天软金融分析.NET使用说明

系统简介: (2)

怎样安装分析系统: (2)

怎么进入分析系统: (2)

系统界面介绍: (3)

菜单区: (3)

功能导航区 (4)

窗口区 (4)

怎样建立自己的研究板块: (5)

研究人员怎样提取数据指标: (7)

怎样使用证券数据专家: (7)

使用证券数据专家范例: (14)

怎样使用板块数据专家 (15)

怎样使用证券区间专家及板块数据专家: (17)

怎样提取用户自定义的指标: (18)

怎样使用指标管理功能管理用户常用指标 (20)

怎么样使用系统提供的常用研究模型 (20)

运行范例: (21)

公用研究模型介绍 (23)

公司研究分析: (23)

怎样将表格数据图形化呈现 (48)

数据结果的处理: (50)

表格数据的处理 (50)

图形数据的处理 (52)

怎样自动生成各类研究报告 (54)

前期工作准备 (54)

具体生成方式 (54)

怎么建立自己的金融研究分析模型 (55)

EXCEL插件使用指南 (56)

范例查看: (56)

EXCEL具体使用 (57)

系统简介:

天软金融分析系统是一套集数据提取、金融分析模型开发、报告自动生成、EXCELc 插件集合为一体的金融研究分析平台。

它适合于证券公司研究机构、基金公司机构、证券投资类公司的公司研究人员、行业研究人员、策略研究人员以及金融工程研究人员的使用,系统提供了三千多个证券类指标和两百多个板块指标,基本满足了研究人员日常工作的需求。而且从数据的获取,到分析方法的实现以及最终报告的生成形成了一个体系,系统是一个开放式的体系平台,拥有一套功能强大的建模语言TSL语言(相关语言帮助可以参考系统帮助),对于研究人员提供了非常强大的数据模型支持,金融研究人员只须关注自己的算法,其他数据获取、模型实现以及结果呈现都由系统自动完成。

同时分析系统也适合高校对证券有研究的师生使用。

怎样安装分析系统:

在取得天软公司的有效授权码后,用户可以去https://www.360docs.net/doc/b310491830.html,下载安装包,在安装介面到要求输入授权码:

输入有效的授权码后即可以完成安装。

怎么进入分析系统:

启动天软分析系统后,需要用户输入正确的用户名和密码进入系统,在[用户名]输入框内输入用户想使用的用户ID,在在[用户密码]中输入该用户ID对应的密码。输入这两项后,可以在[服务器]下拉框中选择登陆的服务器,单击[登陆]就可以进入分析系统。

另:如果用户要选择不同的服务器登陆,点击[服务器]下拉选择要登陆的服务器。如果用户要增加新的服务器,可以点击[服务器]旁的按钮进入服务器设置界面:

第一步,在服务器地址里面填入有效的服务器地址,地址由天软提供。

第二步,设置端口号,一般为443,

第三步:将该服务器设置名字后点击确。

系统界面介绍:

系统界面按照功能划分分为三个区,分别是菜单区、功能导航区和窗口区,

菜单区:

系统的菜单分为系统,收藏、数据和帮助子菜单

其中系统子菜单包括了系统的基本功能选项包括[登陆设置]、[资源管理器]、[函数编辑器]、[板块管理]、[打开数据文件]、[利用WORD模板生成报告]、[证券数据专家]、[板块数据专家]、[数据序列专家]、[板块序列专家]、[基本面信息]、[函数运行日志]、[检查用户数据]等等

其功能的具体描叙可以参考系统帮助。

收藏子菜单中存放的是用户使用过的研究模型,用户在执行一个研究模型后,该模型将自动保存到收藏夹中去,用户以后可以直接在收藏夹中执行使用过的研究模型。

数据子菜单用来保存用户感兴趣的数据表或者图形,这个数据一部分可以通过将结果保存为用户数据来实现,另一方面也可以通过用户自己导入数据来实现。

帮助子菜单主要提供了各个功能使用的帮助、TSL语言的具体帮助信息,以及提供常用的数据提取功能的帮助。

功能导航区

功能导航区提供系统核心功能的使用导航,用户可以通过切换标签来切换到不同的功能区去,

其中功能的具体应用我们以后进行详细的介绍。

窗口区

系统的功能实现以及模型结果等等窗口都在该区域,我们可以观察到下面的窗口上部是标签式样,它提供了在不同的窗口切换的功能。

用户可以通过点击标签项进行不同窗口的切换,例如我们现在点击证券数据专家标签将切换到数据专家窗口区。

怎样建立自己的研究板块:

板块的研究是研究员经常要进行研究的对象,而且根据研究员研究方向的不同,必须定义自己不同的板块,所以系统提供了方便灵活的板块建立方法。建立板块的方法有三种。

第一种通过系统提供的板块管理功能建立新板块,用户可以通过点击[工具]导航条中的[板块管理]或者通过系统菜单中的[板块管理]进入到板块管理窗口中,

其中左边的栏目中为市场类型,用户可以选择通过选择市场来缩小要选择的范围,中间的栏目显示的是左边选择的市场的股票集合,最右边的栏目是要建立的板块中已经选中的股票列表。用户点击[A股]可以观察到中间栏目显示了所有的A股股票但不包括右边被选择了的股票,同时用户可以通过中间栏目上部的[拼音/代码]通过手工输入证券,用户可以通过这里修改板块所包含的股票,同时用户可以点击窗口上部按钮区的[新建]图形按钮建立新的板块第二种方式:用户可以通过点击窗口的[眼睛]图形按钮进入到条件选股中(该使用方法将在下面的证券数据专家中介绍)选取股票,

