⑴ 金融數據分析工作內容主要是什麼需要具備哪些技能後期是否有發展空間
1維護公司運營指標體系，根據業務線建立數據分析模型2研究用戶生命周期用戶畫像幾個人行為習慣，建立數學模型，理清關系的結論，寫分析報告3不斷完善和優化模型和數據分析結果。需要具備本科以上數學，統計計算機經濟相關專業，熟悉統計分析數據挖掘，熟悉SPSS. sad. stata等統計分析平能熟悉操作一種軟體3是具備獨立編寫數據分析報告能力，並能給出建議4具有數據挖掘相關項目實施經驗者優先考慮，後期有發展空間
⑵ 金融數據是什麼
金融數據是指金融行業所涉及的市場數據、公司數據、行業指數和定價數據。 所有與金融行業相關的數據均可納入金融市場大數據系統，為從業者進行市場分析提供參考。學術化的定義很多，通俗點的例子，某隻股票一段時期的價格數據按既定的時間順序排列就可以稱之為一種金融時間序列數據。
以Luft（原湯森路透金融與風險業務板塊）提供的金融數據為參考，可覆蓋所有主要金融市場（包括股票、固定收益、商品和外匯），幫助用戶找到合理有效的數據 從海量數據中，判斷市場的預期發展和價值。金融數據處理是指將採集到的數據，通過一定的手段，按照一定的程序和要求，加工成符合目的要求的數據的過程。 除了數據的一般特徵外，金融數據還具有自身的特點：普遍性、綜合性、可靠性和連續性； 金融數據的特殊性使得金融數據的處理有其特殊的地方和特殊的要求。 它的輸入審計更嚴格，存儲容量更大，網路傳輸更廣，數據維護更頻繁。
金融數據的目的：
（1）把數據轉換成為便於觀察分析、便於傳送或者便於進一步處理的形式；
（2）對數據進行加工，使之成為有利於決策運用的新的數據；
（3）對數據進行編輯後存放起來，供以後使用。
拓展資料：
數據要真正反映客觀事物的屬性，必須具備兩個條件：
一是必須屬於個體，是個體屬性的反映； 其次，數據作為對象屬性的記錄，必須有一定的物理載體。 財務數據是指在各種財務活動中產生的數據。 金融是國民經濟的重要組成部分，與國民經濟各行各業有著密切的聯系。
二是金融業開展金融活動，做好自身經營，實際上是在為全社會提供全方位的服務。 因此，金融活動中產生的數據不僅是對金融機構經營活動的客觀描述，也是國民經濟宏觀和微觀運行情況的綜合反映，這使得金融數據和金融數據處理具有其自身的一些特點。
⑶ 金融大數據是什麼
金融大數據是指收集海量非結構化數據，分析挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習慣，准確預測客戶的行為，提高金融機構的服務、營銷和風控能力。
1、大數據金融主要體現在三個方面：一是數據客觀准確匹配；二是交易成本低，客戶群大；最後，數據及時有效，有助於控制風險。
2、大數據金融通過大數據技術收集客戶交易信息、在線社區交流行為、資金流動趨勢等數據。大數據金融了解客戶的消費習慣，針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或分析客戶的信用狀況。
拓展資料：
1）因為大數據金融數據是根據客戶自己的行為收集的大數據金融是客觀真實的。因此，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能精準大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算技術 雲計算是一種超大規模分布式計算技術，通過預設程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算和分析各類客戶數據，無需人工參與。
2）大數據金融雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供應，而且大大降低了大數據金融交易的成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融模型中，互聯網公司設置了各種風險指標，如違約率、延遲交貨率、售後投訴率等，大數據金融收集的客戶數據是實時的，因為其信用評價也是實時的。時間，有利於數據需求方及時分析對方的信用狀況，控制和防範交易風險。
3）大數據，或稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過主流軟體工具進行檢索、管理、處理和整理成信息，幫助企業在合理的時間內做出更積極的業務決策。 「大數據」研究院Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」需要一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和發現力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
⑷ 大數據技術在金融行業中的典型應用
大數據技術在金融行業中的典型應用
近年來，我國金融科技快速發展，在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智慧、雲計算、移動互聯網等技術與金融業務深度融合，大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看，「金融雲」快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智慧正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
大數據在金融行業的典型應用場景
