

最後,要知道,有一些金融知識是不能通過我國的股票市場學習到的,所以,還要在股市之外加緊學習其他的金融知識,這些知識看起來對當前的炒股用處不大,但它可能是你未來在國內外謀生,取得巨大收益的重要組成部分。

⑷ 挖掘機概念股票有哪些

挖掘機概念股龍頭一覽
18日從工信部獲悉,據中國工程機械工業協會挖掘機分會行業統計,2017年1-9月納入統計的25家挖掘機主機製造企業,共計銷售各類挖掘機械產品10.19萬台,同比增長一倍。國內市場銷量9.53萬台,同比增長109.5%;出口銷量6607台,同比增長22.5%。9月,共計銷售各類挖掘機械產品1.05萬台,同比增長92.3%。其中,國內市場銷量9525台,同比增長96.1%;出口銷量966台,同比增長60.2%。
中泰證券認為,挖掘機龍頭2018-2019年持續向好。(1)2017年第4季度挖掘機行業銷售將保持較為旺盛的狀況;(2)短期來看,三季度報告將顯示挖掘機龍頭公司盈利能力上升;(3)中長期來看,挖掘機行業龍頭2018-2019年業績將持續向好。
民生證券表示,9月份對機械行業中報梳理的結論是行業利潤已全面復甦,宏觀上1-8月份新增固定資產投資完成額累計同比增長18.90%,同時也看到鋼鐵供需兩旺以及重卡銷售數據不斷超預測,都驗證了需求端的持續好轉。需求端旺盛的情況下,存量挖機存在更新需求,同時結構升級也在進行,海外出口也貢獻一定增幅。
概念股解析:
三一重工(7.94 +0.38%,診股):2013年三一重工實現挖掘機銷量15,682
台,市場份額達13.7%,處於絕對領先地位。這一點從8月份的挖掘機銷售數量上也可以看出來。數據顯示,今年8月,三一挖掘機實現了今年以來的最高市場
份額,市場佔有率擴至16.7%,繼續居行業第一。而且,根據三一重工半年報顯示,該公司的挖掘機毛利率同比上升了3.9
個百分點至37.0%,中金公司將其歸因於原材料成本下降。
山推股份(5.68 +0.00%,診股):主要從事推土機、推耙機、挖掘機、鏟運機及礦山機械的開發、製造、銷售;主機附屬裝置、農機具、工礦配件的銷售;礦山機械修理。
柳工(9.14 -0.87%,診股):據2014半年報,上半年,柳工中大噸位裝載機繼續領跑行業,保持了市場佔有率第一的地位;挖掘機在行業整體下滑10%的情況下逆勢增長17%,增速全行業第一。
山河智能(8.64 -0.46%,診股):山河智能自2006年開始對挖掘機節能技術的研究,結合多項國家863與科技支撐項目,先後完成節能挖掘機系列產品的開發。
中聯重科(4.65 -0.64%,診股):公司持續在海外市場發力,在2014上半年成功交付伊朗市場180台土方機械的基礎上,日前再次向伊朗市場交付大批中大型挖掘機。

⑸ 股票市場搞數據挖掘,數據分析來炒股有沒機會

有機會,而且機會不小,但是我等散戶靠數據分析,可能自身實力差的太懸殊了。
硬體設備就不達標哦。

⑹ 網友們,股票自動化工具可以做數據採集和實時數據監控嗎

當然可以拉,小 幫有這個領域的應用
小幫有一款產品是這樣的,針對股票,實現股票價格的自動採集,然後數據監測,到達臨界點以後提醒或者做一些操作。
一切電腦的重復操作交給小幫吧,它幫你實現批量化 自動化