第三种方式:用户可以将其他格式文件定义的板块。例如EXCEL文件等等导入生成新的板块。

另外用户可以在表格数据结果中将呈现实的股票保存为板块,具体的操作见下面章节的[数据结果的处理]中的[表格结果处理]讲叙。

研究人员怎样提取数据指标:

系统提供了多达2000多个证券类指标和300多个板块指标供用户提取,基本上囊括了各类研究人员所需要的各种指标,对于研究人员需要的特殊指标,一方面研究员可以通过自由指标生成自己想要的指标,另一方面也可以通过天软公司生成该指标供用户单独使用。

系统提供了四个数据专家供用户提取数据,同时在提取数据的时候用户可以通过设置相关的提取条件进行选股。四个数据专家分别为证券数据专家、证券时间序列专家、板块数据专家、板块时间序列专家,其中证券数据专家提供对单个股票或者多个股票的指标提取,例如EPS等等指标提取。证券时间序列专家提供对时间序列数据的提取,例如提取一段时间内每日的市盈率的详情。板块数据专家提供对板块指标的提取,例如提取板块的财务指标、或者提取板块内所有股票的加权平均EPS等等。板块时间序列专家提供对板块时间序列数据的提取,例如提取一段时间内的板块换手率情况。

例:除中小企业板外,取出股票应符合以下条件:最近20个交易日流通股份市值不低于10亿元;最近60个交易日股票交易累计换手率在25%以上;流通股股本不低于2亿股的所有股票,通过证券数据专家将很轻松的得到该结果,只需要定义好样本,再直接选择所用的选股方法,执行。三步就能得到该结果。

怎样使用证券数据专家:

证券数据专家以单个股票和多个股票为研究对象,得到的数据结果是以股票为基本元素的。

切换到证券数据专家系统的方式有两种,1)选择[系统]菜单,点击[证券数据专家]即可

以进入数据提取界面,2)在左侧的导航条中选择[工具]菜单->[证券数据专家]]。

证券数据专家窗口上半部分包括了[周期/复权]菜单,运行按钮、停止运行按钮、查看模型算法按钮、样本选择区以及指标导航区。

[周期/复权]弹出菜单用于在提取数据时候,设置提取数据(特别是时间区间数据)需要用到的重要的参数,例如[时间]对话框在提取证券行情时可以设置提取数据的时间。[周期]对话框用户选择周期,例如在提取区间的行情数据时,我们可以选择提取的是日线数据还是周线数据等等,系统提供了一分钟交易数据的提取。对于超高频的分笔交易数据我们提供专门的提取模型直接取得。[复权]对话框用于设置提取的数据是否需要复权以及复权的方式,这里我们提供更加精确的按比例复权和复杂复权的选择。[小数]用于定义取得的数据结果的小数点位数。

数据的具体提取工作包括选择样本(要提取数据的股票、基金、债券)、选定报告期(如果是报告期相关的数据)、设置选股票条件(如果要进行选股票)、需要取得的数据指标,如果是要提取行情数据等等与时间周期有关系的数据还必须使用[周期/复权]弹出菜单。

第一步:选取样本

样本数据分为[市场板块]和[证券列表]两个选项,选择时只有被选的那项作为样本。其中市场板块是已经定义好的系统板和用户定义的板块,如果选择了这个选项,那我们选择的样本就是某个板块或者板块组合中的所有股票、基金或者债券。证券列表给用户提供选择单个股票或者一组股票作为样本。

选择板快点击[市场板快]的单选框,然后点击旁边的按钮,通过面板上的[>]、[]>>]等等按钮选择需要使用到的板块,其中[#>]按钮用于把多个板块组合成一个新的板块。

选择市场列表选项,用来选择一组感兴趣的股票列表,这里有三种方式供用户选择股票,一种通过选择市场类型里面的板块,取得股票列表后,加入到已选择证券中去,另一种方式通过[拼音/代码]对话框直接输入相关证券。

第三种方式可以通过选股方式,单击设置股票参数界面里的[眼睛]按钮。进入条件选股窗口。

例:我们选择2004年年报所有A股中每股收益大于0.50元的股票作为研究对象。

第一步:选择市场板块为A股。

第二步:选择基本数据->股票。

第三步:选择每股指标中的每股收益。

第四步:按鼠标的右键或者点击加入返回按钮,加入该条件,然后设置为>=0.5,按执行按钮及可以进行选股票,同时如果有多条件可以重复第二步到第四步。

第二步:选择报告期(提取与报告期相关的数据)

用户可以在选取指标之前设置好相关的报告期,也可以在返回内容种修改指标对应的报告期,这样我们就可以提取同一指标不同报告期数据内容,有利于对证券做纵比。如果选择末期值,则为设置数据为最后一个公布报告期。

在返回内容里面选择报告期:(这一步是在设置好了要提取的指标后进行的)。

第三步:设置要返回的指标并设置条件(如果要进行选股)

选择指标有三种方式,一种是用户通过指标导航取得自己想要的指标,并加入到返回内容中,另一种方式是通过证券数据专家提供的模糊查找功能,查找到相关指标将它加如到反回,第三种方式为用户自定义指标(我们将在下面的章节专门讲叙)

第一种方式通过导航取得所需要的指标,先根据要选择的指标类型切换到[基本数据]或者[扩展指标]栏去,其中[基本数据]栏里面按股票、基金、债券、转债进行指标分类,一般通用的指标在该栏目下都可以取得。[扩展指标]按股票指标、财务指标、行情指标、基金指标、债券指标、形态指标进行分类,通过下拉不同的指标分类,具体的指标选取窗口的指标将自动切换为相关类下的指标

