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金融数据分析权威发布_数据分析(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

金融数据分析

金融机器学习与深度学习实战指南 𐟓š 这本书深入探讨了金融领域机器学习的最新应用，特别关注金融产品建模，旨在提升模型性能并最大程度地降低风险和不确定性。它详细介绍了金融和管理决策支持系统的实际意义，这些系统能够捕获广泛的金融数据特征。此外，本书还提供了实现风险调整金融产品定价系统的指南，为相关研究课题补充了重要的金融知识。 𐟔砦œ줹榶𕧛–了多种高级机器学习技术，如支持向量机、神经网络、随机森林、K-近邻和极端学习机等，并详细阐述了它们在金融数据集上的应用。通过真实的金融实例，读者可以练习业务产品建模和数据分析。书中还提供了MATLAB、Python 和/或 R等软件代码以及广泛的金融领域数据集，以供读者进行更严谨的练习。 𐟎œ줹槚„主要目标是为研究生和研究人员提供金融数据分析的路线图。它也适用于广泛的读者群，包括学者、专业金融分析师和政策制定者，他们参与预测、建模、交易、风险管理、经济学、信用风险和组合管理。

【浸大理学院修课式研究生课程】 𐟓⧎𐦭㦎奏—2025/26学年入学申请 𐟧ꥈ†析化学 𐟒𛦕𐦍†析和人工智能 𐟌𓧎異ƒ及公共卫生管理 𐟔‹绿色科技（能源） 𐟓𑨵„讯科技管理 𐟒𐩇‘融数学 𐟓ˆ运筹学及商业统计课程资料：bit.ly/3MxiUNR 立即申请：bit.ly/48aZcij 「HKBU」「science」「postgraduate」「MasterDegree」「MSc」「StudyinHongKong」「taughtpostgraduate」「postgraduatestudies」「gradschool」「浸会大学」「浸大」「理学院」「修课式研究生」「硕士」「进修」

金融数据分析师的风控运营日常嘿，好久不见啦！今天想跟大家聊聊金融数据分析师在风控运营方面的工作，这可是最基础也是最日常的部分哦。首先，除了风控建模需要一些建模技能外，日常工作中最常用的就是运营分析能力啦。这部分内容主要可以分为以下三类： ☑️ 日常报表搭建与分析在银行业和信用卡业务中，报表建设是风险预警的关键。每天、每周、每月的报表层出不穷，虽然有点琐碎，但它们可是数据分析师的头号任务。报表的搭建主要考察以下几方面：业务板块熟悉度：了解业务字段和加工口径。 SQL能力：掌握底表主键关系和连表技巧，熟练使用开窗函数和辅助字段。业务场景理解：这个就只能意会了，哈哈。报表搭建的意义在于，不仅可以让老板了解业务情况，还能为后续的专项分析提供数据来源，帮助你更快熟悉业务和数据架构。 𐟟⠤𘓩ṥˆ†析项目这部分是最能体现数据分析师价值的地方。专项分析通常围绕某个指标的异常变化、业务方的特定需求或策略规则制定前的数据准备展开。这部分工作考验的是你的业务理解能力和经验。正如前领导所说：“代码书写和实现对于很多人来说并不难，但扎实的业务知识基础需要长期积累。”所以，专项分析项目最能体现你的经验价值。 𐟔𕠦Œ‡标预警规则搭建分析从报表结果出发，根据业务经验和常识，为相关指标划分异常阈值，从而起到预警作用。重要的预警指标包括延滞类指标和营运类指标等。预警规则的搭建可以为我们发现异动提供支持，为专项分析项目的开展提供前期的数据依据。最后，跟大家分享一下最近的生活点滴，一起进步，一起顺利！#金融民工