⑺ 求問什麼是數據挖掘

數據挖掘相關的10個問題 NO.1 Data Mining 和統計分析有什麼不同? 硬要去區分Data Mining和Statistics的差異其實是沒有太大意義的。一般將之定義為Data Mining技術的CART、CHAID或模糊計算等等理論方法,也都是由統計學者根據統計理論所發展衍生,換另一個角度看,Data Mining有相當大的比重是由高等統計學中的多變數分析所支撐。但是為什麼Data Mining的出現會引發各領域的廣泛注意呢?主要原因在相較於傳統統計分析而言,Data Mining有下列幾項特性: 1.處理大量實際數據更強勢,且無須太專業的統計背景去使用Data Mining的工具; 2.數據分析趨勢為從大型資料庫抓取所需數據並使用專屬計算機分析軟體,Data Mining的工具更符合企業需求; 3. 純就理論的基礎點來看,Data Mining和統計分析有應用上的差別,畢竟Data Mining目的是方便企業終端用戶使用而非給統計學家檢測用的。 NO.2 Data Warehousing 和 Data Mining 的關系為何? 若將Data Warehousing(數據倉庫)比喻作礦坑,Data Mining就是深入礦坑采礦的工作。畢竟Data Mining不是一種無中生有的魔術,也不是點石成金的煉金術,若沒有夠豐富完整的數據,是很難期待Data Mining能挖掘出什麼有意義的信息的。 要將龐大的數據轉換成為有用的信息,必須先有效率地收集信息。隨著科技的進步,功能完善的資料庫系統就成了最好的收集數據的工具。數據倉庫,簡單地說,就是搜集來自其它系統的有用數據,存放在一整合的儲存區內。所以其實就是一個經過處理整合,且容量特別大的關系型資料庫,用以儲存決策支持系統(Design Support System)所需的數據,供決策支持或數據分析使用。從信息技術的角度來看,數據倉庫的目標是在組織中,在正確的時間,將正確的數據交給正確的人。 許多人對於Data Warehousing和Data Mining時常混淆,不知如何分辨。其實,數據倉庫是資料庫技術的一個新主題,利用計算機系統幫助我們操作、計算和思考,讓作業方式改變,決策方式也跟著改變。 數據倉庫本身是一個非常大的資料庫,它儲存著由組織作業資料庫中整合而來的數據,特別是指事務處理系統OLTP(On-Line Transactional Processing)所得來的數據。將這些整合過的數據置放於數據昂哭中,而公司的決策者則利用這些數據作決策;但是,這個轉換及整合數據的過程,是建立一個數據倉庫最大的挑戰。因為將作業中的數據轉換成有用的的策略性信息是整個數據倉庫的重點。綜上所述,數據倉庫應該具有這些數據:整合性數據(integrated data)、詳細和匯總性的數據(detailed and summarized data)、歷史數據、解釋數據的數據。從數據倉庫挖掘出對決策有用的信息與知識,是建立數據倉庫與使用Data Mining的最大目的,兩者的本質與過程是兩回事。換句話說,數據倉庫應先行建立完成,Data mining才能有效率的進行,因為數據倉庫本身所含數據是干凈(不會有錯誤的數據參雜其中)、完備,且經過整合的。因此兩者關系或許可解讀為Data Mining是從巨大數據倉庫中找出有用信息的一種過程與技術。 NO.3 OLAP 能不能代替 Data Mining? 所謂OLAP(Online Analytical Process)意指由資料庫所連結出來的在線分析處理程序。有些人會說:「我已經有OLAP的工具了,所以我不需要Data Mining。」事實上兩者間是截然不同的,主要差異在於Data Mining用在產生假設,OLAP則用於查證假設。簡單來說,OLAP是由使用者所主導,使用者先有一些假設,然後利用OLAP來查證假設是否成立;而Data Mining則是用來幫助使用者產生假設。所以在使用OLAP或其它Query的工具時,使用者是自己在做探索(Exploration),但Data Mining是用工具在幫助做探索。 