具体的指标我们可以可以在详细的指标分类中选取,在窗口的左边显示的是指标的大类分类,右边是被选中的指标大类中包含的详细指标,例如左边光标停留在[每股指标]上,表明选择的是[基本数据]下的[股票]大类下的指标分类集合中的每股票指标,这时候可以看到窗口右边详细的指标情况。选择需要的指标后点击右边窗口右上方的[加入返回]图形按钮将指标加入到返回区域中。如果要取得指标的简单统计包括N期和、N期平均、区间平均、区期和、N期增长、同比增长,例如要取一段时间内的每个报告期的每股收益,可以将光标停留在相关指标后,单击鼠标的右键弹出菜单。

第二种方式在窗口上方彻底查找对话框中输入想取得的指标,查找支持模糊查找,既系统将查找出所有指标中包含对话框内容所有指标。例如输入收益,系统将查找所有含有收益这两个字的所有指标。点击对话框右边的[向上查找]、[向下查找]图形按钮,将定位当当前指标前一条或者后一条符合查找条件的指标。

将所需要的指标加入到返回区域后,我们可以在这个区域进行一些调整,象设置条件、选择报告期或者调整一些必要的参数。然后点击证券数据专家窗口上部的[执行]图形按钮,系统将开始执行工作,然后将结果呈现在结果窗口中。

在返回区域中,可以观察到,每个指标后面都有一个显示为[仅显示]的下拉框,这个下拉框是用于设置选择条件的,在下面的区域里面,设置了昨收大于12为一个条件,如果有多个条件,在返回区域的上方设置条件为与或者为或。系统默认为[与]条件。其他指标都可

以通过指标后的选项调整为自己需要的参数,例如报告期等等。

第四步:查看运行结果并可导出到EXCEL

点击[运行]图象按钮后,我们将得到从系统返回的数据表格,表格数据将可以直接导出到EXCEL中去,也可以做简单的统计,同时也可以将取得的股票作为一个板块进行保存起来,我们将在下面章节的数据结果的处理中专门讲述。

使用证券数据专家范例:

我们以提取所有A股中2004年年报每股收益>=0.5元的股票的2004年年报每股收益和每股净资产情况作为范例来讲解。

第一步:选择股票样本:

这里提取的是所有A股,那属于市场板快的范畴,选择市场板快,再选择A股。

第二步:选取报告期:

选择基本数据,然后下拉指定为股票指标,同时在这里也可以设置报告期,其中的末期值指的是已公布报告的最近报告期。

第三步:选择返回的指标并设置选股:

选择[每股指标]中的[每股收益]和[每股净资产],点击加入按钮或者通过按鼠标的右键弹出菜单选择加入项。

设置条件和报告期来进行选股,设置条件下拉[仅显示]下拉框选择>=符号。在后面的框中填入0.5

设置好相关的指标以及参数后点击[执行]按钮执行。得到输出结果。

因为证券数据专家提供对指标的简单统计分析功能,指标的简单统计分析包括了N期和、N期平均、区间和、区间平均、N期增长、同比增长等。在第三步我们选择好指标按鼠标的右键,弹出菜单进行选择。我们可以看到下面选择了每股收益指标的简单统计分析功能:

怎样使用板块数据专家

当我们要提取板块数据指标时,我们将用到系统提供的板块数据专家。板块数据专家是以板块/行业为研究对象,这里的板块分为了系统板块以及用户板块,系统板块是系统本来就提供的板块包括基本的市场以及按证监会标准分类的行业板块等等,用户板块由研究人员自己通过系统的板块管理或者其他途径设置的股票的集合。

切换到板块数据专家的办法同上边的切换到证券数据专家。

提取板块数据的基本方法也同于证券数据专家,只是所取的指标内容不同于证券数据专家。提取方法如下:

第一步:选取样本

这里的样本为行业/板块,不同于证券数据专家的,这里没有股票列表的选项目因为它是以板块为研究对象。

点击市场板块旁的按钮后弹出选择设置板块窗口,可以选择需要进行研究的具体板块,同时按[#>]、[#>>]按钮将几个板块组合为一个新的板块。

第二步:选择报告期(提取与报告期相关的板块指标)

该步的使用方法同证券数据专家,选择报告期用来设置提取板块数据的报告期,这步对于与报告期相关的数据有预设定的作用。

第三步:设置要返回的指标并设置选择条件(如果有条件选择)

选择板块数据的方法也和证券数据专家类似,分三种设置板块数据指标的选择方式,一种是通过详细的列表取得,一种通过查找方式取得,第三种是用户自定义相关的指标。

板块数据专家具体的分类以及简单的统计功能也类似于证券数据专家,也包括包括N 期和、N期平均、区间平均、区期和、N期增长、同比增长,例如要取一段时间内的每个报告期的每股收益,可以将光标停留在相关指标后,单击鼠标的右键弹出菜单。只是它的研究对象是行业/板块而不是一只只的证券。

因为板块数据指标主要是经过计算得出来的,所以板块数据指标主要放置在[扩展指标]中。

同时重要的一点是证券数据专家里的股票指标也可以被证券数据专家所用到,比如我们

要取的某个行业的所有每股收益的平均值等等需求就可以通过板块数据专家来实现。

要提取这类对板块内的所有股票进行统计计算分析的指标我们使用的方式是:

第一步:切换到[基本指标]类下。

第二步:选择好需要进行统计分析的证券指标,使用方法类似于证券数据专家的设置返回的指标的操作方式。在选择好的指标处按鼠标右键盘弹出菜单,用户可以按照自己的需求进行相关的选择。从下面的图中我们可以看到的是以板块为研究对象的各类股票指标的提取。包括了和、平均等等常用的统计分析方法。

