大数据分析与金融,有哪些结合点?

2024-06-25 03:55

1. 大数据分析与金融,有哪些结合点?

大数据分析让银行更准确知道谁是自己的用户,大数据分析让证券市场更容易得到想要的信息,大数据分析也会放保险从业者更容易去找到客户。
首先我们要知道什么是大数据分析,大数据就是应用价值高的数据集合,而大数据分析就是对应用价值高的数据集合进行分析,让自己能够清晰知道某一块信息的整体情况。
其次我们要知道金融是什么?金融是一个经济活动,是银行、证券或保险业者从市场得到资金,且可借贷给其他市场。就是募集资金和借贷资金的经济活动,主要就是银行、证券,还有保险都是这类经济活动的主体。
大数据分析对于整个行业来说都有很大的作用,在金融行业尤其明显,金融行业里最大的需求是谁有借贷的需要?准确找到客户,并高效率成交,这是大数据分析所要做的事情,有大量的数据,然后通过分析得出那块地方的人最需要资金,哪些人最需要资金,然后对应找到这些人。这是是其中一方面的应用,还有更重要的是从大量的数据分析中得出对未来的着重布局,这是行业发展的重要一环。当大数据分析出来的信息足够多足够全面,那么对于公司的决策是起着一个先知的作用,对于未来的发展布局是有着深刻影响,这是占据先行的信息制高点。大数据分析从历史到现在,从各行各业中的价值信息进行整合分析,对于金融行业有着非常积极的作用,节约时间提高效率,准确决策。
大数据分析与金融的结合,就是与银行、证券、保险等行业的结合应用,现阶段就是找到最需要有效帮助的人,同样大数据分析能够获得对未来布局的信息,让公司决策准确有效。

大数据分析与金融,有哪些结合点?

2. 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。

3. 金融数据分析需要学哪些

以下是相关拓展,希望对您有所帮助:亲亲,​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。【摘要】
金融数据分析需要学哪些【提问】
您好,根据您描述的问题【金融数据分析需要学哪些】给出以下答复:亲亲您好,金融数据的分析,需要扎实的金融知识哦。【回答】
以下是相关拓展,希望对您有所帮助:亲亲,​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。【回答】

金融数据分析需要学哪些

4. 大数据分析与金融有哪些结合点?

在银行业的应用主要表现在两个方面:一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据,内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。
利用大数据技术,银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系,形成企业之间的关系图谱,利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为:一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度,帮助企业更精准地了解市场行情,通过构建更多元的量化因子,投研模型会更加完善。
二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据,形成市场主观判断因素和投资者情绪打分,从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。

智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务,其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据,依靠大数据量化模型,为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用,一是精准营销。大数据通过用户多维度画像,对客户偏好进行分类筛选,从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。

5. 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力?

最重要还是数据治理和数据分析的能力!
近年来,随着大数据产业的蓬勃发展,企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候,很多问题都会暴露出来,比如:数据标准缺失,数据源头不清晰,数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。
国际数据管理协会(DAMA)对数据治理给出的定义是:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。
在国内企业的实际应用中,一般将数据治理和数据管理综合考虑,认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作,包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