复旦金融专硕考研，录取全览 𐟓Š 数据分析：复旦大学大数据学院金融专硕项目自2018年启动以来，吸引了大量考生。该项目采用统考和推免两种方式招生，确保了生源的多样性。 2018年是该项目首次接受调剂生，且仅限于校内调剂，不接受校外调剂。自项目启动以来，大数据学院金融专硕的第一志愿录取率一直保持100%，2020年有40名考生进入复试，其中1名考生自动放弃复试，最终成功录取39人。根据历史数据，预计未来几年该项目的统招生最终录取人数将保持在10-20人之间。 𐟓š 招生政策：自项目启动以来，大数据学院金融专硕的复试分数线一直采用校线，为考生提供了相对公平的竞争环境。 𐟓˜ 初试科目：初试科目包括政治、英语二、数学三和金融学综合，涵盖了金融领域的多个重要方面。 𐟌ˆ 备考建议：对于计划报考复旦大学大数据学院金融专硕的考生，建议根据自身情况制定合理的备考计划，充分利用历年真题和模拟题进行练习，以提高应试能力。 𐟒ꠥŠ 油！希望所有考研的同学们都能取得理想的成绩，加油！

#动态连更挑战# 问：好奇一下，请问读系统工程专业，是可以去金融行业的吧？雷某答：是的。读系统工程的学生里，有些人数据分析能力，算法实现能力等硬核技能也很好，去量化交易、算法交易，高频交易等。那也是金融行业。

互联网金融时代：你的职业规划准备好了吗？嘿，未来的金融精英们！如果你正在为你的职业生涯发愁，或者想要在互联网金融这个火热领域找到自己的位置，那么你来对地方了。让我来帮你制定一个切实可行的就业规划吧！自我评估 𐟧 首先，你得好好审视一下自己。你的优势是什么？劣势又在哪里？你对什么感兴趣？你在数学、统计学、计算机科学和金融方面的知识和技能如何？这些都会影响你未来的职业方向。教育和培训 𐟎“ 提升自己永远是王道。你需要获得相关的学位，比如金融、经济、统计学、计算机科学或者相关领域的本科或研究生学位。同时，考取一些专业证书，比如CFA（特许金融分析师）、FRM（金融风险管理师）、CPA（注册会计师），这些都能大大提升你的竞争力。别忘了参加在线课程和培训，掌握最新的技术和趋势，比如区块链、大数据分析和人工智能在金融中的应用。职业目标设定 𐟎›‡很重要。你的短期、中期和长期目标分别是什么？短期目标（1-3年）：进入互联网金融公司，从金融数据分析员或风险评估专员做起，熟悉公司业务流程和行业规范。中期目标（3-5年）：晋升为团队负责人或项目经理，负责小型金融产品的开发和推广，积累丰富的项目管理和人脉资源。长期目标（5年以上）：成为互联网金融领域的专家，担任公司高级管理职务或自主创业。技能提升 𐟚€ 在互联网金融领域，技能的提升是关键。你需要：数据分析能力：熟练掌握数据分析工具和编程语言，比如Python和R。金融知识：深入了解金融市场、金融产品和风险管理。技术应用能力：掌握区块链、云计算、人工智能等新兴技术在金融领域的应用。实践经验积累 𐟔犥𗵧𛏩ꌦ˜度Œ场中的硬通货。在校期间，积极寻找互联网金融公司的实习机会，增加实践经验。参与公司内部的重要项目，提升解决实际问题的能力。建立人脉网络 𐟤 在金融领域，人脉就是资源。参加行业会议和研讨会，结识同行和专家。利用社交媒体平台，加入相关的专业群组，拓展人脉资源。持续学习和适应变化 𐟌 互联网金融行业发展迅速，保持学习的热情，不断更新知识和技能，适应行业的变化和发展。希望这个规划能帮到你，让你在互联网金融领域找到属于自己的位置。加油，未来的金融之星！𐟌Ÿ

