前新东方名师李笑来写过一本畅销且长销的书，据他本人亲述，这本书帮助他跨越了“财富自由的里程碑”，该书名叫《TOFEL核心词汇21天》。
我听到这个故事时的第一反应是，市面上英语词汇书籍那么多，为什么唯独笑来老师的这本书广受青睐，能够令他收获“睡后收入”？
秘密就在于这本书的写作手法非同寻常。
当时，市面上所有的书都差不多是《TOFEL词汇12,000》 之类的东西，四处都在说，考托福需要至少过万的词汇量。
而笑来老师运用他的计算机技能写了自动化脚本，运用他在大学会计专业中学会的统计概率知识，在自己创建TOFEL真题语料库里进行词频分析，最终挑出2142个词汇。您没有看错，只要掌握这2142个TOFEL考试高频词汇，就能让您顺利通关。
站在消费者的角度，如果有一本词汇书品能够比其他同类书籍帮他节约更多注意力、时间和金钱，那这本书就是他们眼中的刚需。
看完这个事例，我那颗不安分的心就开始琢磨了。好歹我大学学的也是会计学专业，概率统计学的也不赖，碰巧也学过一些编程语言。怎么就没想过，用这些不同的技能揉吧个产品出来，进而去满足一部分人的需求呢？
后来，边想边做，在搭建个人投资体系的过程中派上了用场。下面这张图基于词频统计的方法，可用于挖掘潜伏在上市公司前十大股东中的牛散。
设计思路是这样的：
第一步，从两市3500多只股票中筛选出满足以下两项条件：
一季报较上年年报股东户数减少；
同时，前十大股东持股比例增加的个股。
共计约750只个股，这样就筛掉了80%的样本量。
第二步，将这750 家个股的前十大股东名称做词频统计，看那些过往业绩较好的基金、私募以及个人在一季报中都持有或增仓哪些股票。图中词云字体的大小就反映出同一家机构持有的股票数量，点击词条，预先设着好的与该词条相关的关键指标就会在右侧显示出来。
词频统计除了可以用在股东维度筛选股票，还能用在行业维度，如下图所示：
该图的样本量还是经过第一轮筛选出的750只个股，不同点在于对三级子行业做词频统计，看看大资金在2018年一季度都在暗中增持哪些行业的股票。
通过点击词条，不但可以看到该行业中个股的股东户数变动、前十大股东持股比例变动情况，毛利率、净利率、营业收入3年复合增长率，净利润3年复合增长率等财务指标也都一目了然。
通过该图，可以帮助您紧随主力，找出有大资金潜伏的行业板块，并且找到理想投资标的。
如果您想对样本股的股东户数变动和前十大股东持股变动有个全盘了解，随后再根据行业细分做切片分析，并且能一页上就能显示出感兴趣的指标，那下图的仪表盘就能帮您实现这一功能。
如果您更看重个股在毛利率和净利率上的表现，希望可以找到在行业中具备领先优势的个股，下图可以帮到您。
如果您还想看看有哪些上市公司是受同一股东控制的，哪些个股未来可能会具有资产重组或整体上市的可能性，那么借助下图，可以帮您发现一些蛛丝马迹。
如果您还想图省事儿，希望在可视化和信息量方面能够集成以上各种方案的精华，若干重要指标尽收眼底。通过最少的点击和切换，获取最重要的讯息，下面这张图应该是您想要的。
我以白酒行业为例，为您做个简要分析。
同为白酒板块中股东户数减少，前十大股东持股比例提高的个股，口子窖和顺鑫农业二股今年以来表现都强于大盘。您可以一比较这两支股票在不同维度坐标系中的位置，以及在同一财务指标口径下的数据。以存货周转天数为例，口子窖是640天，顺鑫农业是362天，差距可能和产品结构有很大关系，可作进一步调查。
以上这些仪表盘呈现的是不同维度的数据分析，前提是要建立模型，下图是我搭建的部分模型关系视图。找到其内在关联，就能帮您分析出有价值的结果。
资金要想成为资本，需要三个要素：“金额”、“时限”、“智慧”。如果要排个序的话，可能最合理的是：
智慧> 时限>金额
在起点上，“金额”这个东西，对每个人来说，几乎是“无法由自己控制的因素”。“时限”这个东西，对所有人都是公平的，与起点上的差异无关。比金额、时限更为主观的一个东西就是“投资的智慧”，因为它不大可能通过遗传获得。想想沃伦·巴菲特，想想查理·芒格，他们是靠什么成功的。
如果您认同“投资的刚需是避险”，那么数据分析就是帮助您提高投资成功概率的不二法宝。
为什么我选在五一节发表这篇文章，因为在上次的文章中我说过，4月30日是年报和一季报同时发布的时间节点。是一年中数据分析结果的时效性相对比较好的阶段，一定程度上能够洞察出主力的动向，这也是从提高胜算的角度考虑。
如果看了上文那么多图，您感觉有点头晕。没有关系，我已为您准备好了晕船药。我在知识星球开设了一个专栏《数据分析掘金财报》，希望与广大朋友深入交流。如果您对用数据分析指导投资决策感兴趣，赶快来加入吧，更多干货和工具等着您。
