金融统计与金融数据挖掘
金融科技领域中的数据挖掘技术分析
金融科技领域中的数据挖掘技术分析在当今金融科技领域中，数据挖掘技术已经成为了最为重要的核心技术之一。
随着科技的不断进步，金融行业的数据量不断增加，这个时候数据挖掘技术就显得尤为重要了。
一、数据挖掘技术的定义和作用数据挖掘技术是指在大规模、异构、分布式、不完整和噪声的数据中，发现新的、有用的、未知的、可理解的模式和规律的过程。
它通过结合统计学、人工智能、机器学习等研究领域，从数据中提取出有意义的信息，用于在金融业中帮助银行、证券公司、保险公司等机构进行风险管理、信用评估、市场分析、投资决策等方面的工作。
二、数据挖掘技术在金融行业中的应用1. 风险管理风险管理是金融行业中最关键的领域之一，数据挖掘技术可以很好地应用在风险管理中。
通过对历史数据的分析和挖掘，可以发现公司、客户等的相关风险因素，从而制定出科学、有效的风险管理策略。
2. 信用评估在金融行业中，信用评估是一项非常重要的工作，而数据挖掘技术可以很好地应用于信用评估中。
通过对客户历史数据的分析和挖掘，可以制定出更为全面、准确的信用评估模型，从而避免对应收账款和坏账的发生。
3. 市场分析市场分析是金融行业中另一个很重要的领域，数据挖掘技术可以很好地应用于市场分析中。
通过对市场历史数据的分析和挖掘，可以发现市场的相关特点和趋势，从而制定出更为科学、准确的市场分析策略。
4. 投资决策在金融行业中，投资决策是一项非常重要的工作，而数据挖掘技术可以很好地应用于投资决策中。
通过对历史数据的分析和挖掘，可以发现不同投资证券之间的相关性，选择合适的投资证券，从而提高投资的成功率。
三、金融科技领域中的数据挖掘技术发展趋势1. 大数据模式随着金融业务的发展，数据量也在不断地增加。
在未来，金融科技领域中的数据挖掘技术会向着大数据模式进行发展。
2. 个性化服务在未来金融科技领域中，数据挖掘技术将更加注重对客户的个性化服务。
未来的数据挖掘技术将会更加人性化，能够适应个人需求的技术将会在未来获得更大的关注和发展。
金融行业数据挖掘技术
金融行业数据挖掘技术1. 引言随着互联网的迅猛发展和大数据时代的到来，金融行业也面临着日益增长的数据量和复杂性。
数据挖掘技术在金融行业中的应用已经成为了一个热门话题。
本文将介绍金融行业中常用的数据挖掘技术，包括预测分析、风险管理、市场调研等方面。
2. 数据挖掘技术在金融行业中的应用数据挖掘技术在金融行业中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：2.1 预测分析预测分析是金融行业中最常见的数据挖掘应用之一。
金融市场中的各种交易数据、经济指标和公司财务数据等可以通过数据挖掘技术进行分析和预测。
例如，通过分析历史股票数据，可以预测未来股票价格的趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
2.2 风险管理风险管理是金融行业中的关键问题之一。
数据挖掘技术可以帮助金融机构识别和评估潜在的风险因素。
例如，通过分析客户的信用记录和交易数据，可以预测客户的违约概率，帮助金融机构决定是否给予贷款。
2.3 市场调研市场调研是金融行业中的重要环节之一。
数据挖掘技术可以通过分析市场数据、消费者行为和竞争对手情报等，帮助金融机构做出市场预测和决策。
例如，通过分析消费者的购买记录和偏好，可以预测市场需求的变化趋势，为金融机构提供产品开发和营销策略的参考。
3. 数据挖掘技术在金融行业中的挑战尽管数据挖掘技术在金融行业中有着广泛的应用，但是也面临着一些挑战。
以下是一些常见的挑战：3.1 数据质量金融行业的数据通常规模庞大、来源复杂。
这些数据可能存在错误、缺失或不一致的问题。
数据质量的问题可能会导致数据挖掘的结果不准确或无效。
3.2 数据隐私和安全金融行业涉及大量的敏感信息，如个人身份信息、财务记录等。
在数据挖掘过程中，必须确保数据的隐私和安全。
数据泄露或被滥用的问题可能导致严重的法律和经济后果。