香港大学金融科技与数据分析硕士全攻略香港大学（HKU）工程学院推出的两年制非全日制金融科技与数据分析理学硕士（Master of Science in Financial Technology and Data Analytics）课程，专为那些希望在不断发展的金融科技领域建立职业生涯的学生设计。这个课程融合了工程、商业、法律和统计等多学科知识，特别关注技术应用。学生将学习AI（人工智能）、区块链、大数据分析和金融欺诈分析等新技术，为未来金融行业的挑战做好准备。 𐟌 背景与入学要求申请者需满足大学的入学要求，并持有工程学或科学学科的学士学位，或同等学力的资格。 𐟓˜ 核心课程区块链与加密货币（Blockchain and cryptocurrency）这门课程面向非计算机科学专业的学生，介绍区块链和加密货币的设计理念、关键技术元素、区块链分类、不同区块链平台的比较，以及最适合区块链技术的应用场景。课程还将探讨比特币等流行的加密货币，以及加密货币的不良用途，如勒索软件的赎金和洗钱等。分布式账本与区块链技术（Distributed ledger and blockchain technology）学生将学习区块链（或广义上的分布式账本）技术的关键技术元素和高级功能，例如智能合约。投资分析与组合管理（Investment analysis and portfolio management）本课程提供资产估值的基础知识、风险管理和投机的组合管理技术、金融市场的投资策略及其最新发展。理论与实践并重，特别设计的项目让学生将理论知识应用于实践，是有志于投资策略和组合管理领域发展的学生的理想选择。金融市场监管（Regulation of financial markets）为计划在金融领域工作的学生设计，从法律和政策角度全面审视金融市场和中介机构的基本监管问题。课程将重点关注金融全球化和金融市场及其中介机构的相互依赖性，以及各经济体发展健全、有效的金融市场的必要性。项目（Project）这是一个项目导向的课程，旨在让学生处理实际问题并开展一项重大的金融科技项目，整合所学知识。学生将在导师的指导下小组工作，完成一份详尽的书面报告。 𐟔 职业发展与前景毕业生将有资格担任多种技术密集型的金融行业职位，如金融科技开发者、数据分析师、区块链工程师、投资策略师、金融产品经理等。

Stata数据分析秘籍！轻松搞定！ 𐟎ˆ†析Stata：解锁显著性、提供代码、告别中介、免费答疑和免费数据，全方位指导回归模型内生性稳健性经济金融数据分析，时间序列数据、面板数据、空间数据模型指导。 𐟓ˆ 模型探索：涵盖固定效应、随机效应、系统矩GMM法、工具变量法、分位数回归、门槛回归、断点回归、PSMDID、合成控制法等，深入挖掘调节效应、中介效应、岭回归、三因子、主成分分析、空间模型、内生性问题、稳健性等显著性问题。 𐟓Š Step1: 描述性分析，揭示数据的基本统计量、图表呈现、均值、标准差、分布情况、相关系数等，初步洞察变量关系。 𐟓ˆ Step2: 相关性分析，计算变量间的相关系数，探索线性关系，初步筛选影响目标变量的关键变量。 𐟔 Step3: 豪斯曼检验，确定固定效应或随机效应模型，存在固定效应时进行豪斯曼检验，确认模型选择。 𐟓ˆ Step4: 固定效应回归，根据豪斯曼检验结果，进行固定效应模型回归分析，适用于个体异质性研究，控制个体固定效应对目标变量的影响。 𐟔 Step5: 异质性检验，通过交互项回归、分组回归等方法，深入探究不同变量间的异质性效应。 𐟔젓tep6: 机制分析，探索研究模型中的中介效应或调节效应，增强对变量关系的理解。 𐟛᯸ Step7: 稳健性检验，对结果进行稳健性检验，确保模型假设的稳健性，保证研究结论的真实性。 𐟓ˆ 掌握Stata，轻松驾驭数据分析，开启科研探索之旅！

