金融数据分析需要学哪些方面

1. 金融数据分析需要学哪些方面

金融数据分析需要学哪些方面：
1.R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。工作过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件包。对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件包，那就会节省很多时间啦~2.SPSS对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。3.SASSAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要包括：数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。4.Excel表格Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。

2. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

虽然大数据的概念已经热炒了数年，但我国依然处于市场的早期阶段。近年来，全国各地积极发展大数据产业，相关政策明确提出推动大数据发展和应用。预计未来5到10年，金融大数据产业将迎来黄金增长期，大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。
据《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。

3. 大数据在金融领域中有哪些应用

　　大数据在金融领域中有哪些应用？应用很广，定价、授信、风控领域尤其多，我这边主要用到的分析软件是单位的帆软FineBI系统，应用案例随便说两个：
　　车险。其实根据车主的日常行车路线、里程、行车习惯、出险记录、职业、年龄、性别，可以给出非常不同的定价。比如一个开中级车，每天固定路线往返几公里通勤的熟练女白领车主，和一个开同样车型每天在珠三角或者长三角跑生意的中年暴躁小老板车主，假设后者出险概率是前者的3倍，那么完全可以定3倍于前者的价格（商业部分）。对于保险公司，前者才是优质客户，后者做了生意也是赔钱货，不如赶到竞争对手那里去。

　　贷款。现在各种小额贷款、消费贷款、供应链金融，都是在吃4大行懒得吃的散客市场，之所以他们懒得吃，就是怕麻烦。最麻烦的就是授信环节，对于一个没有固定资产等担保物的客户，能授信多少额度是个问题。淘宝能做小微是因为商家的流水在他们手里，白领的消费贷敢做是因为有稳定的现金流收入。但除了淘宝可以做到比较准确的模型，其他的业务都非常的粗放，基本每个领域都是根据几条死规则来做业务。这意味着这个市场还有很大的潜力可以挖掘，比如一个小老板，其实风险不大，他需要100w周转，但你没把握估算他的风险，只敢贷50w出去，就少赚了那50w的利息。

4. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

1. 客户的管理
金融机构内部也拥有大量具有价值的数据，如业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号的打通，建立用户标签体系。在此基础之上，结合风险偏好数据、客户职业、爱好、消费方式等偏好数据，利用机器学习算法来对客户进行分类，并利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。进而针对不同类型的客户提供不同的产品和服务策略，这样可以提高客户渗透力、客户转化率和产品转化率。也就是说，通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。
2. 产品的管理
通过大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。通过大数据，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态，产品的价值，客户的喜好原因，产品的生命周期，产品的利润，产品的客户群等。如果处理得好，可以做到把适当的产品送到需要该产品的客户手上，这是客户关系管理中一个重要的环节。
3. 营销的管理
借助大数据分析平台，通过对形式多样的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平。在客户画像的基础上，金融机构可以有效地开展精准营销，包括利用外部大数据进行网络获客；基于社交数据、网络行为数据等对客户进行进一步的细分、分类；根据网络行为数据等对客户进行事件营销、实时营销等；根据外部大数据分析展开交叉销售，提升业务量并加深客户关系；根据客户偏好、年龄、资产规模等进行个性化营销以及基于客户生命周期进行客户生命周期管理，即新客户获取、客户的维护，客户防流失和客户赢回等大数据应用。
4. 风险的管理
中小企业是社会新增就业和创新的主体，而他们得到的廉价高效金融服务却是非常少，关键在于信息匮乏或者不完整，信息不对称，总体抗风险能力弱，判断偿债能力比较困难和经营成本高。大数据，尤其是政府大数据可以有效地克服这一困难。金融机构可通过企业的产量、流通、销售、财务、税务、工商、社保等相关信息结合大数据挖掘方法进行中小微企业的贷款风险和偿债能力的分析，量化企业的信用额度，进而推动中小企业的健康发展，将对就业和创新具有巨大的推动作用，这也是大数据在零售银行的应用非常重要的原因所在。

5. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

大数据在金融行业的应用之一：风险定价
定价永远是金融或者任何市场中最核心的部分之一，大部分金融活动都涉及到风险和收益的平衡。放贷，是在平衡利息收益与违约风险之间的平衡；保险，是在平衡保费收入与理赔金额之间的平衡
大数据在金融行业的应用之二：信息优势
除去银行和保险，金融的另一大类是投资，无论对于一级市场还是二级市场投资，拥有更早更多更准确的信息，会让投资人获得先发优势而最终转化为投资回报。而且大部分投资游戏都是玩家之家的零和博弈，谁下手早下手狠下手准，就会进一步扩大利收益。

6. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

就拿金融通用智能监管报送来说，华宇智能数据（www.thunidata.com）方案遵从数据仓库理论思想，对已有业务数据进行有机整合，建设报表数据集市，通过数据初始化、数据补录、报表补录、质量校验、数据导出等多种技术手段， 融合我公司多年非现场监管项目成功实施经验，旨在提升外部监管报送的质量和效率，使之为监管机构的监管过程提供数据保证。
平台内置了银监会、外管局、人民银行等监管报送的报表，以灵活配置的方式提供报表定义、数据初始化、数据质量审核、监管格式导出等功能满足监管要求。功能特点：● 涵盖了全套监管报送指标，通过灵活的配置适用持续变化的监管要求；● 提供了TXT、XML、CSV、IJ等监管机构数据报送格式，一键完成监管数据报送；

7. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

据前瞻产业研究院《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，银行处处都在和数据在做打交道，而且做得越大越好的金融机构越能够驾驭和使用这些数据，用流行的话说叫数据驱动经营。所以其实银行到处都在进行着数据分析，现在真正做成系统，模块化，数据量能够到海量级别的，我觉得银行内部的CRM营销和统计，FTP的定价，征信系统（自己做的不是人行的那个），各个大行基本都已经达到了大数据的量，也都在做有关大数据的事情。
总而言之，就是把数据的分析和整理应用到整个金融的体系中去，而不是空谈大数据。比起争论数据分析还是大数据应用而言，我觉得找到客户或者内部员工的一个痛点，解决它，再考虑扩展是一个更为脚踏实地的方式。
当然大数据因为数据量大(百亿以上)所以进行分析之前需要有配套的数据分析工具和架构，还需要有符合仓库要求的数据源，而这些东西要慢慢的搭建和准备。传统行业的数据是有的，但是很多并没有纳入到整个大数据的框架中去，这需要做一些工作，需要各个部门配合，审核，还有一些时日。但是这种以数据为基础进行精细运营，把数据融入商业运营的趋势是不会改变的。

8. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

金融业的涵盖非常之广，主要包括三大类：银行类、投资类和保险类。具体则很多：商业银行、投资银行、证券、保险、小贷公司、租赁等。而且随着时代和技术发展，还出现了各类新型金融机构，比如：消费贷、P2P等等。
其次，金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。在本回答中不纠缠于大数据和数据的区别。比如世界上最大的金融数据公司Bloomberg，看起来它提供的金融数据服务在深度上并不复杂，而且其成立时间远早于大数据这个词汇出现的时间，但是你很难说，Bloomberg不是一个金融大数据公司。
越来越多的互联网公司甚至是传统行业的公司，变为产品导向性，一两款产品的走势就能决定公司的整体趋势乃至股价的走势