A. 什麼是金融大數據分析
金融大數據分析是指使用大數據技術來收集、整理、分析金融數據的過程。這些數據可以來自各種來源，包括市場信息、交易記錄、客戶信息等。金融大數據分析的目的是幫助金融機構更好地理解市場趨勢和客戶需求，提升決策效率並降低風險。
B. 如何用大數據分析金融數據
任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產內生的，包括哪些容指標哪些數據，你的分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成本節約途徑等
在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的業務模式等之後，再考慮你需要採用哪些數據，採用什麼方法來進行分析，這才涉及到如何進行具體的分析過程。
從整個大數據分析來看，前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間，弄清楚前期，後期的分析則會很快。
C. 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。
D. 大數據分析和金融統計哪個好學
興趣應該作為首要的因素考慮。如果你有很好的物理基礎，並且對金融感興趣，那就可以選金融數學。 如果你希望職業規劃上相對穩定，並且不怕畢業後十年都不停准備考證的枯燥的話，那可以走精算路線。
E. 上海財經大學金融大數據統計學習理論與方法及互聯網金融中的應用項目
上海財經大學的「金融大數據統計學習理論與方法及在互聯網金融中的應用」項目是重大研究計劃「大數據驅動的管理與決策研究」的重點支持項目。該項目擁有一支經驗豐富、工作高效並具有國際影響力的學術研究團隊。
上海財經大學有法學、中國語言文學、外國語言文學、新聞傳播學、農林經濟與管理、公共管理、理論經濟學、應用經濟學、工商管理、管理科學與工程、統計學、馬克思主義理論等一級學科碩士學位授權點。
近年來，「大數據」已成為互聯網、新聞媒體、學術機構、政府企業管理人員等多方關注的熱點。隨著現代科學技術姿者尤其是計算機、網路信息、生物工程等技術的發展，大量的數據出現在許多不同的自然科學和人文科學領域，包括生物學、醫學、信息技術、經濟、金融，環境科學等，並以前所未有的速度產生和積累。大數據涵蓋的數據量大、包羅萬象、變化速度快、存在的形式多種多首姿樣，可以是包括文字、圖片、視頻等多種信息的集合。在新一輪科技和產業競爭中，大數據已經是與自然資源、人力資源一樣重要的戰略資源，著名管理公司麥肯錫聲稱，「數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。」在這樣的背景下，美國政府2012年宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，這是繼1993年美國宣布「信息高速公路」計劃後的又一次重大科技發展部署。
大數據潮流使得我們獲得了海量的數據，但掌握這些海量的數據本身並無意義。真正的意義體現在對於含有信息的數據進行專業化的處理。加強大數據科學研究和促進大數據應用開發將為未來我國在大數據領域掌握競爭主動權奠定基礎，是關系我國國家和社會穩定、提高科技創新水平、推動國民經濟可持續發展、提升社會管理服務能力的重大需求。可以預見未來國家之間的經濟與政治競爭將是大數據引領的競爭。
隨著互聯網金融的蓬勃發展，大數據技術逐漸成為其與傳統金融行業抗衡的保證。然而互聯網金融與傳統金融雖然形式上有區別，但其背後的金融「契約」本質並沒有大的改變，風險測跡芹薯度和管理依舊是重中之重。本課題以「互聯網金融風險」為核心研究對象，以各類不同發展的業務模式為研究場景，深入討論對於互聯網金融風險的計量和管理，促進虛擬經濟發展和實體經濟結構轉型，並總結和規劃未來發展導向，更好地為政府指導和監管決策，為虛擬經濟健康發展、實體經濟升級調整提出參考意見和建議。
項目負責人、上海財經大學統計與管理學院院長周勇教授表示，面對大數據應用的快速發展、國家經濟和金融安全所提出的迫切需求，我們面臨著大數據分析方法瓶頸與挑戰，需要發展大數據基礎分析的理論方法和技術，同時應用這些理論方法研究大數據下的數據降維技術和演算法，深入研究互聯網金融風險管理、高頻海量數據市場行為和管理決策等前沿問題。
「金融大數據統計學習理論與方法及在互聯網金融中的應用項目將對金融大數據統計推斷理論及其應用等重大問題展開研究，研究內容的核心是金融大數據計量建模和快速演算法的提出。我們希望通過相關研究，一方面，能在大數據金融計量理論和方法上進行創新，走向本領域學科研究的國際前沿。另一方面，也能為我國金融體系的安全運行提供深刻的實證依據和切實可行的政策建議。」
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F. 經濟統計學與大數據專業哪個更好
）經濟統計是統計學在金融行業的具體應用，主要方向是金融/政府行業。數據科學與大數據技術的部分課程內容包含了統計學知識，但就業面更廣，方向包括互聯網/金融/醫療/物流/交通/零售/製造業等；
2）經濟統計專業是比較傳統的專業，數據科學與大數據技術是2016年才開始設置的專業，比較熱門一些；
3）數據科學與大數據技術對知識的廣度和深度都有一定要求，是門檻不低的一個專業，尤其是對數學的要求較高；
4）未來高端人才都是擅長跨界的高手，如果你從經濟統計專業起步，未來既可以網金融領域發展，也可以跨界往其他領域發展。數據也是要結合具體場景才能發揮價值，所以具有經濟學背景的你同樣可以在職場占據優勢；
5）選擇任何一個專業都要結合自己的興趣和特長，基本上，如果你不是一定要往金融領域發展，不是特別討厭數學和計算機的話，都可以選擇後者。
G. 統計學中數據挖掘和金融統計哪個有發展 就業前景好
建議做金融統計。看你的情況不論是興趣還是技能，金融統計是最佳的選擇。具體原因：
1、搞金融就業比較好。金融行業的薪水與其他行業相比還是蠻高的。
2、工作了以後你會發現，除了純粹的演算法研究的工作以外，其他的工作都是熟悉業務才是王道。至於用什麼數據挖掘演算法反而不重要的了，因此，從這一點上考慮如果你積累了許多金融知識，業務上的理論儲備，在你以後的工作上會有很大好處。況且你對金融又很感興趣，而且對計算機（我的理解是java，c/c++之類的編程語言）又不感興趣。
3、不論是搞數據挖掘還是金融統計，一項最重要的技能是SAS，這個是你從事統計金融或者數據挖掘的最基本的競爭力，如果搞的精的話，可以稱作是核心競爭力，只要你把sas搞精通了，你依然可以去從事大部分的數據挖掘工作。因此，你的就業面會更廣一點。
總之，積累金融知識、學好sas，不論將來你從事金融行業的工作還是數據挖掘工作，都將得心應手。