股票数据化是指将股票市场中的各种信息和数据进行数字化处理和管理的过程。它包括将股票价格、成交量、涨跌幅、市盈率等市场数据数字化，并通过计算机和互联网技术进行存储、分析和展示。

股票数据化的目的是为了提供更准确、实时和可靠的市场信息，以帮助投资者做出更明智的投资决策。通过数字化处理和管理股票数据，投资者可以更方便地获取市场信息，分析市场趋势和风险，并进行投资组合管理。

股票数据化的主要内容包括以下几个方面：

1. 股票市场数据收集：将股票市场中的各种数据进行收集，包括股票价格、成交量、涨跌幅等。这些数据可以来自于交易所、券商、金融机构以及其他数据提供商。

2. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除错误或冗余数据，并将其转化为统一的格式和结构，以便后续的数据分析和处理。

3. 数据存储和管理：将清洗和整理后的数据存储在数据库或数据仓库中，以便于后续的查询和分析。同时，需要建立相应的数据管理系统，确保数据的安全性和完整性。

4. 数据分析和挖掘：利用统计学、机器学习等方法对股票数据进行分析和挖掘，寻找其中的规律和趋势。例如，通过技术分析和基本面分析，预测股票价格的走势。

5. 数据可视化和展示：将分析和挖掘得到的结果以图表、报表等形式展示出来，使投资者能够更直观地理解和使用这些数据。这可以通过绘制K线图、趋势图、热力图等来实现。

总的来说，股票数据化利用现代信息技术将股票市场中的各种数据进行数字化处理和管理，以提供更准确、实时和可靠的市场信息，帮助投资者做出更明智的投资决策。