金融学中大数据思维的应用研究
金融行业中的大数据应用
金融行业中的大数据应用随着科技的不断进步和发展，大数据作为一种新兴技术，也在金融领域得到了广泛应用。
金融行业中的大数据应用，不仅能够优化金融机构的内部业务流程，提高企业的竞争力和市场份额，还能够为客户提供更加个性化的服务，提高客户满意度和忠诚度。
本文将从金融领域的大数据应用以及影响、应用案例和未来趋势等方面进行探讨。
一、金融行业中的大数据应用1.风险管理金融机构涉及金融、保险等多种业务，很容易发生大额风险，风险控制是金融业的核心。
大数据技术可以通过对数据的全面、深入分析，识别出风险，达到控制风险的目的，提高风险控制的效率和准确率。
2.数据挖掘金融行业涉及的数据非常庞大，如何从中快速发掘出对业务的影响，是需要解决的问题。
大数据技术可以通过对大量数据的挖掘，发掘出符合业务特征的数据，让金融机构能够深入挖掘客户的需求和行为，为客户提供个性化的服务。
3.客户关系管理金融机构需要保持客户的忠诚度，才能维持和扩大市场份额。
大数据技术可以对客户的信息进行分析，了解客户的需求和喜好，让金融机构的营销能够更加精准，提高客户的满意度和忠诚度。
二、大数据应用的影响1.强化金融机构的市场竞争力随着大数据技术的应用，金融机构可以更好地把握市场趋势和客户需求，加强业务的透明度和质量，提高企业市场竞争力和市场份额。
2.提高员工工作效率数据量庞大、复杂的任务，是难以人工有效处理的。
大数据技术的应用，能够帮助员工自动化数据分析，减少繁琐的重复工作，提高员工的工作效率和工作质量。
3.客户利益最大化大数据技术的应用，能够更好地满足客户需求、提供更好的服务，为客户提供更加全面、个性化的金融服务，从而最大化客户利益和满意度。
三、金融行业中的大数据应用案例1.信贷风险评估大数据技术可以对客户的财务情况、征信记录、借贷历史等多方面进行评估，预测客户的信用风险，帮助金融机构更好地把握信贷风险，降低信贷风险，减少金融机构的损失。
2.欺诈检测随着金融业务的不断拓展和发展，欺诈降低的风险也越来越大。
浅析金融学研究中如何运用大数据思维
浅析金融学研究中如何运用大数据思维摘要：我国自步入到大数据时代以来，由于大数据思维的影响，使得各行各业的工作方式得到了极大的变革。
尤其是在金融学研究领域，研究人员对于金融学的研究方式更是发生了一定的调整，同时拓展了更加广阔的研究范围。
而就当前金融学相关研究工作人员来说，如何进一步提升对金融数据研究的精度成为当前需要解决的实际问题。
故而，在这一背景下，文章对金融学研究中如何运用大数据思维进行详细探究。
首先，文章对大数据思维进行相应的概述，而后详细分析金融学中运用大数据思维的方法。
关键词：金融学；大数据思维；运用方式前言：随着当今时代的发展，使得我国金融学研究对于大数据思维的应用程度越来越深。
在对大数据思维进行应用的过程中，研究学者在加速使得样本数据转变为总体数据，同时便于其创新发展结论的过程中，我国已经提出了要求金融学研究工作人员要将传统样本研究思路转换为总体研究思维模式中。
因此，就当前情况分析，在进行金融学研究中，将大数据思维应用其中已经成为当今时代的必然选择。
故而，本文对金融学研究中如何运用大数据思维有着一定的实际意义。
一、大数据思维相关概述大数据是针对以往人们在进行某项研究中经常会被忽略的，但是也具有一定的研究价值的数据进行更加深入的研究，进而对于数据隐藏的规律进行精准度的预测。
而大数据思维则主要强调的是研究人员由传统的研究思维转换到智能和容错的思维。
尤其是当前随着大数据技术的影响程度的加深，在金融学的研究中，使得大数据技术已经不仅仅是表面层次的精准，而是在允许出现小范围的数据混杂的情况下，丰富金融学研究主体，同时激发相关研究工作人员更加深层次的研究和观察。
将大数据思维运用到现代金融学研究中，能够有效的拓宽研究学者的研究思路[1]。
通常情况下，传统的金融学研究方法数据展现的方式有着一定的单一性，极大的限制了研究者的研究思维，而大数据思维能够有效的增加样本数据的多样性，从而丰富信息来源，为研究人员提供更加丰富的研究思路。
金融大数据思维与典型应用
