金融领域的大数据分析

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

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。

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，

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!

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

2021大数据金融行业市场调研报告

2021年大数据金融行业市场调研报告

目录 1.大数据金融行业现状 (4) 1.1大数据金融行业定义及产业链分析 (4) 1.2大数据金融市场规模分析 (6) 2.大数据金融行业前景趋势 (7) 2.1大数据助力金融机构的战略转型 (7) 2.2大数据能够降低金融机构的管理和运行成本 (7) 2.3大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力 (8) 2.4大数据能够提升银行的中间收入 (8) 2.5使零售银行业务差异化产品设计更加丰富 (9) 2.6大数据在量化投资方面的应用 (9) 2.7延伸产业链 (10) 2.8生态化建设进一步开放 (10) 2.9呈现集群化分布 (11) 2.10需求开拓 (12) 3.大数据金融行业存在的问题 (12) 3.1大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题 (12) 3.2大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考 (13) 3.3金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高 (13) 3.4金融大数据应用技术与业务探索仍需突破 (13) 3.5金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善 (14)

3.6金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化 (14) 3.7供应链整合度低 (15) 3.8产业结构调整进展缓慢 (15) 4.大数据金融行业政策环境分析 (16) 4.1大数据金融行业政策环境分析 (16) 4.2大数据金融行业经济环境分析 (16) 4.3大数据金融行业社会环境分析 (17) 4.4大数据金融行业技术环境分析 (17) 5.大数据金融行业竞争分析 (18) 5.1大数据金融行业竞争分析 (18) 5.1.1对上游议价能力分析 (18) 5.1.2对下游议价能力分析 (18) 5.1.3潜在进入者分析 (19) 5.1.4替代品或替代服务分析 (19) 5.2中国大数据金融行业品牌竞争格局分析 (20) 5.3中国大数据金融行业竞争强度分析 (20) 6.大数据金融产业投资分析 (21) 6.1中国大数据金融技术投资趋势分析 (21) 6.2中国大数据金融行业投资风险 (21) 6.3中国大数据金融行业投资收益 (22)

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。

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 }

大数据分析对金融业的影响与发展现状

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/da1847443.html, 大数据分析对金融业的影响与发展现状作者：赵航来源：《时代金融》2017年第08期【摘要】以大数据为代表的数据分析技术直接或间接的对个人或者企业的需求带来巨大的影响，同时也对和人们生活戚戚相关的金融行业产生了冲击。大数据在短时期内得到了快速的发展，数据的价值不断被挖掘，对于数据的竞争愈演愈烈。大数据的应用正在逐渐改变金融业机构传统的数据分析方式，并且能为相关机构及人员提供实时、精准、高效的研究途径。【关键词】金融大数据互联网价值一、大数据分析的相关理论概念（一）大数据的含义早在上个世纪80年代就有美国人提出了“大数据”这个概念，用来描述数据处理面临的挑战。2008年9月，Nature和Science在国际期刊《科学》杂志上发表了一篇名为“Big Data：Science in the Pctabyte Era”的文章，从互联网技术、网络经济学、环境科学、生物医药等多个方面介绍了海量数据带来的挑战。2011年5月，在第11届FMC World大会上发布的“Big data：The next frontier for innovation，competition and productivity”报告，首次明确提出了“大数据”的概念，并将其定义为：在一定时间内，无法用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。（二）大数据分析的特点第一，大数据具有技术优势。就拿微博、微信为代表的社交媒体来说，用户进行的各种活动，一切都会留下痕迹，一切行为皆为数据，在互联网的服务器就可以通过记录下这些用户的登录时间、行为习惯、个人位置等大量后台数据，然后进分析，实现为更快捷、更准确、更全面地监测。第二，大数据分析更加准确。相对传统的分析方式，大数据采取的是更为综合，更为全面的信息分析。而且和云计算相结合，可以更精确地分析更多的数据信息，还可以看到相关的隐性信息。第三，大数据具有多样化。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。（三）大数据分析应用的重要意义

金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1．大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2．大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3．大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。

可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接（三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的

数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3

2018大数据在金融领域的典型应用研究

大数据在金融领域的典型应用研究中国支付清算协会金融大数据应用研究组中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 2018年3月

前言近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了普惠金融发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据 2

银行的业金融大数据服务平台项目的规划书

银行业金融大数据服务平台项目规划书

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。

金融数据分析实训作业

一、Eviews软件介绍 Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。 Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。 Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。

二、实验项目

三、股票收益率分析（一）理论分析股利收益率，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。该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。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，其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)。 1．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。 2．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。 3、拆股后的持有期收益率投资者在买入股票后，在该股份公司发放股票股利或进行股票分割（即拆股）的情况下，股票的市场的市场价格及其投资者持股数量都会发生变化。因此，有必要在拆股后对股票价格及其股票数量作相应调整，以计算拆股后的持有期收益率。其计算公式为：(收盘价格-开盘价格)/开盘价格。