而说到数据治理,没有一个行业能比金融行业更加依赖,几乎所有的环节都与数据息息相关。银行业信息化已发展30多年,早期的数据基本上都是交易的副产品,很少得到利用。近年来,商业银行逐渐开始利用数据进行更为精准的客户营销,风险管理、运营优化等等。但这一过程并非一帆风顺,数据管理体制不健全、统计数据不完整、数据分布零散化等诸多问题都是阻碍银行业进一步数字化转型的“拦路虎”。银行业加强数据治理工作已势在必行,只有做好数据治理工作,才能实现从数据向价值的升华,真正为银行提升经营管理水平和市场竞争能力。
数据治理是银行运营安全的需要
数据已经是银行的重要资产之一,银行需要安全地保管自身及客户的信息。各类涉及商业秘密和敏感数据信息在处理、使用过程中面临被违规、非法使用或信息泄露的风险,会给银行带来不可估量的损失。在良好的数据治理环境下,可以规范数据的管理和使用,更好地适应经营过程中的不确定性因素。
数据治理是银行风险管控的需要
随着金融科技(Fintech)的发展应用,商业银行运用大数据、数据挖掘、机器学习、反欺诈、区块链等技术来对风险进行综合评估。但这些都有赖于数据能够良好地运用于数据模型。数据的一致性、完整性可以保障银行风险管控的良好运作,有效地管理和降低风险。
数据治理是银行业务创新的需要,
银行历来会被冠以“传统”二字,随着市场竞争的加剧,在客户、产品、渠道、营销等方面都面临巨大挑战。在大数据环境下,银行需要对历史和现有的业务数据进行挖掘、分析,在传统的业务运营基础上推出各种创新业务,提高客户体验、提升银行竞争力。
数据治理是政策和监管的要求
2018年5月21日,中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》,从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。这也标志着银行已经全面进入数据治理时代。然而,在2019年底,安徽凤阳农商行因“未能根据要求有效开展数据治理工作,数据治理存在严重缺陷,严重违反审慎经营规则”被银保监会处罚。也反映出了银行数据治理体系亟待完善的问题。

各家银行近年来也纷纷将数据治理提升到全行战略层面,开展一系列工作。
2014年,建设银行将信息中心更名为数据管理部,作为总行一级管理部门,牵头推动全行数据管理和应用能力建设,负责制定企业级数据规范,统筹管理内外部数据资源,实现信息共享;统筹管理集团数据需求,为集团内各机构提供数据服务,推动全行大数据应用。
2018年3月,南京银行正式成立了数字银行管理部,牵头全行数据治理和推进全行数字化转型。
……
不过,据《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》统计,91%的中小银行仍没有建立完善有效的数据治理体系,各银行开展全面数据治理工作已迫在眉睫,但目前我国银行金融业数据治理还处于发展阶段,在制度、数据、技术、人才等各方面都面临较大的问题。尤其是在人才方面,缺乏专业化、成体系的数据治理、数据分析人才队伍。
CDA数据分析师经过五年研发、三年内训实践,重磅推出“金融数字化转型人才训练营”,在原有CDA认证体系基础上,突出金融行业的数据应用特点,同时与国际知名企业架构Togaf、数据管理和治理体系DMBOK、IT治理COBIT认证体系相融合,培养学员建立起金融数据应用的理论框架和实操落地能力,为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案,转型成为组织内部数字化赋能者。
在本课程中,你可以收获:
一、数据资产规划和管理
企业数字化转型是以数据价值深挖为手段,辅助企业流程再造,提高企业应对变革的能力。需要企业制定明确的数字化战略,不断提升数据资产管理能力。数据产品分为数据模型、数据质量、数据工具、数据应用、数据算法这五类产品。其中数据应用产品是供企业业务流程优化使用的复杂劳动的产出物,其劳动对象是伴随业务运营而积累的原始数据和外部获取的较初级数据产品。从操作层面来讲,企业数字化战略等同于数据产品组合战略,需要根据企业业务战略目标制定数据应用规划,进而决定数据产品组合;数据资产管理的目的是以最经济的方式将数据转化为数据应用产品;而数据中台则是数据应用产品的加工厂,与AI中台交互,为业务提供输入;数据治理是数据应用产品的质量保障体系,最终服务于业务指标分析和数据挖掘模型应用。


二、 智能客群运营
全球著名管理咨询公司麦肯锡报告指出,预计2020年中国将成为仅次于美国的全球规模第二大的零售银行市场,新形势下得零售者得天下。随着移动互联技术、大数据技术、人工智能技术、区块链技术的日益成熟和深度运用,未来银行将呈现“五化”:入口场景化、运营数字化、风控智能化、人才跨界化、服务普惠化。
因此,本课程目标上:主要针对运营数字化,实现智慧客户运营管理,从如何发现问题到如何解决问题。
本课程内容上,主要从“道”、“术”、“器”三个层面,分为;理论篇、实现篇和工具篇
1、理论篇,主要介绍从旧的4P理论到新的4P理论演变,以及数字化运营和数字化营销的理论和概念及其在银行业的实践;
2、实现篇,主要介绍三大策略:一是基于NES的客群运营监控、二是数字化的营销体系(模型、标签和CRM系统等)、三是数字化的营销闭环。
3、工具篇,着重通过案例,介绍具体算法在数字化运营中的应用。
一是介绍聚类算法及其在客群细分中的应用;
二是介绍协同过滤算法及其产品推荐中的应用;
三是介绍社区发现及其交易圈在银行营销中的应用。


