怎样学大数据分析金融业,金融业近几年数据分析

大数据本身就是一个基于数据价值的新概念。虽然概念比较新，但是数据一直都在，所以大数据的核心不是“大”，而是基于大数据的新的价值空间。在理解大数据的概念时，通常会有几个明显的误区。一个是只有足够大的数据才算大数据；第二是大数据和互联网是隔离的；第三是大数据是统计学；第四是大数据会“杀人”，应该尽量远离大数据。

大数据本身是互联网、物联网和传统信息系统共同发展的结果，所以大数据和互联网有着密切的关系。事实上，互联网领域是目前推动大数据发展的重要力量，所以大数据和互联网本身是密不可分的。从互联网的发展来看，大数据是互联网价值的重要体现，因此未来大数据的价值必然会不断提升。

田芸在金融行业摸爬滚打多年，主要应用场景分为以下几类。1、大数据、小分析:田芸大数据平台的数据仓库项目简单来说就是做多维分析，通过建立一个立方体来分析数据。2、大数据、大分析:全数据进行数据挖掘和机器学习，打破人的固有思维模式，商业创新。3、查询分析:典型的NOSQL数据库应用场景，如历史数据查询、银行冠字号查询。

大数据在金融领域有哪些应用？它有着广泛的应用，尤其是在定价、信贷发放和风险控制领域。这里主要用的分析软件是公司的赛欧软FineBI系统，有两个应用案例:车险。事实上，根据车主的日常行驶路线、行驶里程、驾驶习惯、事故记录、职业、年龄、性别，可以给出截然不同的定价。比如一个开着中级车，每天在固定路线上往返几公里的熟练女白领车主，和一个开着同一辆车，每天在珠三角或长三角跑业务的中年脾气暴躁的小老板，假设后者出险的概率是前者的三倍，那么价格就可以定为前者的三倍(商业部分)。

金融行业大数据的应用与挑战A有四个基本特征金融业基本上，它是世界上所有行业中最依赖数据的，也是最容易实现数据变现的。当全球最大的金融数据公司彭博于1981年成立时，“大数据”的概念尚未出现。彭博的最初产品是投资市场系统(IMS)，主要为各类投资者提供实时数据和财务分析。随着信息时代的到来，1983年估值仅为1亿美元的彭博用30%的股份换取了美林3000万美元的投资，并相继推出了彭博终端、新闻、广播、电视等多种产品。

银行的指标总是很多的，比如监管指标、负债指标、效益指标、规模指标等等。这些指标都反映了银行的经营生产状况。如果这些指标对应不同的业务部门，不同的业务人员，那么指标的更改和应用其实是很麻烦的。排队等流程要等很长时间，然后还要技术人员调整，再根据业务人员的需求显示指标。

金融大数据是近年来比较热的概念。之所以热，是因为金融大数据这个概念不是今天才开始的。从十年前开始，在升级所有银行的核心系统时就开始注重大数据的积累。当时系统完善升级需要新系统满足大数据积累的需求。大数据金融是指海量非结构化数据的集合。通过实时分析，可以为互联网金融机构提供全方位的客户信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息，掌握客户的消费习惯，准确预测客户的行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制上有的放矢。

大数据可以挖掘和分析财务信息的深层次内容，让决策者抓住重点，引导战略方向。在即将到来的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，归根结底，数据才是王道。谁拥有数据，谁就拥有风险定价能力，谁就获得高风险回报，最终赢得竞争优势，中国金融业正在进入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展和积累，国内金融机构的数据量已经达到100TB以上，并且非结构化数据量还在以更快的速度增加。