舉個例子來看,一市場分析師在為超市規劃貨品架櫃擺設時,可能會先假設嬰兒尿布和嬰兒奶粉會是常被一起購買的產品,接著便可利用OLAP的工具去驗證此假設是否為真,又成立的證據有多明顯;但Data Mining則不然,執行Data Mining的人將龐大的結帳數據整理後,並不需要假設或期待可能的結果,透過Mining技術可找出存在於數據中的潛在規則,於是我們可能得到例如尿布和啤酒常被同時購買的意料外之發現,這是OLAP所做不到的。 Data Mining常能挖掘出超越歸納范圍的關系,但OLAP僅能利用人工查詢及可視化的報表來確認某些關系,是以Data Mining此種自動找出甚至不會被懷疑過的數據模型與關系的特性,事實上已超越了我們經驗、教育、想像力的限制,OLAP可以和Data Mining互補,但這項特性是Data Mining無法被OLAP取代的。 NO.4 完整的Data Mining 包含哪些步驟? 以下提供一個Data Mining的進行步驟以為參考: 1. 理解業務與理解數據; 2. 獲取相關技術與知識; 3. 整合與查詢數據; 4. 去除錯誤或不一致及不完整的數據; 5. 由數據選取樣本先行試驗; 6. 建立數據模型 7. 實際Data Mining的分析工作; 8. 測試與檢驗; 9. 找出假設並提出解釋; 10. 持續應用於企業流程中。 由上述步驟可看出,Data Mining牽涉了大量的准備工作與規劃過程,事實上許多專家皆認為整套Data Mining的進行有80﹪的時間精力是花費在數據前置作業階段,其中包含數據的凈化與格式轉換甚或表格的連結。由此可知Data Mining只是信息挖掘過程中的一個步驟而已,在進行此步驟前還有許多的工作要先完成。 NO.5 Data Mining 運用了哪些理論與技術? Data Mining是近年來資料庫應用技術中相當熱門的議題,看似神奇、聽來時髦,實際上卻也不是什麼新東西,因其所用之諸如預測模型、數據分割,連結分析(Link Analysis)、偏差偵測(Deviation Detection)等,美國早在二次世界大戰前就已應用運用在人口普查及軍事等方面。 隨著信息科技超乎想像的進展,許多新的計算機分析工具問世,例如關系型資料庫、模糊計算理論、基因演算法則以及類神經網路等,使得從數據中發掘寶藏成為一種系統性且可實行的程序。 一般而言,Data Mining的理論技術可分為傳統技術與改良技術兩支。 傳統技術以統計分析為代表,統計學內所含序列統計、概率論、回歸分析、類別數據分析等都屬於傳統數據挖掘技術,尤其 Data Mining 對象多為變數繁多且樣本數龐大的數據,是以高等統計學里所含括之多變數分析中用來精簡變數的因素分析(Factor Analysis)、用來分類的判別分析(Discriminant Analysis),以及用來區隔群體的分群分析(Cluster Analysis)等,在Data Mining過程中特別常用。 在改良技術方面,應用較普遍的有決策樹理論(Decision Trees)、類神經網路(Neural Network)以及規則歸納法(Rules Inction)等。決策樹是一種用樹枝狀展現數據受各變數的影響情形之預測模型,根據對目標變數產生之效應的不同而建構分類的規則,一般多運用在對客戶數據的分析上,例如針對有回函與未回含的郵寄對象找出影響其分類結果的變數組合,常用分類方法為CART(Classification and Regression Trees)及CHAID(Chi-Square Automatic Interaction Detector)兩種。 類神經網路是一種模擬人腦思考結構的數據分析模式,由輸入之變數與數值中自我學習並根據學習經驗所得之知識不斷調整參數以期建構數據的型樣(patterns)。類神經網路為非線性的設計,與傳統回歸分析相比,好處是在進行分析時無須限定模式,特別當數據變數間存有交互效應時可自動偵測出;缺點則在於其分析過程為一黑盒子,故常無法以可讀之模型格式展現,每階段的加權與轉換亦不明確,是故類神經網路多利用於數據屬於高度非線性且帶有相當程度的變數交感效應時。 