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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。


  高盛的数据也表明了类似的情况。


   标普500指数 成份股 公司中，资产负债表状况较差的公司 本季度有望比财务状况较好的公司 高出17个百分点以上，该值是自2006年以来的最大值。


  这些数据反映 出了市场上存在一个巨大的泡沫，即投资者可以无视信用风险所带来的不安。


  但由于疫苗已经推出，经济也开始好转，贸易重新开放，这些受疫情打击最严重的公司也确实从中受益 颇多。


  由于政府的财政援助以及美联储 无止境的 购债，股市最薄弱的环节可能会迎来最大的反弹。