A. 什么是金融大数据分析
金融大数据分析是指使用大数据技术来收集、整理、分析金融数据的过程。这些数据可以来自各种来源，包括市场信息、交易记录、客户信息等。金融大数据分析的目的是帮助金融机构更好地理解市场趋势和客户需求，提升决策效率并降低风险。
B. 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内生的，包括哪些容指标哪些数据，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。
C. 金融大数据是什么
金融大数据是指收集海量非结构化数据，分析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，提高金融机构的服务、营销和风控能力。
1、大数据金融主要体现在三个方面：一是数据客观准确匹配；二是交易成本低，客户群大；最后，数据及时有效，有助于控制风险。
2、大数据金融通过大数据技术收集客户交易信息、在线社区交流行为、资金流动趋势等数据。大数据金融了解客户的消费习惯，针对不同的客户推出不同的营销和广告，或分析客户的信用状况。
拓展资料：
1）因为大数据金融数据是根据客户自己的行为收集的大数据金融是客观真实的。因此，大数据金融为客户制定的回售方案和偏好推荐也能精准大数据金融匹配度高。大数据金融基于云计算技术 云计算是一种超大规模分布式计算技术，通过预设程序，大数据金融云计算可以搜索、计算和分析各类客户数据，无需人工参与。
2）大数据金融云计算技术降低了收集和分析数据的成本，不仅整合了碎片化的需求和供应，而且大大降低了大数据金融交易的成本，实现了跨区域的信息流动和交换，客户群也随之增长。在大数据金融模型中，互联网公司设置了各种风险指标，如违约率、延迟交货率、售后投诉率等，大数据金融收集的客户数据是实时的，因为其信用评价也是实时的。时间，有利于数据需求方及时分析对方的信用状况，控制和防范交易风险。
3）大数据，或称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过主流软件工具进行检索、管理、处理和整理成信息，帮助企业在合理的时间内做出更积极的业务决策。 “大数据”研究院Gartner给出了这样的定义。 “大数据”需要一种新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和发现力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
D. 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。
E. 上海财经大学金融大数据统计学习理论与方法及互联网金融中的应用项目
上海财经大学的“金融大数据统计学习理论与方法及在互联网金融中的应用”项目是重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”的重点支持项目。该项目拥有一支经验丰富、工作高效并具有国际影响力的学术研究团队。
上海财经大学有法学、中国语言文学、外国语言文学、新闻传播学、农林经济与管理、公共管理、理论经济学、应用经济学、工商管理、管理科学与工程、统计学、马克思主义理论等一级学科硕士学位授权点。
近年来，“大数据”已成为互联网、新闻媒体、学术机构、政府企业管理人员等多方关注的热点。随着现代科学技术姿者尤其是计算机、网络信息、生物工程等技术的发展，大量的数据出现在许多不同的自然科学和人文科学领域，包括生物学、医学、信息技术、经济、金融，环境科学等，并以前所未有的速度产生和积累。大数据涵盖的数据量大、包罗万象、变化速度快、存在的形式多种多首姿样，可以是包括文字、图片、视频等多种信息的集合。在新一轮科技和产业竞争中，大数据已经是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，著名管理公司麦肯锡声称，“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”在这样的背景下，美国政府2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。
大数据潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。加强大数据科学研究和促进大数据应用开发将为未来我国在大数据领域掌握竞争主动权奠定基础，是关系我国国家和社会稳定、提高科技创新水平、推动国民经济可持续发展、提升社会管理服务能力的重大需求。可以预见未来国家之间的经济与政治竞争将是大数据引领的竞争。
随着互联网金融的蓬勃发展，大数据技术逐渐成为其与传统金融行业抗衡的保证。然而互联网金融与传统金融虽然形式上有区别，但其背后的金融“契约”本质并没有大的改变，风险测迹芹薯度和管理依旧是重中之重。本课题以“互联网金融风险”为核心研究对象，以各类不同发展的业务模式为研究场景，深入讨论对于互联网金融风险的计量和管理，促进虚拟经济发展和实体经济结构转型，并总结和规划未来发展导向，更好地为政府指导和监管决策，为虚拟经济健康发展、实体经济升级调整提出参考意见和建议。
项目负责人、上海财经大学统计与管理学院院长周勇教授表示，面对大数据应用的快速发展、国家经济和金融安全所提出的迫切需求，我们面临着大数据分析方法瓶颈与挑战，需要发展大数据基础分析的理论方法和技术，同时应用这些理论方法研究大数据下的数据降维技术和算法，深入研究互联网金融风险管理、高频海量数据市场行为和管理决策等前沿问题。
“金融大数据统计学习理论与方法及在互联网金融中的应用项目将对金融大数据统计推断理论及其应用等重大问题展开研究，研究内容的核心是金融大数据计量建模和快速算法的提出。我们希望通过相关研究，一方面，能在大数据金融计量理论和方法上进行创新，走向本领域学科研究的国际前沿。另一方面，也能为我国金融体系的安全运行提供深刻的实证依据和切实可行的政策建议。”
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F. 经济统计学与大数据专业哪个更好
）经济统计是统计学在金融行业的具体应用，主要方向是金融/政府行业。数据科学与大数据技术的部分课程内容包含了统计学知识，但就业面更广，方向包括互联网/金融/医疗/物流/交通/零售/制造业等；
2）经济统计专业是比较传统的专业，数据科学与大数据技术是2016年才开始设置的专业，比较热门一些；
3）数据科学与大数据技术对知识的广度和深度都有一定要求，是门槛不低的一个专业，尤其是对数学的要求较高；
4）未来高端人才都是擅长跨界的高手，如果你从经济统计专业起步，未来既可以网金融领域发展，也可以跨界往其他领域发展。数据也是要结合具体场景才能发挥价值，所以具有经济学背景的你同样可以在职场占据优势；
5）选择任何一个专业都要结合自己的兴趣和特长，基本上，如果你不是一定要往金融领域发展，不是特别讨厌数学和计算机的话，都可以选择后者。
G. 统计学中数据挖掘和金融统计哪个有发展 就业前景好
建议做金融统计。看你的情况不论是兴趣还是技能，金融统计是最佳的选择。具体原因：
1、搞金融就业比较好。金融行业的薪水与其他行业相比还是蛮高的。
2、工作了以后你会发现，除了纯粹的算法研究的工作以外，其他的工作都是熟悉业务才是王道。至于用什么数据挖掘算法反而不重要的了，因此，从这一点上考虑如果你积累了许多金融知识，业务上的理论储备，在你以后的工作上会有很大好处。况且你对金融又很感兴趣，而且对计算机（我的理解是java，c/c++之类的编程语言）又不感兴趣。
3、不论是搞数据挖掘还是金融统计，一项最重要的技能是SAS，这个是你从事统计金融或者数据挖掘的最基本的竞争力，如果搞的精的话，可以称作是核心竞争力，只要你把sas搞精通了，你依然可以去从事大部分的数据挖掘工作。因此，你的就业面会更广一点。
总之，积累金融知识、学好sas，不论将来你从事金融行业的工作还是数据挖掘工作，都将得心应手。