金融大数据思维与典型应用的实际应用情况1. 应用背景随着互联网和移动互联网的发展，金融行业积累了大量的数据资源。
这些数据资源包括用户交易记录、市场行情、经济指标等，具有巨大的价值和潜力。
然而，传统的金融分析方法无法充分利用这些数据，因此需要引入金融大数据思维和技术来进行深度挖掘和分析。
金融大数据思维是一种以数据为核心、以科学方法为基础、以创新为驱动的思维方式。
它通过对海量、多样化、高速增长的金融数据进行整合、分析和挖掘，揭示出隐藏在数据背后的规律和价值，为决策者提供科学依据和决策支持。
2. 应用过程2.1 数据收集与清洗在金融大数据应用过程中，首先需要收集相关的金融数据。
这些数据可以来自于各种渠道，如交易所、银行、证券公司等。
也可以通过网络爬虫等技术手段从互联网上获取相关信息。
收集到的数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要进行清洗和预处理。
清洗数据的目的是去除错误、不完整和重复的数据，保证数据的准确性和一致性。
预处理数据的目的是将原始数据转化为可用于分析和挖掘的格式，如将文本数据转化为结构化数据、将时间序列数据进行平滑处理等。
2.2 数据存储与管理金融大数据通常具有海量和多样化的特点，因此需要使用适当的存储和管理技术来处理这些数据。
常用的存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
在存储和管理金融大数据时，需要考虑到数据安全、可扩展性和高性能等方面的需求。
还需要建立合理的索引和查询机制，以便快速检索和访问所需的数据。
2.3 数据分析与挖掘在金融大数据应用过程中，最核心也是最关键的环节就是对数据进行分析和挖掘。
通过对金融大数据进行统计分析、机器学习、深度学习等方法，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势。
常见的金融大数据分析和挖掘方法包括：•趋势分析：通过对市场行情和经济指标的历史数据进行统计和分析，预测未来的市场走势和经济发展趋势。
•风险评估：通过对用户交易记录和信用信息等数据进行分析，评估用户的信用风险和违约概率。
大数据分析在金融领域的应用研究
大数据分析在金融领域的应用研究随着信息技术的迅猛发展，大数据分析在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，在金融领域中，大数据分析也发挥着重要的作用。
本文将探讨大数据分析在金融领域的应用研究。
一、金融领域的挑战金融领域是一个庞大而复杂的领域，面临着大量的数据和信息。
这些数据包括了市场数据、交易数据、客户数据等。
传统的数据处理方法已经无法满足金融领域对数据分析的需求。
因此，需要引入大数据分析技术来解决这些挑战。
二、大数据分析在金融领域的应用1. 风险管理金融领域存在着各种各样的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
大数据分析可以通过对海量的数据进行分析和建模，帮助金融机构评估和管理风险。
通过对历史数据的分析，可以发现风险的潜在因素，并采取相应的措施来控制风险。
2. 交易分析金融市场的交易数据庞大而复杂，对于投资者来说，如何进行有效的交易决策是一个关键问题。
大数据分析可以通过对市场数据的分析，识别出交易机会和趋势，并辅助投资者进行决策。
通过挖掘交易数据中的规律和模式，可以帮助投资者获取更多的利润。
3. 金融欺诈检测金融欺诈是一个严重的问题，对金融机构和客户都会带来巨大的损失。
大数据分析可以通过对客户行为和交易数据的分析，识别出潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型，可以提高金融机构对欺诈行为的识别和预警能力，减少损失。
4. 客户关系管理客户关系是金融机构的核心竞争力，如何提高客户满意度和忠诚度是一个重要的问题。
大数据分析可以通过对客户数据的分析，为金融机构提供个性化的服务。
通过对客户行为和偏好的分析，可以提供更好的产品推荐和定制化的服务，提升客户的满意度和忠诚度。
