数据分析服务金融规模增大

1. 金融大数据分析前景

中科聚信（SCAI）信贷工厂能够协助银行建立业务发展和风险计量技术水平的评分模型系统，并进行流程改造，通过评分模型系统的推广应用

2. 金融行业做数据分析的职业发展和规划如何提高工作能力和价值

数据分析在第一抄年基本上都是收集，整理编辑一些金融信息，常用的软件是office和数据库。
至于提高工作能力，前期就是努力，踏实的工作，没有第二条快速的线路。公司收你，是要你为它做出效益，别的都是空话。
以后的发展，主要是金融分析师。不过未来的发展路线最好还是按照个人的能力偏向比较好，你擅长与人沟通相处并能领导别人，也可以转向管理；或者你亲和力强，也可以做销售。

3. 我所在金融公司规模很大，各个分司用的客户系统不尽相同，总部要求我将客户资料都收集起来进行分析，

客户管理系统来自不同厂商，这问题太普遍了。总公司和分公司各自为政，用的内不同系统这个现象很普容遍，有的是历史遗留问题，有的是因为之前用的软件系统不够强大，。

现在如果不想换整个系统，又想把所有系统数据打通，只能用1 01异构数据采集引擎来助力了。就算换整个系统，之前的系统数据也是需要导出的，数据来自不同的软件厂商系统，数据库格式不一样、数据类型也不一样，需要全部采集到一起，存储到数据库，然后结构化输出，。异构数据采集全程机器人操作，不影响原有软件使用。

4. 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。

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。

5. 金融数据分析工作内容主要是什么需要具备哪些技能后期是否有发展空间

1维护公抄司运营指标体系，根据业务线建立数据分析模型2研究用户生命周期用户画像几个人行为习惯，建立数学模型，理清关系的结论，写分析报告3不断完善和优化模型和数据分析结果。需要具备本科以上数学，统计计算机经济相关专业，熟悉统计分析数据挖掘，熟悉SPSS. sad. stata等统计分析平能熟悉操作一种软件3是具备独立编写数据分析报告能力，并能给出建议4具有数据挖掘相关项目实施经验者优先考虑，后期有发展空间

6. 大数据分析和金融统计哪个好学

兴趣应该作为首要的因素考虑。如果你有很好的物理基础，并且对金融感兴趣，那就可以选金融数学。 如果你希望职业规划上相对稳定，并且不怕毕业后十年都不停准备考证的枯燥的话，那可以走精算路线。

7. 如何用大数据分析金融数据

任何数据分析的前提是首先要理解业务模型，从你的金融数据是怎么产生的，包回括哪些指标哪些数据，答你的分析是要为什么业务服务的，也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品，还是最有价值的客户，还是寻找最有效的成本节约途径等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的业务模式等之后，再考虑你需要采用哪些数据，采用什么方法来进行分析，这才涉及到如何进行具体的分析过程。

从整个大数据分析来看，前期的业务理解和数据整理大概要耗费一大半的精力和时间，弄清楚前期，后期的分析则会很快。

8. 当个金融数据分析师感觉咋样，还有未来发展，大家

金融分抄析师就业方向包括但不限于：投行经理，基金经理、财务经理、行政总裁、资金分析高管、资金管理总监、审计项目经理、首席执行官、税务经理、融资经理、总出纳、财务总监、财务结算高级经理、投资分析高级经理、财务总监、投资顾问、投资银行家、交易员。
金融分析师是全球投资业里严格与含金量高的资格认证，为全球投资业在道德操守、专业标准及知识体系等方面设立了规范与标准。《金融时报》杂志于2006年将金融分析师专业资格比喻成投资专 才的“黄金标准”。
金融分析师考试有三个级别,分别为金融分析师一级，金融分析师二级，金融分析师三级，金融分析师考试需要逐级进行考试，通过金融分析师一级考试才能报考金融分析师二级考试，通过金融分析师二级才能报考金融分析师三级考试。

9. 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

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.证券数据分版析：通过建立数据模型权，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。

10. 金融数据分析员是干什么的

金融数据分析师的职责任是：
1、对数据源进行分析，并按一定规则采集内数据入库；容
2、根据上级安排，完成数据回补/清洗工作。
3、主动寻找更好的数据源。
4、主动寻找更有效率的数据维护方式。
5、对工具平台提出改善意见。
6、对负责的数据进行深入的研究。