怎样使用证券区间专家及板块数据专家:

要取得一段时间以来的数据,需要使用证券区间数据专家或者板块区间数据专家。两者的区别在于:证券区间数据专家以股票为研究对象,而板块区间数据专家以板块/行业为研究对象。对于以时间序列数据为研究对象的研究人员而言,这两个数据专家特别有用。

第一步:取数据前的准备工作:

一)设置周期:因为时间序列数据数据量大,因此取数据前必须设置数据的周期。由于证券市场的特殊性,存在诸如日线,周线,月线,5分钟线,60分钟线数据等。

二)设置复权方式和除权基准日期。可以选择诸如“不复权”,"按比例复权","复杂复权"。具体的含义见使用手册和在线帮助

第二步:选取样本

要一次性返回一个市场中所有股票的数据,请选择市场;否则,在股票列表中设置要返回数据的股票。

第三步:设置返回的数据

以返回涨幅为例。在分类中选择-->行情函数,左边中选择基本行情,在右边选择涨幅后,选择[添加到返回]按纽,把涨幅增加到返回内容中。此时,在底部的返回中会自动显

示当前选择的所有返回内容

第四步:指定数据取数区间,然后执行

在区间旁的两个日期控件中设置时间序列的开始日期和截止日期。同时后面的时间主导排列用于结果数据是否以时间为序列显示。

怎样提取用户自定义的指标:

在研究分析中用户可能要使用到系统暂时没有提供的数据指标,这时候就可以通过自由指标(自由指标将不会被保存起来)来实现,例如:提取A股的2004年年报净营运资本/总资产这个指标,这个指标由于目前系统没有提供,那我们怎么提取它了?

第一步:启动证券数据专家,选择市场板块为A股。

第二步:选择提取数据的报告期(这一步也可省略)

第三步:点击自由指标按钮[+]弹出自由指标对话框来。

第四步:通过编辑器生成自定义的指标

在编辑器中用户可以选择需要用到的系统提供的指标,并按[增加]相关指标到指标编辑器区域中去。用户可以点击编辑器右上方的‘+’、‘-’等运算符号按算法生成新指标。同时在编辑器的下方指标名称中可以给新指标命名后。编辑好相关指标并且命名后点击[确认]按钮将生成的自定义指标加入到返回区域中。

第五步:在生成指标后点击运行即可以得到相应的结果

怎样使用指标管理功能管理用户常用指标

系统提供了常用的指标组供用户直接使用,同时用户也可直接将自己常用的指标集合导出到用户自定义指标组中去。选择返回区域上部分的[导入]、[导出]图形按钮

点击[导入]、[导出]按钮进入到组管理器中,导入操作用于将指标组添加到返回区域中去,导出操作用于将用户常用指标保存在用户组中,以后在使用的时候直接导入到返回区域中去。

怎么样使用系统提供的常用研究模型

经过对各类研究人员的仔细考察分析,我们将各类研究人员常用的各种指标以及研究方法综合为一个大的集合,通过系统界面左边的导航条方便的使用各种公用的模型。用户在直接点击研究模型后,一种情况是直接进行运行,另一种情况是系统将弹出一个参数窗口供用

数据分析系统

电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热,客观上也让网站分析的需求激增,无论是出于何种目的,例如希望获得更多潜在客户,或是希望压缩成本,又或是希望提升用户体验,业务需求 一.业务需求: 1. 市场推广方式是否有效,以及能否进一步提效; 2. 访问网站的用户是否是目标用户,哪种渠道获取的用户更有价值(跟第一个需求有交集也有不同); 3. 用户对网站的感觉是好还是不好,除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉; 4. 除了撒谎外,什么样的商业手段能够帮助说服客户购买; 5. 从什么地方能够进一步节约成本; 6. 新的市场机会在哪里,哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2.网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4.网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重

五.访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括: (1)内部搜索分析; (2)新访问者所占的比例、数量趋势和来源; (3)旧访问者的访问数量趋势、比例和来源; (4)访问频次和访问间隔时间; (5)访问路径模式 商品研究包括: (1)关注和购买模型; (2)询价和购买模型;访问者来询价,还是来购买,在具体行为上是有区别的。 (3)内部搜索分析 其他重要的关联因素: 狭义的网站分析领域: 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况; 客户端情况;例如操作系统,浏览器软件,带宽,访问网站的速度等等; 广义的网站分析领域: 网站分析测试:A/B测试和多变量测试 用户可用性测试; 调研; 用户人群属性研究; 站内IWOM分析; 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效,以及能否进一步提效; 网站分析能够全面衡量效果,并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户,哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好,除了商品本身之外的哪些因素影响