5. 预测和决策支持金融领域需要面对复杂多变的市场环境和竞争压力，如何进行准确的预测和决策是一个关键问题。
大数据分析可以通过对市场数据和业务数据的分析，为金融机构提供预测和决策支持。
通过挖掘数据中的规律和趋势，可以为金融机构提供更准确的预测结果和决策建议。
大数据分析方法在经济学研究中的应用
大数据分析方法在经济学研究中的应用随着互联网技术的快速发展和用户数据的大规模积累，大数据分析成为了经济学研究中不可忽视的重要工具。
大数据分析方法凭借其高效、精准和全面的特点，在经济学领域的应用逐渐扩大。
本文将探讨大数据在经济学研究中的应用，并介绍相关的分析方法和案例。
一、大数据在宏观经济研究中的应用大数据分析方法在宏观经济研究中具有广泛的应用价值。
首先，通过大数据的分析，我们可以实时监测和评估经济运行状况，从而判断宏观经济政策的有效性和适应性。
例如，通过对消费者购买行为和消费指数的大数据分析，可以及时了解消费趋势和消费者心理，为政府决策提供决策参考。
其次，大数据分析方法可以帮助我们深入理解宏观经济变量之间的关系和驱动机制。
通过对庞大数据集的分析，我们可以发现宏观经济变量之间的内在联系，并构建更加准确的经济模型。
最后，大数据还可以用于宏观经济预测和风险评估。
通过对大数据的分析，我们可以预测经济增长、通货膨胀和金融风险等重要指标的变动趋势，为投资决策和政策调整提供科学依据。
二、大数据在微观经济研究中的应用除了在宏观经济研究中的应用，大数据分析方法在微观经济研究中也有很多的应用。
首先，大数据可以帮助我们深入了解企业和市场的运行机制。
通过对企业数据和市场数据的分析，我们可以揭示企业之间的竞争关系、市场结构和市场行为等重要特征。
其次，大数据分析方法可以帮助我们进行消费者行为研究。
通过对大规模的消费者数据进行挖掘和分析，我们可以研究消费者购物偏好、消费决策方式以及消费者群体的特征，从而为企业制定更加精准的市场营销策略提供参考。
最后，大数据还可以用于评估企业绩效和风险。
通过对企业的大数据进行分析，我们可以评估企业的盈利能力、效率水平和风险承受能力，为投资者和决策者提供科学依据。
三、大数据分析方法在经济学研究中的案例以下是一些大数据在经济学研究中的典型案例：1. 高频经济指标预测研究人员使用大数据分析方法，通过监测互联网上的经济活动数据（如电商交易额、航空客流量等），准确预测宏观经济指标的变动趋势，提供及时的决策参考。
大数据技术在经济学中的应用研究
大数据技术在经济学中的应用研究随着数字化与网络化的深度融合，数据获取和处理技术正在加速发展。
大数据技术作为一种新的数据处理和应用方式，在经济学上也有了广泛的应用。
本文将探讨大数据技术在经济学中的应用研究。
一、大数据技术在宏观经济研究中的应用1.大数据技术在经济增长研究中的应用随着大数据技术的发展，经济增长研究也发生了新变化。
大数据技术可以为研究人员提供更为准确、及时的数据支撑，有助于分析各种因素的贡献度，从而为经济增长研究提供更高精准的理论和模型。
例如，以全球GDP预测为例，通过对大量的数据进行分析和对比，可以实现对全球经济趋势的分析和预判，进而预测各国的GDP增长率、行业结构等方面的走向。
2.大数据技术在生产要素研究中的应用大数据技术的应用也对生产要素研究带来很大的改变。
利用企业、政府或社会等多个方面收集的数据，可以帮助经济学家更全面、更深入地了解生产要素之间的关系，为提高生产效率和降低成本提供更加科学可靠的方法。
比如，以全球制造业为例，利用大数据对企业生产和供应链进行跟踪，不仅可以了解生产线行情、原料价格走势等方面的情况，还可以深入分析各个环节的生产效率，并为企业提供更高效益的制造指导。
二、大数据技术在金融经济研究中的应用1.大数据技术在投资选股研究中的应用大数据技术可以为投资者提供海量的信息支持，有助于更为精准地选择股票和投资组合。
通过对不同公司的历史经营和销售数据进行收集和分析，可以推断股票未来的趋势和市场表现，为投资者判断股票的投资机会提供指导。
例如，以股市行情为例，大数据技术可以开展丰富的金融数据挖掘工作，利用专业的数据手段和技术手法，对全球股票市场进行全方位分析，预测和发现股价的波动趋势，为投资者提供更为科学的投资建议。