3.3 模型选择和解释在金融行业中，数据挖掘模型的选择和解释往往是一个复杂问题。
不同的模型可能适用于不同的问题和数据集。
此外，模型的解释性也是一个重要的问题，金融机构需要理解模型的结果和预测，以便做出决策和解释给客户。
数据挖掘技术在金融行业中的使用教程
数据挖掘技术在金融行业中的使用教程随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个行业中的应用越来越广泛，尤其是在金融行业。
数据挖掘技术可以帮助金融机构发现隐藏在庞大数据背后的规律和趋势，提供准确的决策支持信息。
本文将详细介绍数据挖掘技术在金融行业中的应用，以及使用教程。
1. 数据收集与准备数据挖掘的第一步是收集和准备数据。
在金融行业中，数据的来源多样，包括市场行情、交易记录、客户信息等等。
收集的数据需要经过清洗、整理和格式化才能有效进行数据挖掘分析。
清洗数据包括去除重复值、处理缺失值、纠正错误值等步骤，以提高数据质量。
2. 数据探索与可视化在数据挖掘之前，对数据进行探索分析是必要的。
利用数据可视化工具，例如统计图表、散点图等，可以直观地了解数据的分布和趋势。
通过数据探索分析，可以发现数据之间的关联性和隐藏的规律，为后续的数据挖掘建模提供重要参考。
3. 特征工程特征工程是数据挖掘中非常重要的一步，通过对原始数据进行特征提取和转换，可以提高数据挖掘模型的表现。
金融行业的数据通常包含大量的特征，而其中有些特征对分析任务可能并不重要。
因此，利用领域知识和统计方法进行特征选择和特征降维，可以简化模型复杂度，并提高模型的泛化能力。
4. 数据挖掘建模数据挖掘建模是数据挖掘过程中的核心环节。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。
在金融行业中，常见的应用包括风险评估、信用评分、客户细分等。
选择适当的数据挖掘算法和模型，根据具体的业务需求进行建模分析。
5. 模型评估与优化建立数据挖掘模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估的指标可以根据具体的任务需求来确定，例如准确率、召回率、F1值等。
通过交叉验证、模型比较和调参等方式，优化模型的泛化能力和预测性能。
6. 模型应用与结果解释在完成模型评估和优化后，可以将训练好的模型应用于实际业务中。
通过对预测结果进行解释，可以帮助金融机构理解模型的预测依据和结果。
金融统计分析与数据挖掘
金融统计分析与数据挖掘近年来，金融领域的数据统计分析与数据挖掘技术得到了广泛的应用。
由于金融市场的复杂性和数据量的庞大，传统的统计方法已经不能满足需求。
因此，金融机构开始广泛采用数据挖掘技术来进行统计分析和预测。
本文将介绍金融统计分析与数据挖掘的基本概念和方法，并探讨其在金融领域的应用。
一、金融统计分析金融统计分析是指通过收集、整理、分析和解释金融数据，探索金融市场的规律和变化。
统计分析可以帮助金融机构了解市场趋势、评估风险，并做出相应的决策。
1. 数据收集金融统计分析的第一步是收集和整理数据。
金融机构可以通过各种途径获取金融数据，包括经济数据、财务报表、交易数据等。
这些数据需要进行清洗和处理，以确保其准确性和可靠性。
2. 数据描述和可视化在数据收集之后，金融机构需要对数据进行描述和可视化。
这可以通过统计指标、图表和图形来实现。
通过可视化手段，金融机构可以更直观地理解数据的特征和规律。
3. 统计分析方法金融统计分析涉及多种统计方法，包括描述性统计、回归分析、时间序列分析等。
这些方法可以帮助金融机构识别出关键因素和变量之间的关系，从而进行预测和决策。
二、数据挖掘技术数据挖掘是一种通过挖掘大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联性的技术。
在金融领域，数据挖掘技术可以用于发现交易模式、评估风险和进行市场预测。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