規則歸納法是知識發掘的領域中最常用的格式,這是一種由一連串的「如果…/則…(If / Then)」之邏輯規則對數據進行細分的技術,在實際運用時如何界定規則為有效是最大的問題,通常需先將數據中發生數太少的項目先剔除,以避免產生無意義的邏輯規則。 NO.6 Data Mining包含哪些主要功能? Data Mining實際應用功能可分為三大類六分項來說明:Classification和Clustering屬於分類區隔類;Regression和Time-series屬於推算預測類;Association和Sequence則屬於序列規則類。 Classification是根據一些變數的數值做計算,再依照結果作分類。(計算的結果最後會被分類為幾個少數的離散數值,例如將一組數據分為 "可能會響應" 或是 "可能不會響應" 兩類)。Classification常被用來處理如前所述之郵寄對象篩選的問題。我們會用一些根據歷史經驗已經分類好的數據來研究它們的特徵,然後再根據這些特徵對其他未經分類或是新的數據做預測。這些我們用來尋找特徵的已分類數據可能是來自我們的現有的客戶數據,或是將一個完整資料庫做部份取樣,再經由實際的運作來測試;譬如利用一個大型郵寄對象資料庫的部份取樣來建立一個Classification Model,再利用這個Model來對資料庫的其它數據或是新的數據作分類預測。 Clustering用在將數據分群,其目的在於將群間的差異找出來,同時也將群內成員的相似性找出來。Clustering與Classification不同的是,在分析前並不知道會以何種方式或根據來分類。所以必須要配合專業領域知識來解讀這些分群的意義。 Regression是使用一系列的現有數值來預測一個連續數值的可能值。若將范圍擴大亦可利用Logistic Regression來預測類別變數,特別在廣泛運用現代分析技術如類神經網路或決策樹理論等分析工具,推估預測的模式已不在止於傳統線性的局限,在預測的功能上大大增加了選擇工具的彈性與應用范圍的廣度。 Time-Series Forecasting與Regression功能類似,只是它是用現有的數值來預測未來的數值。兩者最大差異在於Time-Series所分析的數值都與時間有關。Time-Series Forecasting的工具可以處理有關時間的一些特性,譬如時間的周期性、階層性、季節性以及其它的一些特別因素(如過去與未來的關連性)。 Association是要找出在某一事件或是數據中會同時出現的東西。舉例而言,如果A是某一事件的一種選擇,則B也出現在該事件中的機率有多少。(例如:如果顧客買了火腿和柳橙汁,那麼這個顧客同時也會買牛奶的機率是85%。) Sequence Discovery與Association關系很密切,所不同的是Sequence Discovery中事件的相關是以時間因素來作區隔(例如:如果A股票在某一天上漲12%,而且當天股市加權指數下降,則B股票在兩天之內上漲的機率是 68%)。 NO.7 Data Mining在各領域的應用情形為何? Data Mining在各領域的應用非常廣泛,只要該產業擁有具分析價值與需求的數據倉儲或資料庫,皆可利用Mining工具進行有目的的挖掘分析。一般較常見的應用案例多發生在零售業、直效行銷界、製造業、財務金融保險、通訊業以及醫療服務等。 於銷售數據中發掘顧客的消費習性,並可藉由交易紀錄找出顧客偏好的產品組合,其它包括找出流失顧客的特徵與推出新產品的時機點等等都是零售業常見的實例;直效行銷強調的分眾概念與資料庫行銷方式在導入Data Mining的技術後,使直效行銷的發展性更為強大,例如利用Data Mining分析顧客群之消費行為與交易紀錄,結合基本數據,並依其對品牌價值等級的高低來區隔顧客,進而達到差異化行銷的目的;製造業對Data Mining的需求多運用在品質控管方面,由製造過程中找出影響產品品質最重要的因素,以期提高作業流程的效率。 近來電話公司、信用卡公司、保險公司以及股票交易商對於詐欺行為的偵測(Fraud Detection)都很有興趣,這些行業每年因為詐欺行為而造成的損失都非常可觀,Data Mining可以從一些信用不良的客戶數據中找出相似特徵並預測可能的詐欺交易,達到減少損失的目的。