三、智能信用风控
本课程以当前国内崛起的消费金融,互联网金融为主要场景,介绍消费金融在贷前、贷中、贷后流程中信用风险管理中的数据应用,力图在深入实际场景的基础上为学员提供全面的数据驱动的风险管理知识,课程围绕信贷场景中贷前、贷中、贷后三个板块,通过介绍相关业务背景,结合实际的的风控需求,以讲解与案例的形式介绍数据分析、数据挖掘应用。
第一部分重点介绍常见消费类贷款产品要素,风险点,智能自动化审批基本框架,数据驱动的贷款准入、规则的制定,申请信用评分卡的构建及基于风险差异化的授信定价。第二部分介绍履约客户的管理,包括行为评分模型的构建以及相应额度策略的制定。第三部分介绍催收环节中催收评分卡的建立与催收策略的制定。


四、 智能操作风控
近年来随着金融风控案件的频发和监管部门政策的不断收紧,提升机构风控能力以降低内外部风险已成为众多银行和其他金融机构工作的的重中之重。作为新巴赛尔协议中三种风险之一,操作风险包含常见的反欺诈、反洗钱、反舞弊等场景。综合运用多种手段,针对这“三反”场景进行风险治理防控,成为当前众多金融机构开展工作的重要抓手。
在2天的课程中,首先会对操作风险的概念和常见子场景进行剖析,力求让学员对操作风险有清晰完整的认识。紧接着介绍为应对操作风险,应该建设怎样的防控体系,并从制度、人才、数据、技术等角度进行剖析。尤其在技术手段这个环节中,会就操作风险的机器学习建模面临的几大问题和解决方案进行重点介绍。在一天半的实战案例环节,安排了反信用卡盗刷欺诈、反洗钱、反营销薅羊毛这三个典型的Python建模案例,力求通过案例强化风控建模常见流程、覆盖建模技术难点,切实提升学员的风控建模实战能力。


五、 数据和AI中台
随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代,给各金融机构带来了发展机遇,同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难?现有IT能力不足以支撑业务的快速变化?数据调用方式多样且标准不统一质量差?以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题,是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。
本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理,以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系,支撑用户数据集成应用的快速实现;提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案,支撑起上层数据的挖掘、分析应用;对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑,洞察企业的运营状态和市场趋势等,提高企业新业务灵活性,创建数据应用敏捷环境。

银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力?

6. 金融行业有哪些领域需要运用数据分析

您好,我也是金融行业的,之前在做数据采集和分析的时候也是找了很多方法,后来是找的前嗅,他们公司自己的数据分析系统,还是很好用的,你不妨试试,他是从几方面给我分析的:

1.宏观经济分析:国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析:通过建立数据模型,分析股票指数数据,预测股票走势。
3.财务报表分析:通过建立分析模型,分析财务状况,关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估:多维度分析投资项目,通过数据进行投资决策支持,减少投资风险。
希望对你有用。