通过预处理可以提高数据的质量和准确性，避免数据偏差对结果的影响。
2. 数据挖掘方法数据挖掘方法包括分类、聚类、时序分析、关联规则挖掘等多种技术。
这些方法可以帮助金融机构发现数据中隐含的模式和规律，以及不同变量之间的关系。
3. 可视化和解释数据挖掘结果通常以可视化形式呈现，以便金融机构更好地理解和解释。
通过图表和图形，金融机构可以直观地观察到数据的模式和趋势。
三、金融统计分析与数据挖掘的应用金融统计分析与数据挖掘技术广泛应用于金融领域，如银行业、保险业和证券交易等。
数据挖掘在金融行业的应用
数据挖掘在金融行业的应用数据挖掘是一种通过分析大量数据，从中发现隐藏的模式和关联性的方法。
在金融行业中，数据挖掘已经被广泛应用，为金融机构提供了更加准确和高效的决策支持。
本文将介绍数据挖掘在金融行业的应用，包括风险管理、信用评估、市场预测等方面。
一、风险管理风险管理是金融行业中最重要的一项任务之一。
通过数据挖掘技术，金融机构能够对风险进行更全面、准确的评估和预测。
例如，通过分析历史数据和市场变动情况，可以建立信用违约风险模型，帮助银行评估贷款借款人的信用风险，从而避免坏账的发生。
二、信用评估在金融行业中，信用评估是一个关键的环节。
传统的信用评估方法主要依靠人工审查和统计分析，效率低下且容易出现误判。
而数据挖掘技术可以通过分析大量的借款人数据和其他相关信息，自动构建信用评估模型，并对借款人的信用进行准确的预测。
这种方法不仅提高了评估的准确性，还大大节约了时间和人力成本。
三、市场预测金融市场变化莫测，对市场趋势的准确预测对投资者和金融机构来说至关重要。
数据挖掘技术可以帮助分析师和投资者通过分析历史市场数据和相关因素，预测未来市场的走势。
例如，通过挖掘股票市场的历史数据和其他相关指标，可以建立股票价格预测模型，为投资者提供参考，辅助他们进行投资决策。
四、反欺诈在金融行业中，欺诈是一种常见的问题。
通过数据挖掘技术，金融机构可以对用户的行为进行分析，识别出潜在的欺诈行为。
例如，通过分析用户的交易行为和异常模式，可以发现涉嫌欺诈的交易，并及时采取相应的措施来避免损失。
五、客户关系管理数据挖掘技术还可以帮助金融机构更好地管理客户关系。
通过分析客户的行为数据和其他相关信息，可以建立客户购买行为模型，准确预测客户未来的需求和购买意愿。
这种方法可以帮助金融机构制定有针对性的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
六、其他应用领域除了以上几个方面，数据挖掘在金融行业还有很多其他的应用领域，比如股票交易策略优化、产品推荐、市场定位等。
数据挖掘技术在金融业中的应用
数据挖掘技术在金融业中的应用随着金融行业数字化程度的不断提高，数据挖掘技术在金融业中的应用也越来越受到人们的关注。
数据挖掘是一种从大量数据中提取出有关信息的过程。
它通过将数据应用于统计学、机器学习、人工智能等技术，并结合领域专家知识，来挖掘有关的、可能有用的信息。
在金融业中，数据挖掘技术被广泛应用，不仅可以用于提高风险管理能力、改善预测和决策制定的质量，还能用于改进金融产品和服务的设计和定价。
一、数据挖掘技术在风险管理中的应用金融行业作为风险管理最为重要的行业之一，需要通过数据挖掘技术来更好地识别、评估和控制风险。
数据挖掘技术可以帮助金融机构建立精准的风险模型，从而更好地制定风险防范措施和管理策略。
对于银行、保险公司和证券公司等金融机构而言，数据挖掘技术可以应用于以下方面：1. 信用风险评估信用风险是金融机构面临的最主要的风险之一。
通过数据挖掘技术，可以分析客户的历史数据、行为特征、交易记录、个人信息等数据，建立客户信用评估模型，从而更准确地评估客户信用风险，制定对应的风险管理策略。
2. 操作风险管理金融机构面对的操作风险类型多种多样，基于数据挖掘技术，可以通过对历史数据、交易流程、交易异常和人为操作等方面的分析，建立操作风险模型，指导机构制定相关的风险管理措施。
