银行的数据需求分析,XX银行培训需求分析实验报告

资本充足率反映的是在存款人和债权人的资产遭受损失之前，业务银行能用自有资本承担损失的程度。设置这一指标的目的是为了抑制风险资产的过度膨胀，保护存款人和其他债权人的利益，保障银行等金融机构的正常经营和发展。各国金融管理当局一般对商业银行资本充足率进行控制，以监控银行抵御风险的能力。资本充足率(CAR)是衡量a 银行资本与其加权风险比率的指标，以百分比表示。

如果使用加权资产风险，那么CAR{T1 T2}/a≥8%.8%是各国监管机构的标准要求。T1T2是可以计入总额的两类资产:第一类资产(实际出资的所有者权益)，即银行可以在不停止交易的情况下消除风险的资产；而第二类资产(优先股加50%次级债)，可以化解风险的资产可以倒闭清算，对存款人的保障相对较少。根据当地规定，现金和政府债券没有风险，住宅抵押贷款有50%的风险，所有其他类型的资产有100%的风险。

数据Warehouse是全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行和外部的所有系统数据。好的系统架构可以保证系统稳定，处理效率高，那么如何保证系统-2？这里我们需要有一个好的数据分区和数据模型。那个数据 partition已经在第三部数据 architecture中介绍过了，本节将介绍如何做数据。1.每个数据分区的模型设计思路:数据在架构部分提到数据仓库主要分为以下几个区域。数据 area的主要设计原则如下:(1)Main数据 area:Main数据area是全行基础最全的数据area，保留历史，作为整体。后续的数据可以从main数据area数据处理中获得，所以main数据area数据自然要保留所有的历史。

前言:Logic 数据 Model LDM是一种图形化的表示方法，一般采用面向对象的设计方法，有效地组织来源多样的各种服务数据，用统一的逻辑语言描述服务。借助相对抽象、逻辑统一、结构健壮的结构，是实现商业智能的重要基础，也是数据management/实现数据 warehouse系统所要求的存储目标，支持大量分析应用。需要强调的是数据 Warehouse Logic数据Model Specific数据在构建企业级数据Warehouse系统时需要充分了解仓库系统的核心基础模型和-1。为各种分析应用(如客户关系管理、风险管理等)提供单一的、集成的数据基础，确保银行不同业务部门能够从不同的角度使用统一的数据实现各自的分析应用。

首先，银行数据分析系统比较复杂。除非我们公司技术实力很强，否则不建议自己建，人力物力成本太高。其次，银行数据分析来自底层的系统需求数据库，中层需求数据系统，789-1/。最终目的是将银行众多业务、财务和用户数据以可视化图表的形式呈现给决策层，决策层用来辅助决策。中信和华夏用的系统银行-2分析都是永宏科技的，这个厂商好像能做到从底层数据库到最后的视觉呈现，而且会有帮助

8提高工作效率的小技巧数据 分析我刚和一个老朋友联系上。她一直对数据 science感兴趣，但10个月前才涉足这一领域，以a 数据 scientist的身份加入了一个组织。我明显感觉到她在新的岗位上学到了很多。但是，我们聊天的时候，她提到了一个事实，或者说一个至今萦绕在我脑海里的问题。她说不管她表现如何，每个项目或分析任务都要做很多遍，经理才满意。

听起来像发生在你身上的事吗？你会重复分析很多次才得到一个像样的答案吗？还是一遍又一遍的为类似的活动写代码？如果是这样，这篇文章正适合你。我来分享一些提高效率，减少不必要重复工作的方法。备注:请不要误会。我不是说迭代不好。本文关注于如何识别哪些迭代是必要的，哪些是不必要的，需要避免。是什么原因造成了数据 分析中的重复工作？

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