2.大数据技术在信贷决策研究中的应用基于大数据技术，银行等金融机构能够实时获取大量的信用信息，从而更加准确地评估个人信用等级。
同时，大数据技术还能够提供个性化的信贷服务和产品，为金融业的客户增加更高的资产价值。
大数据分析与数据可视化技术在金融行业的应用研究
大数据分析与数据可视化技术在金融行业的应用研究随着信息时代的到来，大数据分析与数据可视化技术在金融行业中的应用已经成为一个热门话题。
本文将探讨大数据分析与数据可视化技术在金融行业的应用研究。
首先，我们来了解一下大数据分析的定义和特点。
大数据分析是指对大规模、复杂、多样化的数据进行收集、存储、处理和分析，以获取有用信息和知识的过程。
它主要依靠计算机科学、统计学和数据挖掘等技术，通过从海量数据中提取关键信息，为企业决策提供有力支持。
而数据可视化技术则是将分析结果以图形、图像、动画等可视化方式呈现，使人们能够直观地理解和发现数据中的模式和趋势。
在金融行业中，大数据分析与数据可视化技术的应用可以帮助企业更好地了解市场动态、优化风险控制、提高客户满意度等方面。
首先，大数据分析与数据可视化技术在金融行业中的风险控制方面具有重要意义。
金融行业是一个信息密集型行业，其中包含大量的风险因素。
通过对金融数据进行深度分析，可以及时发现潜在的风险，并采取相应的风险控制措施。
而数据可视化技术则可以将复杂的数据以直观的方式展现出来，使决策者能够准确、迅速地了解风险情况，做出精确的决策。
其次，大数据分析与数据可视化技术在金融行业中的市场分析方面也发挥着重要的作用。
金融市场的波动性非常大，时刻都在受到各种因素的影响。
通过大数据分析，可以对市场进行全面的、多维度的分析，帮助企业掌握市场的动态，以制定更精准的市场营销策略。
而数据可视化技术则可以将复杂的市场数据以直观的图表方式展现出来，帮助决策者更好地理解市场情况，并做出针对性的调整。
此外，大数据分析与数据可视化技术对于金融行业中的客户关系管理也具有重要意义。
通过对客户数据的分析，可以帮助企业了解客户的需求和偏好，从而更好地满足客户的需求。
而数据可视化技术则可以将客户数据以直观的图表形式展现出来，帮助决策者更好地了解客户的需求，制定更加个性化的服务策略。
值得一提的是，大数据分析与数据可视化技术的应用不仅仅局限于传统金融行业，还可以拓展到新兴金融科技领域。
大数据分析在金融领域的应用研究
大数据分析在金融领域的应用研究随着科技发展的不断加速，大数据分析成为金融领域中一个重要的研究方向，被广泛应用于数据挖掘、客户管理、风险控制等领域。
本文旨在探讨大数据分析在金融领域的应用研究，并对其未来发展做出一些展望。
一、大数据分析在金融领域的应用1.数据挖掘数据挖掘是大数据分析在金融领域中最常见的应用之一。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以找到隐藏在数据中的规律和趋势，以辅助金融机构进行重要的商业决策。
例如，通过挖掘客户的消费习惯和偏好，银行可以更好地了解客户的需求，推荐相关的金融产品，提高客户满意度和忠诚度。
2.客户管理大数据分析在客户管理方面的应用同样十分广泛。
通过对客户的行为数据进行分析，金融机构可以更好地了解客户的需求和偏好，制定更个性化的服务策略，提高客户留存率和客户价值。
例如，一些银行通过分析客户的交易行为，提供实时推荐服务，并根据客户喜好个性化定制理财方案。
3.风险控制大数据分析在风险控制领域的应用也十分重要。
通过对大量的交易和行为数据进行实时监控和分析，金融机构可以及时识别和控制风险，并防止出现重大风险事件。
例如，通过对信用卡交易的实时监控，银行可以及时发现异常交易，及时进行风险控制，并防止信用卡欺诈事件的发生。
二、大数据分析在金融领域的发展趋势1.深度学习的应用随着深度学习技术的不断发展和完善，大数据分析在金融领域的应用也越来越深入。
将深度学习技术应用于金融数据分析中，可以更好地提取数据中的隐含信息和规律，实现更准确的数据分析和预测。
2.区块链技术的应用区块链技术被广泛认为是金融领域革命性的技术。
大数据分析在区块链技术中的应用也将进一步扩大。