7. 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望有用。
第1章:大数据金融行业发展概述
1.1 大数据产业发展背景概述
1.1.1 大数据产业的概念
(1)数据产生与集聚层
(2)数据组织与管理层
(3)数据分析与发现层
(4)数据应用与服务层
1.1.2 大数据的生态系统
1.1.3 大数据的商业价值
(1)大数据的商业价值杠杆
(2)大数据创造的商业价值
1.2 大数据产业行业应用情况
1.2.1 大数据产业各个行业应用情况
(1)不同领域潜在价值评估
(2)不同领域投资结构分布
1.2.2 大数据产业金融领域应用情况
1.3 大数据金融概念及其特点
1.3.1 大数据金融基本定义
1.3.2 大数据金融主要特征
1.4 大数据金融主要发展模式
1.4.1 平台金融发展模式
1.4.2 供应链金融发展模式
第2章:大数据金融发展环境分析
2.1 大数据金融行业政策环境分析
2.1.1 行业监管体系概述
2.1.2 行业主要政策分析
2.1.3 政策环境对行业发展影响
2.2 大数据金融行业经济环境分析
2.2.1 国内经济走势分析
(1)国内GDP增速情况
(2)工业生产增速情况
(3)固定资产投资情况
2.2.2 国内金融市场分析
(1)银行资产负债规模分析
(2)银行贷款规模分析
(3)银行风险能力分析
2.2.3 国内经济发展趋势
2.2.4 经济环境对行业发展影响
2.3 大数据金融行业技术环境分析
2.3.1 大数据与云计算
2.3.2 大数据处理工具
2.3.3 技术环境对行业发展影响
2.4 大数据金融行业社会环境分析
2.4.1 互联网行业发展现状
(1)互联网网民规模分析
(2)互联网资源规模分析
2.4.2 社交媒体发展现状
(1)新闻网站
(2)网络视频
(3)搜索引擎
(4)即时通信
(5)微博客
(6)博客/个人空间
2.4.3 移动设备发展现状
2.4.4 社会环境对行业发展影响
2.5 大数据金融国际发展分析
2.5.1 银行大数据全球发展现状
(1)海外银行大数据发展分析
(2)银行大数据建设案例分析
2.5.2 保险大数据全球发展现状
(1)海外保险大数据发展分析
(2)保险大数据建设案例分析
2.5.3 国外大数据金融发展启示
第3章:大数据金融创新分析
3.1 大数据金融三大创新支点
3.2 大数据金融基础设施创新
3.2.1 支付体系建设分析
(1)支付行业用户规模
(2)支付行业交易规模
(3)支付行业模式分析
(4)支付行业市场规模预测
3.2.2 征信体系建设分析
(1)征信机构业务规模分析
(2)征信机构数据库建设情况
(3)征信行业数据端商业模式
(4)大数据征信发展趋势分析
3.2.3 资产交易平台分析
(1)资产交易平台发展规模
(2)资产交易平台主要类别
1)银行系P2P网贷平台
2)民营系P2P网贷平台
3)国资系P2P网贷平台
4)上市公司系P2P网贷平台
5)风投系P2P网贷平台
(3)资产交易平台商业模式
3.2.4 基础设施创新方向
(1)支付体系介质创新
(2)征信体系多元发展
(3)交易平台去中介化
3.3 大数据金融平台创新分析
3.3.1 电商平台发展现状分析
(1)电商平台客户结构分析
(2)电商市场竞争格局分析
(3)电商领先企业优势分析
(4)电商行业投资并购分析
3.3.2 社交平台发展现状分析
(1)社交网络流量统计排名分析
(2)社交网络市场竞争格局分析
(3)社交网络领先企业优势分析
(4)社交网络平台投资并购分析
3.3.3 信息服务平台发展现状
(1)门户网站竞争格局分析
(2)门户网站投资并购分析
3.3.4 平台建设创新发展方向
(1)用户积累方式革新
(2)平台个性定制革新
3.4 大数据金融渠道创新升级分析
3.4.1 银行业渠道互联网化发展现状
(1)电子银行的交易规模
(2)电子银行的模式分析
3.4.2 保险业渠道互联网化发展现状
(1)保险业网销交易规模
(2)保险业网销模式分析
3.4.3 证券业渠道互联网化发展现状
(1)互联网证券交易情况
(2)互联网证券模式分析
3.4.4 渠道创新升级策略分析
(1)渠道定位转型
(2)实体渠道转型
第4章:大数据金融具体应用领域
4.1 银行业大数据金融应用分析
4.1.1 银行业大数据金融发展历程
4.1.2 银行业大数据金融创新模式
(1)风险控制模式创新
(2)产品营销模式创新
(3)银行运营模式创新
(4)银行服务模式创新
4.1.3 银行业大数据金融应用现状
4.1.4 银行业大数据金融经典案例
(1)花旗银行大数据金融案例分析
(2)中信银行大数据金融案例分析
(3)浦发银行大数据金融案例分析
(4)民生银行大数据金融案例分析
4.1.5 银行业大数据金融发展潜力
4.1.6 银行业大数据金融发展前景
4.2 保险业大数据金融应用分析
4.2.1 保险业大数据金融发展历程
4.2.2 保险业大数据金融创新模式
(1)赔付管理模式创新
(2)业务定价模式创新
(3)险企运营模式创新
(4)产品营销模式创新
4.2.3 保险业大数据金融发展现状
4.2.4 保险业大数据金融经典案例
(1)平安保险大数据金融案例分析
(2)泰康人寿大数据金融案例分析
4.2.5 保险业大数据金融发展前景
4.3 证券业大数据金融应用分析
4.3.1 证券业大数据金融发展历程
4.3.2 证券业大数据金融创新模式
(1)客户关系管理模式创新
(2)证券监管模式创新
(3)市场预期模式创新
4.3.3 证券业大数据金融发展现状
4.3.4 证券业大数据金融经典案例
(1)海通证券大数据金融案例分析
(2)国泰君安大数据金融案例分析
(3)中信证券大数据金融案例分析
4.3.5 证券业大数据金融发展前景
4.4 其他领域大数据金融应用情况
4.4.1 信托业大数据金融应用分析
4.4.2 小额贷款领域大数据金融应用分析
4.4.3 担保业大数据金融应用分析
4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析
第5章:大数据金融领先服务商分析
5.1 国外领先大数据金融服务商
5.1.1 IBM
(1)企业基本信息概述
(2)企业大数据布局
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