3. 信用卡欺诈防范信用卡欺诈是银行所面临的重大问题。
通过数据挖掘技术，可以对交易数据和客户行为进行监控，识别潜在的欺诈交易和非法使用，进而提前预防或打击欺诈行为。
二、数据挖掘技术在产品设计中的应用根据不同的客户类型、需求和特点，金融机构需要开发不同种类的金融产品。
通过数据挖掘技术，可以更好地分析客户需求特征、消费习惯、信用风险等，精准定位客户，制定相应的产品定价策略，提高金融产品的市场竞争力。
1. 客户定位和账户管理通过数据挖掘技术的不断细化，金融机构可以更好地了解客户的理财、投资等喜好、特点，从而制定更加精准的账户管理策略。
2. 费用优化和定价策略利用数据挖掘技术，金融机构可以对金融产品的定价和费用结构进行优化和调整，提高金融产品的利润率和市场竞争力。
金融领域的数据挖掘与分析研究
金融领域的数据挖掘与分析研究金融领域是全球性的产业，主要包含银行、证券、保险等多个行业。
这些行业的业务涉及大量的数据，在这些海量数据中，蕴含着大量的信息和价值。
因此，金融领域的数据挖掘与分析研究备受关注。
一、数据挖掘在金融领域的应用数据挖掘是一种从大量数据中挖掘出有用信息的技术。
在金融领域，数据挖掘被广泛应用在风险控制、欺诈检测、预测分析等方面。
1. 风险控制风险控制是金融行业中非常重要的一环。
银行、证券、保险等机构需要对贷款、投资、保险等进行风险评估，并采取相应的管理措施。
在这个过程中，数据挖掘技术是必不可少的工具。
数据挖掘可以从多个维度分析数据，提供客观的风险评估结论，帮助金融机构更好的了解风险的本质和规律，并制定有效的应对措施。
2. 欺诈检测欺诈是金融领域中的常见问题，常见的欺诈行为包括信用卡诈骗、贷款欺诈、保险欺诈等。
传统的欺诈检测方式过于依赖人工判断，效率低下且易出现误判，而数据挖掘技术可以通过对数据的挖掘和分析，发现欺诈的模式和规律，提高欺诈检测的准确性和效率。
3. 预测分析预测分析是数据挖掘中最重要的应用之一。
在金融领域中，预测分析可以用于预测股票价格、汇率变动等，为金融机构提供决策的依据。
二、数据分析在金融领域的挑战尽管数据挖掘技术在金融领域中有着广泛的应用，但是也面临着一些挑战。
1. 数据的质量问题数据量虽然很大，但是不一定都是有用的。
数据挖掘需要的是准确、全面、规范、完整的数据，如果数据质量不高，将会对分析结果产生严重的影响。
2. 隐私问题金融领域的数据绝大部分都属于敏感性数据，不能随意地被公开或泄露，因此在数据挖掘过程中必须严格遵守数据的隐私保护规定。
与此同时，数据隐私保护也会对数据挖掘的效率和准确性带来影响。
3. 多样性问题金融领域的数据有很强的多样性，涉及的领域广泛，不同的业务领域对数据的需求也不同，因此数据挖掘的算法模型需要针对不同的问题和领域进行优化和调整。
三、数据挖掘技术的不断发展随着数据挖掘技术不断发展，涌现出了越来越多的新技术和算法，这些技术可以有效地应对数据分析中的各种问题。
金融领域中的数据挖掘应用
金融领域中的数据挖掘应用在当今快速发展的信息时代中，数据挖掘成为了各个行业中最常用的分析工具之一。
金融领域中的数据挖掘应用更是具有重要的意义，不断推动着整个金融体系的进步。
本文将深入探讨金融领域中的数据挖掘应用，探讨其应用场景和实际意义。
一、金融领域中的数据挖掘应用场景1.风险控制在金融领域中，风险控制是最为重要的部分之一。
数据挖掘技术可以帮助银行识别客户的信用风险，建立起有效的信用评估模型以及辨别欺诈行为。
数据挖掘技术在控制风险方面的应用是深度切实的。
比如个人信用评分，就是运用了数据挖掘技术，通过应用量化分析方法，建立起客户信用评估体系，判定客户的信用评分，针对评分进行区分性授信，为银行提供参考。
2.贷后管理贷后管理也是金融领域大规模应用数据挖掘技术的方面之一。
将贷款数据与客户数据库结合，发现贷款客户的特征属性，如客户的年龄、性别、工作、收入等信息，进而观察其还款记录、欠款情况以及所使用的产品信息等等。
