京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用渗透金融业各角落_数据分析师培训
大数据的应用正逐步渗透到金融业的各个角落,证券、保险、银行等金融机构都在运用或正准备加大大数据的应用。
中信信托信息技术部总经理初壮表示,公司引入的一个基于大数据的简单应用就为公司避免了几个亿的损失,对此,公司目前对于建立大数据尽调系统所需经费是“要多少给多少”。
鉴于大数据对公司价值的认识,积木盒子成立了金融大数据中心,该公司风险控制副总裁谢群说,成立短短的半年之内,该中心便发挥了很大的作用,比如利用各种信息构建了一些高风险个人、企业的黑名单,公司还在积极和海外一些机构联合把黑名单构建的更完整。
大数据在投资领域的应用也日益凸显。优股网创始人卢常福提到的一个案例颇具代表性。据他介绍,美国一基金二十年年化收益率超过60%,实际上高于股神巴菲特,而该公司完全是基于大数据分析做量化投资。
国宏汇金管理公司亦是专注量化交易的私募基金公司,该公司董事长李斌在上证报金融街(月谈上透露:“证券市场这么火爆的时候,我们的策略是做量化,最近两个月实现收益80%。”
“这给我们一个很重要的启示,就金融市场的金钥匙在哪里?它实际上就是在大数据。”卢常福说,上市公司的标的正往海量方向发展,这种海量标的已经是个人无法权衡的,所以中国证券市场发展未来一定会越来越依赖于大数据及其分析。
实际上,目前已有多个金融公司和互联网公司合作,发行一些基于大数据的产品。国泰安保沪深300基金经理李康认为,大数据对金融行业的影响与日俱增,未来影响可能会越来越大。
中科院金融科技中心首席科学家刘世平说,“大数据时代,我们可以利用数据避免一些信息的不对称和不完整性。比如中小微企业融资,大的传统金融机构对他们的支持是远远不够的,但基于大数据的机构和互联网金融,为他们提供了另外的一条道路。”
大数据价值凸显带来的一些变化正在发生。刘世平说,“以前讲数据存储、挖掘,领导最多派一个管科技的总经理或副总出来接待,但今天要谈大数据,领导都来,机构就是董事长出来接待,政府基本上就是市长。”
中国保信常务副总裁罗胜说,中国保信的成立得到多个高层的批示,其成立的目的就是为了解决保险行业的数据应用问题。不过,在海量数据到来的时代,机构也面临一些困惑。
“目前在工作中主要考虑的是数据量会越来越大,但是数据越多是不是就是越好?数据越多的时候,我们怎么样从中间去寻找有效的数据?”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25