1)利润分析
2)资产负债分析
3)现金流量分析
(5)企业大数据收入分析
(6)企业竞争策略分析
(7)企业最新发展动向
(8)企业发展优劣势分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
(1)企业基本信息概述
(2)企业大数据布局
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
1)利润分析
2)资产负债分析
3)现金流量分析
(5)企业大数据收入分析
(6)企业发展战略分析
(7)企业最新发展动向
5.1.3 英特尔
(1)企业基本信息概述
(2)企业大数据布局
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
1)利润分析
2)资产负债分析
3)现金流量分析
(5)企业大数据收入分析
(6)企业发展战略分析
(7)企业最新发展动向
5.1.4 SAP公司
(1)企业基本信息概述
(2)企业大数据布局
(3)企业大数据解决方案
(4)企业主营业务分析
1)利润分析
2)资产负债分析
3)现金流量分析
(5)企业大数据收入分析
(6)企业大数据价值分析
(7)企业最新发展动向
5.1.5 文思海辉技术有限公司
(1)企业基本信息概述
(2)企业大数据布局
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
1)利润分析
2)资产负债分析
3)现金流量分析
(5)企业相关案例分析
(6)企业发展战略分析
(7)企业最新发展动向
(8)企业发展优劣势分析
5.2 国内领先大数据金融服务商
5.2.1 荣之联
(1)企业基本信息概述
(2)企业大数据布局
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
1)主要经济指标
2)运营能力分析
3)盈利能力分析
4)偿债能力分析
5)发展能力分析
(5)企业研发能力分析
(6)企业发展战略分析
(7)企业最新发展动向
(8)企业发展优劣势分析
5.2.2 九次方
(1)企业基本信息概述
(2)企业大数据布局
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
(5)企业大数据解决方案分析
(6)企业发展战略分析
(7)企业最新发展动向
(8)企业发展优劣势分析
5.2.3 贝格数据
(1)企业基本信息概述
(2)企业平台资源分析
(3)企业主营业务分析
(4)企业典型案例分析
(5)企业最新发展动向
(6)企业发展优劣势分析
5.2.4 中国保信
(1)企业基本信息概述
(2)企业组织架构分析
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
(5)企业最新发展动向
5.2.5 Talking Data
(1)企业基本信息概述
(2)企业发展大事记
(3)企业平台资源分析
(4)企业主营业务分析
(5)企业主要客户分析
(6)企业所获荣誉介绍
(7)企业最新发展动向
第6章:互联网企业大数据金融战略布局分析
6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析
6.1.1 企业基本信息概述
6.1.2 企业主营业务分析
(1)企业主营业务类型
(2)企业经营业绩分析
(3)企业金融业务分析
6.1.3 企业战略发展布局
6.1.4 企业基础资源分析
(1)企业数据资源分析
(2)企业平台资源分析
(3)企业金融资源分析
6.1.5 企业网站流量分析
6.1.6 企业风险管理体系
6.1.7 企业投资并购动向
(1)2014年阿里巴巴投资布局
(2)2015年阿里巴巴投资布局
6.1.8 业务发展优劣势分析
6.1.9 企业大数据金融业务发展前景
6.2 腾讯公司大数据金融布局分析
6.2.1 企业基本信息概述
6.2.2 企业主营业务分析
(1)企业主营业务类型
(2)企业经营业绩分析
(3)企业金融业务分析
6.2.3 企业战略发展布局
6.2.4 企业基础资源分析
(1)企业数据资源分析
(2)企业平台资源分析
(3)企业金融资源分析
6.2.5 企业网站流量分析
6.2.6 企业风险管理体系
6.2.7 企业投资并购动向
(1)2014年腾讯公司投资布局
(2)2015年腾讯公司投资布局
6.2.8 业务发展优劣势分析
6.2.9 企业大数据金融业务发展前景
6.3 百度公司大数据金融布局分析
6.3.1 企业基本信息概述
6.3.2 企业主营业务分析
(1)企业主营业务类型
(2)企业经营业绩分析
(3)企业金融业务分析
6.3.3 企业战略发展布局
6.3.4 企业基础资源分析
(1)企业数据资源分析
(2)企业平台资源分析
(3)企业金融资源分析
6.3.5 企业网站流量分析
6.3.6 企业风险管理体系
6.3.7 企业投资并购动向
(1)2014年百度公司投资布局
(2)2015年百度公司投资布局
6.3.8 业务发展优劣势分析
6.3.9 企业大数据金融业务发展前景
6.4 京东商城大数据金融布局分析
6.4.1 企业基本信息概述
6.4.2 企业主营业务分析
(1)企业主营业务类型
(2)企业经营业绩分析
(3)企业金融业务分析
6.4.3 企业战略发展布局
6.4.4 企业基础资源分析
(1)企业数据资源分析
(2)企业平台资源分析
(3)企业金融资源分析
6.4.5 企业网站流量分析
6.4.6 企业风险管理体系
6.4.7 企业投资并购动向
(1)2014年京东公司投资布局
(2)2015年京东公司投资布局
6.4.8 业务发展优劣势分析
6.4.9 企业大数据金融业务发展前景
6.5 苏宁云商大数据金融布局分析
6.5.1 企业基本信息概述
6.5.2 企业主营业务分析
(1)企业主营业务类型
(2)企业经营业绩分析
(3)企业金融业务经营效益
6.5.3 企业战略发展布局
6.5.4 企业基础资源分析
(1)企业数据资源分析
(2)企业平台资源分析
(3)企业金融资源分析
6.5.5 企业网站流量分析
6.5.6 企业风险管理体系
6.5.7 企业投资并购动向
6.5.8 业务发展优劣势分析