財務金融業可以利用 Data Mining來分析市場動向,並預測個別公司的營運以及股價走向。Data Mining的另一個獨特的用法是在醫療業,用來預測手術、用葯、診斷、或是流程式控制制的效率。 NO.8 Web Mining 和Data Mining有什麼不同? 如果將Web視為CRM的一個新的Channel,則Web Mining便可單純看做Data Mining應用在網路數據的泛稱。 該如何測量一個網站是否成功?哪些內容、優惠、廣告是人氣最旺的?主要訪客是哪些人?什麼原因吸引他們前來?如何從堆積如山之大量由網路所得數據中找出讓網站運作更有效率的操作因素?以上種種皆屬Web Mining 分析之范疇。Web Mining 不僅只限於一般較為人所知的log file分析,除了計算網頁瀏覽率以及訪客人次外,舉凡網路上的零售、財務服務、通訊服務、政府機關、醫療咨詢、遠距教學等等,只要由網路連結出的資料庫夠大夠完整,所有Off-Line可進行的分析,Web Mining都可以做,甚或更可整合Off-Line及On-Line的資料庫,實施更大規模的模型預測與推估,畢竟憑借網際網路的便利性與滲透力再配合網路行為的可追蹤性與高互動特質,一對一行銷的理念是最有機會在網路世界裡完全落實的。 整體而言,Web Mining具有以下特性:1. 數據收集容易且不引人注意,所謂凡走過必留下痕跡,當訪客進入網站後的一切瀏覽行為與歷程都是可以立即被紀錄的;2. 以互動式個人化服務為終極目標,除了因應不同訪客呈現專屬設計的網頁之外,不同的訪客也會有不同的服務;3. 可整合外部來源數據讓分析功能發揮地更深更廣,除了log file、cookies、會員填表數據、線上調查數據、線上交易數據等由網路直接取得的資源外,結合實體世界累積時間更久、范圍更廣的資源,將使分析的結果更准確也更深入。 利用Data Mining技術建立更深入的訪客數據剖析,並賴以架構精準的預測模式,以期呈現真正智能型個人化的網路服務,是Web Mining努力的方向。 NO.9 Data Mining 在 CRM 中扮演的角色為何? CRM(Customer Relationship Management)是近來引起熱烈討論與高度關切的議題,尤其在直效行銷的崛起與網路的快速發展帶動下,跟不上CRM的腳步如同跟不上時代。事實上CRM並不算新發明,奧美直效行銷推動十數年的CO(Customer Ownership)就是現在大家談的CRM—客戶關系管理。 Data Mining應用在CRM的主要方式可對應在Gap Analysis之三個部分: 針對Acquisition Gap,可利用Customer Profiling找出客戶的一些共同的特徵,希望能藉此深入了解客戶,藉由Cluster Analysis對客戶進行分群後再透過Pattern Analysis預測哪些人可能成為我們的客戶,以幫助行銷人員找到正確的行銷對象,進而降低成本,也提高行銷的成功率。 針對Sales Gap,可利用Basket Analysis幫助了解客戶的產品消費模式,找出哪些產品客戶最容易一起購買,或是利用Sequence Discovery預測客戶在買了某一樣產品之後,在多久之內會買另一樣產品等等。利用 Data Mining可以更有效的決定產品組合、產品推薦、進貨量或庫存量,甚或是在店裡要如何擺設貨品等,同時也可以用來評估促銷活動的成效。 針對Retention Gap,可以由原客戶後來卻轉成競爭對手的客戶群中,分析其特徵,再根據分析結果到現有客戶數據中找出可能轉向的客戶,然後設計一些方法預防客戶流失;更有系統的做法是藉由Neural Network根據客戶的消費行為與交易紀錄對客戶忠誠度進行Scoring的排序,如此則可區隔流失率的等級進而配合不同的策略。 CRM不是設一個(080)客服專線就算了,更不僅只是把一堆客戶基本數據輸入計算機就夠,完整的CRM運作機制在相關的硬軟體系統能健全的支持之前,有太多的數據准備工作與分析需要推動。