金融科技领域发展计划案例解析分析

金融科技领域发展案例分析

随着科技创新的不断加快及推进,社会发展步伐加快,各行各业发生了翻天覆地的变化,行业创新明显提高,传统行业发展模式弊端开始显现,已经不能适应新时代发展特点。互联网技术的深入发展,让传统线下发展模式逐渐转变为线上线下结合的模式,让人们突破地域的限制,实时有效的进行沟通交流。随着互联网技术的深度发展及融合,云计算、互联网大数据、人工智能、区块链技术等新一代技术相继问世,在长期的实践和总结中,逐步完善其理论和拓展应用范围,更加深刻的影响着社会的发展,促使整个社会生产效率大幅度提升。 科技创新为社会提供了源源不断地动力,不断推动着社会向前发展,在科技赋能时代,将伴随着诞生与毁灭,传统行业在一定程度上受到了影响,传统行业中由于长期以来发展模式、管理体制、管理思维、设备基础设施等等都是比较落后的,运营效率不高,企业盈利越来越低,加重了企业负担,严重影响了企业发展及规模的扩大,不利于中国经济高质量发展。 在金融领域,传统金融发展模式由于不能完全适应中国金融市场,因此,很大一部分的金融业务没有得到有效开发,特别是在融资业务方面,没有充分利用好资源,发挥金融的本应有的属性和功能。在中国企业发展中,中小微企业占据了大部分,一直以来中小微企业的发展没有得到足够的重视,由于中小企业本身属性缺陷,大部分的中小微企业自身实力比较弱,国家政策支持力度不够,财务信息不透明,在管理体制、技术创新、人才开发等略显不足,加之中小微企业运营过程存在风险比较大,因此往往不受传统金融机构的青睐,这严重制约了中小微企业的发展。 在此背景下,“科技+金融”模式应运而生,在科技的助推下,传统金融发展发生重大改变,极大地激活了整个金融市场及业务延伸,在发展模式不再是单纯的线下线上发展,也不再只是存款、贷款和结算三大业务,而是纵深整个行业发展,为行业发展注入新动力。 金融科技作可以说是一种新的金融模式,在近几年的发展中,引起了国家的高度重视,在十八大报告及十九打报告中多次提到如何加快金融服务实体经济效率的提升,而金融与科技的深度融合,将有效地提升金融服务实体经济水平,促进金融体制创新。同时在此发展背景下,金融科技领域也将成为发展热土。

金融数据分析师的工作职责描述

金融数据分析师的工作职责描述 金融数据分析师负责为客户提供理财咨询、建议服务,制定相应的投资组合和策略。下面是为您精心整理的金融数据分析师的工作职责描述。 金融数据分析师的工作职责描述1 职责: 1、利用相关软件进行金融数据的收集整理,汇总数据; 2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析; 3、把握各种种别的分析方法,定期对金融市场定向研究; 4、遵守公司的各项治理制度,承办领导交办的其他工作; 任职要求: 1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历,有相关经验者可放宽至大专; 2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑; 3、有较强的团队领导和决策能力; 4、清楚的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力; 5、外向型,出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神; 6、上述能力优秀者,可适当放宽任职硬性指标。 金融数据分析师的工作职责描述2 职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析,并推动研究成果的信息化、互联网化,直至贸易落地; 2、对市场、行业、公司运营等提供贸易智能分析,输出可视化分析报告,为战略决策提供支持; 3、发表研究成果或分析评论,配合公司的推广及培训等工作。 任职要求 1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历; 2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底; 3、熟练使用MATLAB、R、Python等一个或多个语言进行量化建模,拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先; 4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等); 5、具有很强的逻辑思考能力,善于解决开放式题目; 6、为人真诚踏实,做事靠谱认真,对研究工作布满热情,具备良好的沟通协调能力和团队合作意识,愿意为团队共同发展而努力。 金融数据分析师的工作职责描述3 职责: 1、对金融经济知识感爱好,希看踏足金融圈的; 2、有无经验亦可,金融专业以及具有操纵经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力,公司提供完善免费的投资培训; 4、有求知欲,有集体荣誉感,有上进心,有赚钱的信心和欲看; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判定力,能够坚持己见。 岗位职责:

金融大数据平台项目规划

金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月

一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业,数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段,如今随着大数据技术的飞速发展,银行信息化也进入了新的阶段:大数据时代。 目前,国内银行都积累了海量的金融数据,包括各类结构化、半结构化、非结构化数据,数据量巨大,存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用,显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后,才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术,可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平,银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势:一方面,银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据,这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;另一方面,银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件,有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”,可以通过对金融数据的挖掘、分析,创造数据增值价值,提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前,银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主,存在以下重大弊端: 1.对数据的分析仅按照固定项目,对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因,数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出,对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展,数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总,难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律,以及前瞻性判断,数据的预测性分析能力不足。

系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统(Display Manager)三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口:提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口:显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口:显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令,打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS,完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如,我们要增加一个OUTPUT窗口,相应地四种操作如下: ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool,新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入:OUTPUT;Help Text命令框中输入:Add new button create by DZX;Tip Text命令框中输入:Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator,使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类: ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如,我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序:“Data and program line one ”,“Data and program line two”,“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行: ●在第1行的行号前键入i(或I,或i1、I1) ●若想保存和调入程序: ●在命令框中键入:FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行,再在命令框中键入:INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

公需课考试答案:第三节:大数据金融行业应用

第三章:大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销,在首月的收益率为1.85%,让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础,可能建模过程就会中途夭折,但是建模成功的话,就能得到如意的结果。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中,金融领域占的比例最。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A

第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像,包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术,对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘,找寻数据背后的规律,以提高分析决策能力,优化流程和科学配置资源的管理工具。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了!