6.5.9 企业大数据金融业务发展前景
第7章:金融机构大数据金融战略布局分析
7.1 银行大数据金融领先应用机构
7.1.1 建设银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业基础建设情况
1)企业数据资源分析
2)企业金融资源分析
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)企业投资并购动向
(8)业务发展优劣势分析
7.1.2 工商银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业基础建设情况
1)企业数据资源分析
2)企业金融资源分析
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)企业投资并购动向
(8)业务发展优劣势分析
7.1.3 中国银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业基础建设情况
1)企业数据资源分析
2)企业金融资源分析
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)企业投资并购动向
(8)业务发展优劣势分析
7.1.4 农业银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业基础建设情况
1)企业数据资源分析
2)企业金融资源分析
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)企业投资并购动向
(8)业务发展优劣势分析
7.1.5 交通银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
(3)企业基础建设情况
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)业务发展优劣势分析
7.1.6 招商银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业基础建设情况
1)企业数据资源分析
2)企业金融资源分析
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)企业投资并购动向
(8)业务发展优劣势分析
7.1.7 中信银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业基础建设情况
1)企业数据资源分析
2)企业金融资源分析
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)企业投资并购动向
(8)业务发展优劣势分析
7.1.8 平安银行大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
(3)企业基础建设情况
1)企业数据资源分析
2)企业金融资源分析
(4)企业平台建设情况
(5)企业渠道建设情况
(6)企业风险管理情况
(7)企业投资并购动向
(8)业务发展优劣势分析
7.2 保险大数据金融领先应用机构
7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业大数据金融布局路径
(4)企业大数据金融发展模式
(5)企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.2 中国人保大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业大数据金融布局路径
(4)企业大数据金融发展模式
(5)企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.3 平安保险大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业大数据金融布局路径
(4)企业大数据金融发展模式
(5)企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业大数据金融布局路径
(4)企业大数据金融发展模式
(5)企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.5 太平保险大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业大数据金融布局路径
(4)企业大数据金融发展模式
(5)企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业主营业务分析
1)企业主营业务类型
2)企业经营业绩分析
(3)企业大数据金融布局路径
(4)企业大数据金融发展模式
(5)企业大数据金融业务优劣势分析
7.3 证券大数据金融领先应用机构
7.3.1 国金证券大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业基础资源分析
(3)企业市场预期水平
1)企业大数据金融发展现状
2)企业大数据金融发展前景
(4)企业经营业绩分析
(5)企业营业网点分析
(6)业务发展优劣势分析
7.3.2 中信证券大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业基础资源分析
(3)企业市场预期水平
1)企业大数据金融发展现状
2)企业大数据金融发展前景
(4)企业经营业绩分析
(5)企业营业网点分析
(6)业务发展优劣势分析
7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业基础资源分析
(3)企业市场预期水平
1)企业大数据金融发展现状
2)企业大数据金融发展前景
(4)企业经营业绩分析
(5)企业营业网点分析
(6)业务发展优劣势分析
7.3.4 海通证券大数据金融布局分析
(1)企业基本信息概述
(2)企业基础资源分析
(3)企业市场预期水平
1)企业大数据金融发展现状
2)企业大数据金融发展前景
(4)企业经营业绩分析
(5)企业营业网点分析
(6)业务发展优劣势分析
………………