通过对区块链中的数据进行分析和挖掘，可以更好地监控和管理金融交易风险，并提高金融交易的安全性和效率。
3.云计算技术的应用云计算技术被广泛应用于大数据分析和处理中。
在金融领域中，大数据分析的应用也越来越依赖于云计算技术。
使用云计算，金融机构可以更便捷地存储和管理数据，并进行更快速和更准确的分析，从而实现更高效的风险控制和决策管理。
大数据技术在金融行业的应用研究毕业论文
大数据技术在金融行业的应用研究毕业论文大数据技术在金融行业的应用研究近年来，随着大数据技术的快速发展，它在各个行业中的应用也越来越广泛。
在金融行业，大数据技术的应用已经成为业内关注的焦点。
本文旨在对大数据技术在金融行业中的应用进行研究，并分析其对金融行业的影响。
一、大数据技术在金融风控中的应用在金融行业中，风控是一个至关重要的环节。
传统的金融风控主要依赖于经验判断和规则制定，但是这种方式存在着很多局限性。
而采用大数据技术进行风控能够充分利用金融机构内部和外部的各类数据，通过数据挖掘和模型分析等手段，识别潜在的风险，提前预警。
大数据技术的应用可以大大提高金融风险管理的准确性和效率。
二、大数据技术在金融营销中的应用金融行业的市场竞争日益激烈，提高金融产品销售的效率成为了金融机构的迫切需求。
大数据技术的应用可以帮助金融机构更好地了解客户需求和行为特征，通过对大量客户数据的分析，精准地推荐金融产品，提高销售转化率。
同时，通过对市场信息的监测和分析，金融机构能够及时响应市场变化，做出准确的营销决策。
三、大数据技术在金融投资中的应用在金融投资领域，大数据技术的应用可以帮助投资者更好地进行决策。
通过对大量的市场数据的收集和分析，大数据技术可以为金融投资者提供准确的投资分析和市场预测，帮助他们制定更科学的投资策略，降低投资风险。
此外，大数据技术的应用也能够帮助投资者更好地进行投资组合管理，根据市场的变化及时调整投资组合，追求更为稳健的投资回报。
四、大数据技术在金融监管中的应用金融监管是保障金融市场稳定运行的重要环节。
而大数据技术的应用可以为金融监管部门提供更为全面和实时的市场信息，加强对金融机构的监管。
通过对金融机构的交易数据和风险数据进行分析，大数据技术可以及时发现异常交易和风险事件，并采取相应的措施。
这样能够更好地维护金融市场的稳定和秩序。
综上所述，大数据技术在金融行业的应用研究具有重要意义。
通过对大数据技术在金融风控、金融营销、金融投资和金融监管等方面的应用进行深入研究，可以发现它对金融行业的影响和促进作用。
大数据在金融行业的应用案例研究
大数据在金融行业的应用案例研究随着互联网和计算机技术的飞速发展，大数据概念已经深入人心。
在各个领域中，大数据的应用越来越普遍，而金融行业也不例外。
大数据分析在金融领域中的应用已经取得令人瞩目的成果，为金融机构提供了新的发展机遇。
首先，大数据分析在金融领域中的风险控制和反欺诈方面发挥了重要作用。
传统的金融风险控制大多依赖于经验和专业判断，无法从大量的数据中提取关键信息。
而借助大数据分析技术，金融机构可以对大量的客户数据进行分析，从而更准确地评估风险和预测未来趋势。
例如，国内某大型银行运用大数据技术，通过对客户历史交易数据、消费习惯等进行分析，建立了一个风险预警模型。
这个模型通过实时监测客户行为，及时发现可疑交易和异常风险，大幅度降低了不良贷款和欺诈行为。
其次，大数据分析在市场营销中的应用也为金融机构带来了巨大变革。
传统的市场营销方法通常只能基于一些明确的因素来制定策略，而大数据分析可以帮助机构更好地揭示客户需求和市场动态。
以某银行为例，该银行通过对客户购买记录、社交媒体等数据进行大数据分析，建立了一个个性化市场推广模型。
通过该模型，银行可以准确识别客户特征和购买偏好，并针对不同群体制定相应的市场推广策略。
这种个性化的推广模式不仅提高了市场反应速度，还提升了客户满意度和产品销量。
此外，大数据分析在金融行业中的信贷评估和授信方面也发挥着重要作用。
传统的信贷评估主要依赖于个体信用记录和担保情况，无法全面反映客户的实际还款能力。
而大数据分析技术可以将海量的客户数据与外部数据源进行整合，从而更准确地评估客户的信用风险。