通过对数据的挖掘，对客户制定出完整的还款计划，减少因个体“非理性”而产生的逾期情况，从而有效提高银行的服务质量和真实利润。
3.资产配置另外，数据挖掘技术在资产配置方面也有着广泛的应用。
金融机构可以运用数据挖掘技术，识别优秀的基金经理、股票投资机会、证券市场趋势等，帮助客户实现更具效益的投资配置，调整资产分配。
银行通过具体的数据挖掘技术，追踪并研究证券市场、行业变化和公司经营情况，为客户提供投资建议，提高客户回报率。
二、金融领域中数据挖掘应用的意义1. 提高效率数据挖掘技术不仅能够为银行在风险控制、信用评估、投资分析、客户关系等方面提供全面的支持，而且可以极大地提高银行的效率。
金融机构通过分析客户和业务数据，深度挖掘出数据背后的价值，准确的做出决策，全面提高银行的效率。
2.降低成本数据挖掘技术的应用，可以降低金融机构的运营成本。
比如，银行可以通过数据挖掘技术自动管理客户关系，自动还款，省去了人工的人力成本和问题的可能性，降低了运营成本。
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三、金融数据处理与统计分析基础
2.因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标 的多元统计方法，目的是定义数据矩阵的基本结构。因子分析 的步骤:确定主因子,对因子解释和命名
n i 1 i
n
i 1
i
2计分析基础
2.离中趋势的测量
全距,极差，是最大值与最小值之间的差距 四分位差，总体数量标志值数列中各四分位数离差 (Q Q ) (Q Q ) Q Q 的平均数 Q.D 2 2 异众比率，也称离异比率或变差比，是指非众数组 F 的频数占总频数的比率。 V 1 F 方差和标准差: 变异系数反映的是标准差相对于均值 的离散程度 N
5 2013-10-31
一、金融数据生产、分类与公布系统
2. 从金融机构类别进行数据分类 银行类金融机构数据是针对银行性质的金融机构业务状况进行 的统计数据。 证券类机构的金融数据主要是证券公司、投资银行的经营数据， 包括经纪业务、自营业务、投资银行业务等数据。 基金类机构的金融数据只要是各类基金公司的业务运作数据， 包括风险投资基金、产业基金、资本市场基金、货币市场基金、 社会保障类基金等业务运作数据。 保险类机构的金融数据包括财产性保险公司、人寿类保险公司、 再保险公司等商业性保险业务运作数据，如保险费收入、赔付， 基金投资组合、资产管理状况等数据。 期货类机构的金融数据主要是期货交易所、期货经纪公司、非 经纪类期货交易机构的有关期货交易业务的统计数据。
导论 13 2013-10-31
二、金融数据挖掘原理与技术方法
（一）金融数据挖掘的基本原理
1.概念:金融数据挖掘
（data mining in finance） 金融行为的选择者从大量的、不完全的、存在噪 声的、模糊的、随机生成的金融数据中，搜索、 发现、提取隐含在数据内部的、尚未被他人所知 的、对决策具有潜在价值的信息或知识的过程。
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三、金融数据处理与统计分析基础
（一）金融基础数据的处理与显示 1.统计整理 依照研究目标对收集或调查获得的数据进行科学的 分类、汇总，使其达到系统化、规范化，进而可以 从数据中得出所研究对象的必要信息、基本特征、 规律和趋势等 统计整理的结果一般是数据库表格，或者是统计表， 在此基础上绘制统计图形 2.建立数据文件 3.绘制基本统计图形 *
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二、金融数据挖掘原理与技术方法
6.判别分析 在已知的分类下，遇到有新的样本时，利用已经选定的 判别标准，判定如何将新样本放置于哪个族群中。它是 一种预测导向型的统计方法，用于事后分析 7.时间序列分析 平稳随机序列的统计分析，在理论上的发展比较成熟， 是时间序列分析的基础 谱分析也称频域分析，因为一个时间序列可看成各种周 期扰动的叠加，频域分析就是确定各周期的振动能量的 分配
