金融市场一直以来都是世界各国经济发展的晴雨表，而数据指标则成为投资者和决策者们研判金融市场走势和风险的重要依据。近年来，随着信息技术的快速发展和大数据分析能力的提升，越来越多种类、更加复杂精密的数据指标被应用到了金融领域中。

首先, 我们不得不提到股票市场上那些令人眼花缭乱但又深具意义的数值：PE（盈利收益比）、ROE（净资产收益率）、PEG（市盈增长比）等等。这些数字看似简单却涵盖着企业财务健康状态、成长潜力及估值水平等关键信息，在投资时起到至关重要作用。

其次, 市场参与者对于宏观经济形势也十分敏感，并通过GDP增速、CPI通货膨胀率、PMI采购经理人指数等一系列统计数据去把握整体宏观环境变化。“天下事有定规”，在全球化格局下，跨国公司纷纷将海外业绩所占比例逐渐拉高；汇率波动亦牵动无数进出口商家心弦……所有这些因素均需要借由相关数据进行科学客观地量化评价。

此外, 除了传统性质上较为稳定可预期性较高之外，“新生代”行业如电子商务、共享经济甚至区块链也孕育出许多崭新类型衡量方式——DAU日活跃用户数量、“GMV”总交易额或“算力”的大小都已然开始影响着私募基金管理层数字选股方向……

同时, 在过去曾鲜少引起注意并备受诟病之处，则集中在公开透明度问题。当某个政府部门发布失真太大或迁延过久导致滞后效应显现时就会带给社会广泛担忧与困扰; 同样情景还包含民间调查机构发布虚假报告欺骗消费群体取信于销售奸商… 这使得我们必须审视当前使用模型是否合理？

最后一个窘境存在点即: 数据保护安全问题。尽管GDPR《通用数据保护条例》早已推广实施，然而网络黑客攻击事件频发依然未见止息；再加上AI人工智能处理手段愈演愈烈所带来误差放大效果可能造成极端恶果…

正如前文所述，“万般皆非常态”。面对洋溢四方光怪陆离式异象压制佯谬挑战，请务必认清自我立足点！