例如，国内某P2P平台运用大数据分析技术，通过对客户社交网络、行为习惯等数据进行分析，建立了一个全方位的信用评估系统。
该系统能够追踪客户的还款行为，借助机器学习算法进行风险预测，并在授信过程中提供参考意见。
通过这种方式，该平台成功降低了坏账率，提高了贷款收益。
然而，大数据分析在金融行业中的应用也面临一些挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
金融学中大数据思维的应用研究
作者：燕楠
来源：《中国市场》2016年第29期
[摘要]随着社会的发展，网络技术水平的不断提高，大数据时代到来。
大数据时代的到来，为各行各业带来了翻天覆地的变化，金融学研究领域也不例外。
文章以金融学研究中大数据思维的重要性为切入点，系统地阐述了大数据思维在金融学研究领域中的应用路径。
[关键词]金融学；大数据思维；金融研究
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.29.097
1 大数据思维的相关概念
所谓的大数据思维是近些年来才产生的，它包括三个内涵，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
一经产生就引起了互联网公司等部门的高度重视。
虽然现阶段，大数据已经得到了广泛的普及，但大数据的概念依然缺乏一个统一的标准。
通常情况下，广大民众将那些无法用常规软件进行获取的数据称为大数据。
而笔者认为，所谓大数据，其实就是指具有数量多、真实性高、速度快等多重特点的数据。
在大数据时代，人们只有充分运用大数据思维才能够实现大数据的优势，才能彻底摆脱传统的固有的思维方式对我们的负面影响，进一步提高决策的科学性。
[1]
2 在金融学研究中运用大数据思维的必要性
数据在整个金融学研究领域中，具有非常重要的作用，它是金融学研究中所有决策的最主要依据。
[2]只有在科学的、准确的大数据基础上决策者所做的决定，才能够称为正确的决定，才能够是符合自身发展需要的决定。
笔者认为将大数据思维应用到金融学研究领域中具有以下两方面的优势：一方面，大数据思维在金融学研究领域中的应用极大地影响了金融界的发展。
若想在大数据时代进行金融分析，就必须以大数据为依据。
例如，纽约大学的教授Edward Altman曾提出一个基于企业资产负债表的量化模型Z-Score来度量企业违约风险，这种量化模型的构建就是以大量数据为基础的。
由此可见，在大数据时代，谁拥有的数据多、数据更全面，谁就获得了成功的一半。
另一方面，大数据思维对于金融市场的进一步拓展具有非常重要的意义。
随着社会的发展，网络技术水平的提高，金融市场的竞争也变得越来越激烈。
将大数据思维应用到金融市场当中则可以有效解决上述问题，充分发挥大数据的优点，实现金融企业的可持续发展。
[3]
3 大数据思维在金融学研究中的应用
3.1 建立健全数据平台
数据平台是大数据发挥自身作用的基础。
笔者认为在进一步加强数据平台建设的过程中，应不断拓展数据来源渠道。
以往在建立数据平台的过程中，仅仅依靠银行的数据为主要依据，这在一定程度上减小了数据来源渠道。
[4]而在大数据时代，必须充分利用门户网站、网上银行等互联网产品所提供的数据建设大数据平台，并深入挖掘这些数据，充分了解客户的喜好，从而实现个性化服务。
在建设数据平台的过程中，还应当以大数据思维来获取、分析大量的数据，有效弥补传统数据的不足，进一步提高大数据平台建设中数据的科学性。
3.2 切实加强风险管理能力
毋庸置疑，绝大部分金融产品都存在一定的风险，而充分运用大数据思维，则可以有效解决这一问题，切实提高金融企业对风险的管控能力，减少财产损失。
[5]正因如此，在研究金融学的过程中也应当以大数据思维为主要思维方式，通过分析大量的数据来提高金融决策的科学性、准确性，合理控制风险。
以银行为例，银行在对企业进行放贷的时候，便可充分利用大数据来对企业进行评估，了解企业的销售情况、资金运营情况等，最终依照评估结果来决定是否发放贷款以及发放贷款的范围。
笔者认为通过分析大量的数据，能够进一步提高数据分析的准确性和科学性，并在此基础上有效避免传统数据分析存在的不足。