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二、金融数据挖掘原理与技术方法
金融数据挖掘原理图示
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2013-10-31
二、金融数据挖掘原理与技术方法
（二）金融数据挖掘的主要任务
关联分析：变量之间的数值存在的规律性 聚类：将数据库中的数据按照一定的规则划分为一系列 有意义的子集的过程 分类：找出一个类别的内涵或特征，能够代表该类数据 的整体信息 估计：数据挖掘中确定一个未知输出值 预测：利用历史数据发现未来输出结果的过程 异常检测：对数据中存在异常情况加以发现、甄别的过 程，找出观察数据与参照标准之间的差异，更好地为模 型预测分析服务 发现时序模式：在时间序列中找到重复发生概率比较高 的模式，强调时间的影响
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二、金融数据挖掘原理与技术方法
3.差异分析 从样本统计量的值得出差异，来确定总体参数之间 是否存在差异 4.回归分析 简单线性回归 多元回归 虚拟变量 5.聚类分析 通过分析事物的内在特点和规律，根据相似性原则 对事物进行分组 适用于没有先验知识的分类，如没有理论指引，没 有国际标准、国内标准或行业标准
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三、金融数据处理与统计分析基础
基本统计图形:条形图、线形图、面积图、饼图、高低点图、 帕雷托图、控制图、盒形图、散点图、直方图等
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三、金融数据处理与统计分析基础
（二）金融数据的描述性统计分析
1、集中趋势的测量 1 X x n n 算术平均数: H 1 x 调和平均数: G n x1 x2 x3 xn n x 几何平均数: 众数:一组数据中出现次数最多的变量数值，一组数据可 以有多个众数，也可以没有众数 中位数:指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列， 居于数列中间位置的那个数据。 截尾均值:去掉两端的极值后所计算的算术平均数 *
（三）金融数据的公布系统
1.数据公布标准：SDDS与GDDS SDDS是数据公布特殊标准（Special Data Dissemination Standard）的英文缩写， ，适用于已经参 与国际金融市场的大多数工业化国家和一些新兴市场经 济国家，1996年3月公布。 GDDS是数据公布通用系统（General Data Dissemination System）的英文缩写，适用于尚未达到 SDDS要求的国家，大部分为发展中国家*，1997年12月公 布。
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二、金融数据挖掘原理与技术方法
2.原理:发现存在于数据中的模式和趋势 掌握金融领域的基本知识和金融行为决策的目标 依据金融行为选择目标，选定要解决的问题和适合的 金融数据集 对原始数据进行预处理 将数据集中的数据转换成适合挖掘的形式 确定合适的数据挖掘方法 数据挖掘过程 分析解释 数据应用
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一、金融数据生产、分类与公布系统
（二）金融数据的分类
1. 从宏观金融与微观金融角度进行数据分类 宏观金融数据是从中央银行、金融监管机构的视角 进行统计监测生成的数据，主要包括货币类数据、 金融投资类数据、保险经营类数据等。 微观金融数据是金融市场上单个经济主体的数据， 如上市公司的资产负债表，保险公司资产负债表等， 投资项目的金融数据等。*