关于工作证券分析师岗位说明书范文

关于工作证券分析师岗位说明书范文 证券分析师是依法取得证券投资咨询执业资格,并在证券经营机构就业,主要就与证 券市场相关的各种因素进行研究和分析,包括证券市场、证券价值及变动趋势进行分析预测,并向投资者发布投资价值报告等,以书面或者口头的方式向投资者提供上述报告及分析、预测或建议等服务的专业人员。 (3)检查施工单位编制的施工组织设计,施工方案,和施工进度计划,提出审查意见,供总监审批时参考,并对计划的执行情况定期进行检查与监督; 按照全程跟踪、责任到人的指导思想,制定工作计划、施工管理方案;做好施工现场 服务协调,参加项目部监理例会,参与协调监理及总包、分包单位的工作; 证券分析师岗位职责 1、收集所有有关上市公司的公开资料,以及通过主管、行业组织、上市公司或者其 他非正式部门获得上市公司的第一手资料; 2、与自己研究的上市公司建立稳定而长久的联系,定期组织包括上市公司人员参加 的分析师会议; 3、进行宏观经济与行业分析,财务分析,投资分析。 证券分析师岗位要求 4)负责 "景观施工单位进场计划"、"景观材料进场计划"的编制提交成本部作为编制 招标计划的依据,并控制各单位、材料、构配件的进场时间; 1、具有宏观经济理论知识,懂得并会有效收集、处理与金融市场,尤其与证券市场 有关的利率、汇率、通货膨胀率、就业率、GDP增长率、财政收入和国际收支状况国民经 济综合景气指数、居民消费物价指数(CPI)、社会商品零售价格指数、各个行业的生产资 料价格指数、各种消费信息指数、以及市场预测心理状况等数据; 2、拥有投资学知识,善于在上市公司公布的众多实体经济投资项目中挑选出成功率大、投资周期短、利润最大化、风险尽量小的项目; 3、拥有会计学、审计学和法律知识,能对年度报告、中期报告、招股说明书等指标 和数据进行多方面的对比分析,能避免被虚假的财务报表迷惑; 4、通晓证券市场的技术分析; 5、经历过故事牛熊交替的洗礼。 证券分析师关键技能

全景数据分析系统在SCADA系统中的应用

收稿日期:2008-05-04 作者简介:杨立波(1975-),男,工程师,主要从事调度自动化系统应用开发及维护。 全景数据分析系统在SCA DA 系统中的应用 Application of Full Scenario Data Analysis System in SCADA System 杨立波,杨玉瑞 (河北省电力公司,石家庄 050021) 摘要:介绍了河北省南部电网SCA DA 系统中全景数据记录分析系统的开发应用情况,详细阐述了全景数据分析系统在全景数据记录、全景数据回放、全景数据展现过程中所采用的压缩算法、存储算法、数据记录、数据反演等技术细节,并分析了该系统的应用效果,对其他SCAD A 系统相似功能的设计和实现有借鉴作用。 关键词:SCAD A 系统;全景数据;事故追忆;P DR Abstract :T his paper intro duce s the deve lopment and applica -tion o f the F ull Scena rio Data A nalysis Sy stem in the SCADA sy stem of H ebei South N etw ork ,and describes many de tails of the de sign and develo pment about full Scenario data r e -co rding ,data reg ene rating and data representation ,such a s the com pr ess algo rithm ,storag e method and file fo rmat .It is ho ped that ca n pro vide useful reference to the o ther SCADA sy stem structur es desig n and implement . Key words :SCA DA sy stem ;full scenario data ;po st disturb -ance review ;PD R 中图分类号:TM 734文献标志码:B 文章编号:1001-9898(2008)05-0015-03 河北省南部电网(简称“河北南网”)SCADA 系 统是2001年7月从加拿大SNC 公司引进的第三代能量控制系统。系统的事故追忆功能延用了传统的设计思想,完全依赖开关变位和总事故信号的触发,记录可靠性较差,数据断面记录间隔为2~10s ,仅能保存时长为5min 的事故,无法记录和再现较长时间的电网运行状况。随着电网规模的不断扩大和电网调度运行工作日益精细化,原有的PDR 功能已经不能满足需求,因此在SCADA 系统中自主开发了全景数据分析系统取代了原有事故追忆功能,并取得了良好的效果。 1 系统结构 全景数据分析系统是对SCADA 系统原有PDR 功能的改进、提高和创新,系统分为数据记录、 数据回放、数据展现3个主要部分。数据记录模块 位于SCADA 系统内,根据SCADA 采集节点发布的数据变化信息生成数据文件,并通过安全装置将数据文件传递到信息管理大区的全景数据文件FTP 服务器上,供数据回放和展现模块使用。数据回放是利用全景数据文件将电网当时的运行数据加载到内存中,实现快速的数据检索,断面保存,故障辨识等功能;数据展现是系统的人机界面部分,充分利用图表、曲线、列表、厂站单线图等形式将全景数据进行展现、分析和比对。系统结构示意见图1 。 图1 系统结构示意 2 系统功能的实现 2.1 全景数据记录 全景数据记录是系统的核心部分,负责对SCADA 系统中的实时数据进行采集、解码、压缩和记录。全景数据记录模块充分利用了SCADA 系统的编程环境和接口,实现了双机进程级的热备用和数据的同步;通过对压缩算法和文件读写方式的优化,使该模块进程仅占用1%~2%的CPU 负载,对原有的功能没有任何不利影响;通过配置独立磁盘和循环队列算法的文件存储模式,数据记录系统能够存储28天的全景数据文件,超过存储期限的数据通过安全装置传输到信息管理大区的文件备份系统长期保存。 · 15·

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史,每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合,因此当金融发展到互联网时代,也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系,应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容,大力发展互联网金融,以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化,是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为,建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来,这是一场系统性的深度变革,而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下,我国的金融行业将出现哪些变化?金融监管面临哪些新挑战?如何利用大数据进行智能决策? 一、大数据时代到来 凯文·凯利(Kevin Kelly)被誉为互联网经济的预言家,他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言,未来,大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变,而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的,将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的,每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的,结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据,并且用适合的方式展示出来,成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的,而在大数据时代,二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断,完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策,最担心的是没有数据作为依据,不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界,在机器智能尚未完成的时候,需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是,信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互,到价值提取能力的开放,到基础处理和分析平台的开放,让数据如同血液在数据社会的躯体中长流,滋润数据经济,让开放数据的思维成为常态。 未来,大数据的规模会越来越大,大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理,到数据分析、数据交易、数据应用,围绕着这些分工环节将