正因如此，相关工作者应当充分意识到将大数据思维应用到金融学研究中的意义，实现金融企业风险管控能力的进一步提高。
以美国的一家汽车保险公司为例，该公司通过大数据分析识别出诈骗规律，从而使车险诈骗案例减少了30%，误报率减少了50%，整体索赔成本降低了2%～3%。
3.3 提高互联网金融发展水平
在大数据时代下，金融行业的发展已经同大数据的发展有机结合在了一起。
通过互联网这个不断发展的平台，将大数据应用到金融研究分析当中，有效改变传统金融企业的运营模式。
在大数据时代，互联网企业结合大数据技术实现金融业务服务或是传统金融企业利用大数据拓展金融服务领域范围，是大数据时代主要的金融服务提供方式。
但不论是哪种金融企业都是以大数据为基础的，是在大数据时代下不断产生的。
3.4 拓展了金融学的研究思路
大数据思维在金融学研究领域的应用，有利于进一步拓展金融学的研究思路，帮助研究者获得更多的信息量。
可以说，大数据思维有利于研究者突破传统数据分析的局限性，使研究思路得到进一步拓展。
[6]具体来说，主要体现在以下两个方面：一是大量的数据有利于进一步提高金融研究的准确性，有效避免金融数据研究中的随机性，使金融分析结果更具有说服力；二是大量的数据极大地丰富了金融学的研究内容。
这里所说的大量数据，并不仅仅是数目上的增多，还是种类上的增多。
现如今，数据的应用已呈现多样化。
4 金融研究中应用大数据思维的主要路径
4.1 充分挖掘金融企业自身及相关领域的数据
众所周知，金融研究并不仅仅局限于金融行业，其设计范围非常广泛，内容众多。
因此在实现金融研究的过程中，应当学会运用大数据思维去思考、去挖掘自身潜在的数据量，只有这样才能够进一步提高金融行业工作的效率，实现决策的科学性和准确性。
金融企业在获得大数据之后还应当以大数据为依据，不断拓展思路，实现个性化服务。
并充分依据大数据了解企业自身存在的问题，做到防患于未然，未雨绸缪，发挥大数据在金融行业发展过程中的作用。
4.2 实现各行业、各企业之间的大数据交易
在大数据时代，数据的种类和数量都得到了进一步的丰富，在这么庞大的数据下，没有哪一个企业能够掌握所有的数据，因此实现各行业、各企业之间的数据交换就逐步发展成为企业获取众多信息的有效途径之一。
在金融研究中，研究者应当以互利共赢为主要理念，通过企业之间的数据交流和交换实现数据共享，进一步提高信息的利用效率，实现整个金融行业的可持续发展。
笔者认为想要更好地发挥大数据在金融研究中的优势，应当建立大数据交易平台。
通过这个平台，企业之间可以实现数据交易。
除此之外，还可以通过数据交易实现数据应用优势的最大化。
4.3 运用大数据实现自身发展
之所以将大数据思维应用到金融学研究中，主要目的是为了实现金融企业的可持续发展，促使金融企业不断创新产品，满足更多用户的需求。
通过运用大量数据，我们可以获取各种信息，还可以依据这些信息做出科学的决策，并在此基础上不断创新自身的运营模式，解决运营过程中出现的问题，优化自身结构。
除此之外，通过运用大数据企业还能够不断改进自身的管理模式，实现金融管理的智能化，降低金融风险，为客户提供更优质的服务。
5 结论
总而言之，在大数据时代下，金融学研究只有充分运用大数据思维获取大量的数据，才能实现决策的科学性和准确性，并在此基础上为客户提供更加优质的、有针对性的服务，实现企业自身的可持续发展。
当然，大数据思维在金融学研究领域中的应用也并非一蹴而就的，它是一个长期发展的过程，需要相关工作者共同努力才能够实现。
参考文献：
[1]张顺，殷露琦.金融学研究中大数据思维的应用与实践探索[J].品牌，2015（11）：164-166.
[2]滕吉文，刘有山，皮娇龙.科学与技术的发展与大数据的时代反响——地球科学新信息的获取与创新再造[J].地球物理学进展，2016（1）：1-22.
[3]王燕.试论金融学研究中大数据思维的运用[J].现代营销（下旬刊），2016（2）：82-83.
[4]周世佳.大数据思维探析[D].太原：山西大学，2015.
[5]张兰廷.大数据的社会价值与战略选择[D].北京：中共中央党校，2014.
[6]陈卓思.金融学中的技术分析理论基础研究综述[J].特区经济，2006（5）：333-335.。