大數據涉及的行業過於廣泛，除金融外，還包括政治、教育、傳媒、醫學、商業、工農業、互聯網等多個方面，各行業對大數據的定義目前尚未統一。大數據的特點可歸納為「4V」。第一，數據體量大（Volume），海量性也許是與大數據最相關的特徵。第二，數據類型繁多（Variety），大數據既包括以事務為代表的傳統結構化數據，還包括以網頁為代表的半結構化數據和以視頻、語音信息為代表的非結構化數據。第三，價值密度低（Value），大數據的體量巨大，但數據中的價值密度卻很低。比如幾個小時甚至幾天的監控視頻中，有價值的線索或許只有幾秒鍾。第四，處理速度快（Velocity），大數據要求快速處理，時效性強，要進行實時或准實時的處理。
金融行業一直較為重視大數據技術的發展。相比常規商業分析手段，大數據可以使業務決策具有前瞻性，讓企業戰略的制定過程更加理性化，實現生產資源優化分配，依據市場變化迅速調整業務策略，提高用戶體驗以及資金周轉率，降低庫存積壓的風險，從而獲取更高的利潤。
當前，大數據在金融行業典型的應用場景有以下幾個方面：
在銀行業的應用主要表現在兩個方面：一是信貸風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往的信貸數據和交易數據等靜態數據，內外部數據資源整合後的大數據可提供前瞻性預測。二是供應鏈金融。利用大數據技術，銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保及股東和法人之間的關系，形成企業之間的關系圖譜，利於企業分析及風險控制。
在證券行業的應用主要表現為：一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情，通過構建更多元的量化因子，投研模型會更加完善。二是股價預測。大數據技術通過收集並分析社交網路如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據，形成市場主觀判斷因素和投資者情緒打分，從而量化股價中人為因素的變化預期。三是智能投資顧問。智能投資顧問業務提供線上投資顧問服務，其基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，依靠大數據量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
在互聯網金融行業的應用，一是精準營銷。大數據通過用戶多維度畫像，對客戶偏好進行分類篩選，從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可降低消費信貸業務違約風險。
金融大數據的典型案例分析
為實時接收電子渠道交易數據，整合銀行內系統業務數據。中國交通銀行通過規則欲實現快速建模、實時告警與在線智能監控報表等功能，以達到實時接收官網業務數據，整合客戶信息、設備畫像、位置信息、官網交易日誌、瀏覽記錄等數據的目的。
該系統通過為交通銀行卡中心構建反作弊模型、實時計算、實時決策系統，幫助擁有海量歷史數據，日均增長超過兩千萬條日誌流水的銀行卡中心，形成電子渠道實時反欺詐交易監控能力。利用分布式實時數據採集技術和實時決策引擎，幫助信用卡中心高效整合多系統業務數據，處理海量高並發線上行為數據，識別惡意用戶和欺詐行為，並實時預警和處置；通過引入機器學習框架，對少量數據進行分析、挖掘構建並周期性更新反欺詐規則和反欺詐模型。
系統上線後，該銀行迅速監控電子渠道產生的虛假賬號、偽裝賬號、異常登錄、頻繁登錄等新型風險和欺詐行為；系統穩定運行，日均處理逾兩千萬條日誌流水、實時識別出近萬筆風險行為並進行預警。數據接入、計算報警、案件調查的整體處理時間從數小時降低至秒級，監測時效提升近3000倍，上線3個月已幫助卡中心挽回數百萬元的風險損失。
網路的搜索技術正在全面注入網路金融。網路金融使用的梯度增強決策樹演算法可以分析大數據高維特點，在知識分析、匯總、聚合、提煉等多個方面有其獨到之處，其深度學習能力利用數據挖掘演算法能夠較好地解決大數據價值密度低等問題。網路「磐石」系統基於每日100億次搜索行為，通過200多個維度為8.6億賬號精確畫像，高效劃分人群，能夠為銀行、互聯網金融機構提供身份識別、反欺詐、信息檢驗、信用分級等服務。該系統累計為網路內部信貸業務攔截數十萬欺詐用戶，攔截數十億不良資產、減少數百萬人力成本，累計合作近500家社會金融機構，幫助其提升了整體風險防控水平。
金融大數據應用面臨的挑戰及對策
大數據技術為金融行業帶來了裂變式的創新活力，其應用潛力有目共睹，但在數據應用管理、業務場景融合、標准統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破。
一是數據資產管理水平仍待提高。主要體現在數據質量不高、獲取方式單一、數據系統分散等方面。
二是應用技術和業務探索仍需突破。主要體現在金融機構原有的數據系統架構相對復雜，涉及的系統平台和供應商較多，實現大數據應用的技術改造難度很大。同時，金融行業的大數據分析應用模型仍處於起步階段，成熟案例和解決方案仍相對較少，需要投入大量的時間和成本進行調研和試錯。系統誤判率相對較高。
三是行業標准和安全規范仍待完善。金融大數據缺乏統一的存儲管理標准和互通共享平台，對個人隱私的保護上還未形成可信的安全機制。
四是頂層設計和扶持政策還需強化。體現在金融機構間的數據壁壘較為明顯，各自為戰問題突出，缺乏有效的整合協同。同時，行業應用缺乏整體性規劃，分散、臨時、應激等特點突出，信息價值開發仍有較大潛力。
以上問題，一方面需要國家出台促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，同時，也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平台建設，強化行業標准和安全規范。只有這樣，大數據技術才能在金融行業中穩步應用發展，不斷推動金融行業的發展提升。
⑸ 金融數據是什麼
金融數據是指金融行業所涉及的市場數據、公司數據、行業指數和定價數據等的統稱，凡是金融行業涉及相關的數據都可以歸入金融市場大數據體系中，為從業者