金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

8. 数据分析的五个基本步骤在金融分析中的应用

1、确定目标

在进行数据分析之前,我们需要结合自己的业务确定数据分析的目标是什么,可衡量的指标是什么,对指标进行拆分,找出可收集数据的最小单元,这样做能够针对性的进行数据分析,提高数据运营效率,避免数据采集过多,造成无用数据被浪费。

2、搜集数据

当我们确定好目标后,就需要进行针对性的搜集数据,这里所说的搜集数据既包括通过埋点采集的用户全生命周期数据,也包括自己网上收集的数据,如行业数据报告,还包括通过访问或者电话等得到的人工整理数据。至于采用哪些具体的数据,还需要根据数据分析的目标而定。

3、整理数据

我们搜集好数据之后,需要对数据进行整理,尤其是搜集的数据来源很多的情况下,比如埋点采集的数据,网上收集的数据,人工整理数据,有时候会出现重复、错乱等情况,就需要整理数据,尽最大可能提高数据的准确性。

4、分析数据

分析数据诸葛君为大家分享过多次,国庆期间的八大数据分析模型就是用来分析数据的,需要注意的是,在分析数据的过程中,我们要结合自己的产品,选择合适的数据分析模型,有必要的情况下,需要自己去定义自己的分析模型,总之思路是:方法在这里,怎么用在于你。

5、可视化呈现

身为数据运营者,数据分析的结果往往是需要给领导和整个团队汇报的,这个时候我们就需要对数据分析结果做可视化的呈现,一般情况下用图表的形式呈现即可。通过数据分析找出业务问题所在,同时提出自己的解决方案,不光要知道为什么,还需要知道怎么办。

总结:以上五大步骤构成一个完整的数据分析过程,从开始思考目标到最后可视化呈现,从发现问题到提出解决方案,身为数据运营者,我们既需要有整体思维,能够从全流程去把握数据分析方法,也需要对细节极致追求,优化每一个步骤,比如:搜集数据时如何才能更加快速准确,就可以作为优化的目标。当我们能够从整体和细节都游刃有余得进行数据分析的时候,你就是一个合格甚至优秀的数据运营者。