n i 3
峰度系数:峰度系数ku如果小于零，表示频数分布曲线 为平阔峰，如果大于零，表示频数分布曲线为尖峭峰， 等于零表示曲线为正态峰 n X X n(n 1) 3(n 1) 2
ku
(n 1)( n 2)
i 1
( (n 1)( n 2)( n 3)
i 1
10 2013-10-31
一、金融数据生产、分类与公布系统
2.SDDS与GDDS的区别 适用国家不同 宏观部门划分不同：GDDS有社会人口部门 发布数据差异：综合统计框架，跟踪性数据种类 ， 与部门相关的统计指标，社会人口数据 鼓励公布的指标 “视相关程度”而定的指标 数据公布的及时性与频率
8 2013-10-31
一、金融数据生产、分类与公布系统
5.从融资方式角度进行数据分类
间接融资统计数据主要是信贷规模数据，信贷形式 和信贷结构。
直接融资统计数据主要包括发行股票、债券、基金 等直接融资工具的规模，以及金融工具市场交易数 量、价格等数据。
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一、金融数据生产、分类与公布系统
第二章 金融数据挖掘与金融 统计分析
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本讲内容
金融数据生产、分类与公布系统 金融数据挖掘原理与技术方法 金融数据处理与统计分析 货币状况指数的编制实验
2
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一、金融数据生产、分类与公布系统
（一）金融数据的生产
1.宏观金融经济数据的生产
一国的统计系统是生产宏观经济数据的主要部门，国民经济核算体系 （System of National Account，缩写为SNA）是国家宏观经济数据的生产 体系。 国家统计局、中国人民银行、财政部等部门是我国宏观金融经济数据的生 产编制机构。 标准：IMF 2000年公布了《货币与金融统计手册》，2001年公布了修订后 的《政府财政统计手册》2009年发布了修订后《国际收支与国际投资头寸 统计手册》第六版（BPM6）
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二、金融数据挖掘原理与技术方法
（三）金融数据挖掘的统计技术方法 1.描述统计分析 集中趋势分析:平均数、中位数、众数 离中趋势分析:极差、标准差、方差、最大值、最 小值、偏度、峰度、偏度系数、峰度系数 统计图形分析:直方图、茎叶图、箱线图等对观察 数据进行直观描述 2.相关分析 相关表 相关图 相关系数
3 2 2 1 3 1
m i r
2 Var( X )
( X i X )2
i 1
N
24
SD
(X
i 1
N
i
X )2
N
V X
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三、金融数据处理与统计分析基础
3．频率分布及特征的测量
正态分布标准分值
zi Xi X
偏度系数:偏度系数sk如果小于零，表示负偏（左偏）， 如果大于零，表示正偏（右偏），等于零，表示分布 X X n 对称 sk ( )
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一、金融数据生产、分类与公布系统
2.微观金融经济数据的生产 机构单位、工商企业、金融企业、居民个人等的金 融经济活动数据生产过程是分散化的，也基本没有 统一的标准，没有专门的机构进行统计，无公开发 布。 专业调查研究形成部分数据，而零散的研究难以形 成数据体系。 微观金融经济数据对于宏观政策决策具有基础性参 照价值，这些数据的规范依然是金融经济数据生产、 公布体系需要努力的方向。*
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