数据分析与挖掘在金融方面的应用

数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》()给出的定义,“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险,但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展,多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成,商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制,定性并尝试测量这一风险,作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下,操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本,从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手,对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理,一般要进行以下几个步骤的工作:数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示: 图:操作风险量化测评和管理的整体思路

分类梳理,明确其业务流程,找出关键节点,并在关键节点处科学设置风险监测指标,通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是,依据对操作风险模型构建的要求,财务公司在设置风险检测指标时,将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标(以下简称为“频率指标”)和操作风险事件损失指标(以下简称为“损失指标”)。在完成风险指标设置的工作后,财务公司对上述指标进行横向分类,即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险,将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式:内部欺诈,外部欺诈,聘用员工做法和工作场所安全性,客户、产品及业务做法,实物资产损坏,业务中断和系统失灵,交割及流程管理。财务公司通

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今,人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹,越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响,金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下,人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑,大量数据被留存记录,各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点,这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点,而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求,有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面,又与微观社会主体的经济生活密切相关,中国是一个人口大国,也是社会活动多样性的代表性国家,金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析,但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如,在个人信用风险控制方面,过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价,但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖,甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群,加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群,仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群,利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点,这也是金融业应用大数据时要考虑的关键: 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚,要把这些碎片化数据进行准确整合,需要有很强的ID MAPPING能力,数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例,10条行为信息,究竟是10个不同主体产生的,还是1个人在10个不同渠道留下的,不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先,数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言,金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言,

(岗位分析类)财务分析师职位说明书

工作分析实用技术 一、工作分析概述 1.工作分析的重要性 (1)阐明在公司内谁应该负责什么工作 (2)有助于在职者了解该职位的责任 (3)帮助管理阶层分析并改进公司的组织结构 (4)作为职位评价、薪资调查以及建立薪资结构的基础 2.工作分析的用途 (1)人力资源规划 (2)人员招聘及甄选 (3)人员任用及配置 (4)薪资调查 (5)薪资结构 (6)员工培训及发展 (7)职业规划 (8)工作评价 (9)职位分类 (10)绩效评估 (11)目标管理计划 (12)工作流程分析 (13)组织研究 二、工作分析项目 1.一般资料分析 (1)工作名称 工作名称标准化,按照有关职位分类、命名的规定或通行的命名方法和习惯确定工作名称。 (2)工作代码 各项工作按照统一的代码体系编码。 (3)工作地点

2.工作规范分析 主要目的:全面认识工作整体。 (1)工作任务分析 明确、规范工作行为,如工作的中心任务、工作内容、工作的独立性和多样化程度,完成工作的方法和步骤、使用的设备和材料等。 (2)工作责任分析 通过对工作相对重要性的了解,配备相应权限,保证责任和权力对应。尽量用定量的方式确定责任和权力。 (3)督导与组织关系分析 了解工作的协作关系和隶属关系。包括:直属上级、直属属下、该工作制约那些工作,受那些工作制约、在那些工作范围内升迁或调换,协作关系等。 (4)工作量分析 目的在于确定标准工作量。如劳动的定额,工作量基准、工作循环周期等。3.工作环境分析 (1)工作的物理环境 即:湿度、温度、照明度、噪音、震动、异味、粉末、空间、油渍等以及工作人员和这些因素接触的时间。 (2)工作的安全环境 工作危险性、劳动安全卫生条件、易患的职业病、患病率及危害程度。 (3)社会环境 包括工作群体的人数、完成工作要求的人际效应的数量、各部门之间的关系、工作地点内外的文化设施、社会风俗习惯等。 (4)聘用条件 包括工作时数、工资结构、支付工资方法、福利待遇、该工作在组织中的正式位置、晋升的机会、工作的季节性、进修的机会等等。 4.任职条件分析 (1)教育培训情况 受教育、培训程度,教育、培训经历、学历、资格。 (2)必备知识

数据分析系统_APP建设方案

决策分析系统APP端建设方案

目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下: (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)

1.概述 1.1.项目背景 移动互联,是基于“个人移动数字信息终端”(如:手机、平板电脑、PDA 等)接入互联网,用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强,操作界面不断优化,外观时尚轻薄,能满足8小时以上的连续户外操作的需求,价格也不断下降,智能手机的用户不断增加;同时,随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展,覆盖面至少到乡镇一级,理论速度都提升少2M以上;根据摩根(Morgan)的报告,移动互联时代的设备将超过100亿台,一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代,将势不可挡的来临,企业将移动互联网技术应到工作业务中,为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统,为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器,为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务,应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展,建设数据分析系统APP移动客户端,方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作,更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合,不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。 (1)在管理决策层面,及时掌握卷烟营销情况,为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

金融数据处理方案

金融数据处理方案设计 基于Eviews 班级: 学号: 姓名: 成绩: 优良中及不 2018 年1月11日

实训目的及内容 实训目的 根据所掌握的计量经济学等相关知识,利用相关计量软件,分析金融数据,验证金融基本理论或模型。 实训内容 金融学理论范畴非常广泛,包括的知识体系非常大。鉴于金融资产投资人 最关注的是其收益和风险,我们可以从以下项目选做:(1)收益率分析及其波 动性;(2)投资组合理论与资本资产定价模型;(3)固定收益证券分析;(4)基于VaR的金融风险分析于度量;(5)衍生产品分析预定价等等。 实训项目