⑻ 三一重工股票歷史數據

三一重工是專用設備行業的龍頭,想必大家都很熟悉,這只股票很受機構投資者的偏愛,下面呢,我們一起來研究一下這支股票的實際價值,值不值得廣大投資者去投資。在開始分析三一重工前,我整理好的專用設備行業龍頭股名單分享給大家,您只要點擊一下就可以領取啦:寶藏資料:專用設備行業龍頭股一覽表


一、從公司角度來看


公司簡介:三一重工股份有限公司是一家主要從事混凝土機械、路面機械、履帶起重機械、樁工機械、挖掘機械、汽車起重機械的製造和銷售的公司,屬工程機械行業。公司是國內混凝土機械龍頭企業,主要產品包括拖式混凝土輸送泵、混凝土輸送泵車、全液壓振動壓路機、攤鋪機、挖掘機、平地機等。三一重工獲得中國工程機械用戶品牌關注第一名已經不是一年兩年了,而是連續了12年。


從簡介我們可以看到三一重工是非常有實力的,接下來呢,我們先從三一重工的亮點部分來進行分析,看看它究竟是否值得投資?


亮點一:核心產品競爭力持續提高,市場份額進一步提升


受下游基建、地產投資需求拉動,疊加環保政策升級、設備更新需求增長、人工替代效應等因素的推動,工程機械行業延續高景氣度,公司作為行業龍頭,全線產品持續增長,國內外市場份額持續提升,再次刷新歷史最好經營業績。


亮點二:數字化及智能化轉型成果顯著,公司經營能力持續提升


公司會繼續大力推進數字化及智能化轉型,踴躍進行"燈塔工廠"建設,在國內將視覺識別、工藝模擬、重載機器人等前沿工業技術和數字技術大范圍應用在各大產業園中,很大程度的提高了人機協同與生產效率,很大程度上減少了製造成本,使公司在全球的綜合競爭力進一步增強,公司的人均創收獲得提升,目前屬於全世界工程機械行業里的領先水平。


亮點三:堅定推進國際化戰略,取得一系列積極進展


公司加強對海外市場渠道、服務能力、 代理商體系、服務配件體系的建設,海外市場的銷售情況要比行業的整體水平高,東南亞大區、三一美國、三一歐洲、非洲各區域的發展均進入快車道,印度、歐洲和北美等地區,他們的挖掘機份額均出現大幅提升的現象。隨著海外市場需求日益增多,公司的海外業務有著深度布局的優勢,出口業務成為公司重要的業績增長點的可能性非常大。


因為篇幅有限,想必有許多的小夥伴想知道更多關於三一重工的深度報告和風險提示,這篇研報中就是我整理出來的,點擊就可以看到:【深度研報】三一重工點評,建議收藏!


二、從行業角度看


由於受基建需求的拉動、國家對環境治理政策的加強、設備更新需求的增長和機械替代人工的趨勢等多重因素的影響,不光工程機械行業的快速增長,超過了人們的預期景氣程度也超過了人們的預期。另外,市場規模也在逐步提高,下游施工需求連續旺盛,專用設備出口量越來越多。面對這種情形,三一重工作為行業標桿,公司生產的產品毫無疑問有著絕對的競爭優勢,業績營收還會有很大進步。


總而言之,三一重工確實很優秀,這支股票用長遠的目光來看是不錯的。但未來並不一定和文章的推測如出一轍,下方鏈接可以免費為大家預測三一重工的未來行情,存在專業的股票診斷顧問對你進行股票的診斷,分析一下三一重工現在買入或賣出是否合適:【免費】測一測三一重工還有機會嗎?


應答時間:2021-09-07,最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准,請點擊查看

⑼ 如何獲得股票行情數據,自己編程處理進行數據挖掘

行情數據可到通達信或者同花順觀看

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