项目一:Eviews 简介 (说明:介绍内容不作硬性规定,以回忆其功能、可以做什 么为主要目的,内容要求一页半到两页,不能超过两页,不要抄袭大篇东西,要总结归纳的东西) 小四号字,行间距1.25,首行缩进2 字符。

项目二:股票收益率基础分析 一、相关理论分析 (一)简单收益率 股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐,是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息,相对收益就是股票收益率。股票收益率的计算公式:股票收益率= 收益额/原始投资额,运用金融学知识,计算股票收益率其中,简单收益率公式=(卖出价-买入价)/买入价 (二)对数收益率 对数收益率同连续复利收益率R′=ln(1+R)(1) (三)股利收益率 股利收益率,又称获利率,是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为:股利收益率=(每股股利/每股原市价)×100%,该收益率可用计算已得的股利收益率,也能用于预测未来可能的股利收益率。 (四)持有期收益率 持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为:[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%,股票还没有到期日的,投资者持有股票时间短则几天、长则为数年,持有期收益率就是反映投资者在一定持有期中的全部股利收入以及资本利得占投资本金的比重。持有期收益率为投资者最关心的指标,但如果要把它与债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较,必须注意时间的可比性,即要把持有期收益率转化为年率。

数据分析系统的总体架构(多维数据库)

多维数据库的概念并不复杂,(图四:pic4.jpg)举一个例子:我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时,牵扯到几个角度:时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额,叫做度量值。当然,还有成本、利润等。 这样一个模型,可以用一个三维的立方体来描述,每个维度分别代表了时间、产品和地区,立方体上的单元代表了度量值。 进一步,维度可以分为不同的层次,因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。 扩展一下我们的想象,除了时间、产品和地区,我们还可以有很多维度,例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上,使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。 虽然结构上15维的立方体很复杂,但是概念上非常简单,不是吗? 数据分析系统的总体架构分为四个部分:源系统、数据仓库、多维数据库、客户端(图五:pic5.jpg) * 源系统:包括现有的所有OLTP系统,搭建BI系统并不需要您更改现有系统。 * 数据仓库:数据大集中,通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次,当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上,往往符合叫做“星型结构”的模型。 * 多维数据库:数据仓库的数据经过多维建模,形成了立方体结构,每一个立方体描述了一个业务主题,例如销售、库存或者财务。 * 客户端:好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。 实际案例:在下面的案例中,我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库,Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库,ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。 分解树好象一个组织图。当它被展开时,通过在选定条目的重复下钻,分解树展示了您想获得的整个路径。此外,您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。 分解树在回答以下问题时很有效: * 在指定的产品组内,哪种产品有最高的销售额? * 在特定的产品种类内,各种产品间的销售额分布如何? * 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额? 在图六(pic6.jpg)中,可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开,在该分解树中,在大区这一层是按国家展开,在国家这一层是按产品分类展开。 投影图使用散点图的格式,显示2个或3个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系,而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。 投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果,比如例外的数据点就可以考虑进一步研究,因为它们落在“正常”的点群范围之外。 在图七中(pic7.jpg)各色各样的数据点代表不同产品,可以看出网络设备集中于右下区域

大数据智能分析软件

现在,公众安全的配置,网络系统的安全、信息中心,信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展,迫切需要各种信息应用系统,灵活,高效的资源和云计算平台,以有效整合公共安全的各种信息资源,提高公安系统的稳定性、可扩展的,安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前,互联网正在经历新一轮的信息技术变革,如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎,已成为公安信息资源战役的重要组成部分,也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设,“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展,它变得越来越明显的特点是数字信息网络,提高了人、警、事的一个互动力,警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高,“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化,减少了中间环节,提高了快速反应能力,提高教学和减少战斗中,响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境,建立大数据分析平台,支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标:建立密集的信息技术支持系统;建立专业的警察命令和战斗团队;建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历,还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

金融信息系统分析和数据库设计

金融信息系统分析和数据库设计 一、系统分析: 1、简单的金融信息系统实现对用户的管理以及对账户信息的系统整 理和查询,使用户方便快捷地得到自己想要的结果。这就要求系统 必须要有一个完整的功能和易于操作的界面。 2、首先,用户想要了解信息,必须先登录账号,如果已经有了账号, 可以直接登录。若没有,要求用户提供个人真实信息注册,注册成 功后方可登录系统进行操作。 3、其次,系统要能实现对账户的管理,包括增加、修改(密码)、注 销等操作。 4、系统要能统计个人账户信息,例如账户余额,收入支出信息,并且 能进行保存。 5、系统要能统计当前所有账户的余额总额,但要求账号必须有效且未 被冻结。 6、具体流程如下:

二、部分代码: 1、登录与注册: Public class User Service{ Public Boolean login(String u,String p){} /:登录构造函数,成功返回true,失败返回null:/ Public Boolean register(String u,Stringp){}/: 注册构造函数,成功返回true,

失败返回null:/ } Public class UserDao{ Public Boolean logindata(string u,string p) { r=select count from user where username=u and password=p; //在数据库里查找用户名为u并且密码为p; return (r==true); } Public Boolean registerdata(string u,string p){ //利用JDBC r=select count from user where username==u ? false:true //判断新注册的用户名与数据库里的用户名是否重名 return (r==true); } } Public class User Service{ public boolean login(String u,String p){ UserDao user=new UserDao(); boolean r=user.logindata(u,p); return r; } Public Boolean register(string u,string p){ UserDao user=new UserDao(); Boolean b=user.registerdata(string u,string p) return b; } } 2、查询余额: Public class AccountService{ Public float getTotal(string u){}//参数为username Public float getTotal(int uid){}//参数为用户id }

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