盘后重大利好来了！金融领域的数字化转型已成为大势所趋。近日，七部门联合出台重要举措，旨在培育高质量金融数据市场，强化数字金融相关新兴基础设施建设，这一战略部署无疑为金融行业的未来发展绘制了一幅宏伟蓝图。培育高质量金融数据市场是核心任务之一。金融数据作为金融机构运营的关键要素，其质量、完整性和安全性直接关乎金融决策的精准性与风险管理的有效性。通过构建完善的数据治理体系，规范数据的采集、存储、处理与共享流程，能够为金融机构提供坚实的数据基础，进而提升整个金融体系的稳定性与竞争力。例如，精准的客户信用数据有助于银行更合理地评估风险，优化信贷资源配置，降低不良贷款率。加强数字金融相关新兴基础设施建设则是另一重要着力点。从高速数据网络到先进的数据存储设备，再到智能化的数据分析平台，这些基础设施的构建将为金融服务的创新与升级提供强大的技术支撑。以证券期货业为例，建设数字化公共服务平台能够实现交易信息的高效处理与实时共享，提升市场透明度，增强投资者信心。对于金融机构而言，新兴基础设施的完善也将促进其内部运营管理的数字化转型，提高业务流程的自动化与智能化水平，降低运营成本，提升服务效率。这一系列举措还将为金融机构的数字化转型提供全方位的数据和技术支撑。在数据层面，丰富而高质量的数据资源将助力金融机构深入挖掘客户需求，实现精准营销与个性化服务。在技术层面，先进的大数据分析、人工智能与区块链等技术的应用，将推动金融产品创新、风险预测与管控模式的变革。例如，利用人工智能算法进行市场趋势预测，提前防范系统性金融风险；借助区块链技术实现金融交易的去中心化与可追溯性，增强交易安全性与可信度。七部门此次的联合行动，为金融行业在数字化时代的腾飞奠定了坚实基础。随着高质量金融数据市场的逐步形成与新兴基础设施的不断完善，金融机构将在数字赋能下迎来全新的发展机遇，更好地服务实体经济，在全球金融科技竞争中占据有利地位，最终推动我国金融体系的现代化与国际化进程。 #热点引擎计划# 素材来源网络,如有侵权,请联系删除。

金融+其他专业，开启职业新篇章！金融专业虽然有时被认为发展路径有限，但结合其他专业，未来的发展前景依然广阔。以下是一些金融与其他专业的结合方向，帮助你在职业道路上脱颖而出𐟌Ÿ 𐟔 金融 + 数据分析（金融数据分析）随着数字化时代的到来，金融行业对数据分析的需求日益增长。金融数据分析师通过海量数据挖掘问题，并提供解决方案。如果你对数据分析感兴趣，结合金融知识，你将成为一个强大的数据分析师。 𐟌 金融 + 英语（国际金融业务）如果你对国内大型金融机构难以进入，不妨考虑外资银行或跨国金融企业。这些企业通常提供优厚的福利待遇和可观的薪资水平。国际金融业务需要良好的英语沟通能力和金融专业知识。 𐟓œ 金融 + 法律（金融法务、合规岗位）金融与法律的结合是强强联合。拥有金融和法律背景的你，如果能够获得相关证书，可以进入金融机构的法务部门或合规部门工作。这些岗位对复合型人才的需求量很大。 𐟒𛠩‡‘融 + 计算机（金融科技研发、金融系统维护）金融科技是当今的热门领域，结合计算机技术可以从事金融交易系统开发、自动化交易程序编写等工作。精通计算机技术的你在金融企业内部将非常受欢迎。 𐟓š 入门书籍推荐《经济学原理》：经济学入门的必备基础读物，涵盖宏观经济学和微观经济学，培养经济学思维。《货币金融学》：分析模式贴近金融市场实际运行状况，易于理解。对中国的金融体系更感兴趣的话，黄达老先生的《金融学》是不错的选择。《国际金融学》：复旦大学姜波克的《国际金融学》结合克鲁格曼的《国际经济学》一同学习，适合国际金融方向。《公司理财》：罗斯第9版的《公司理财》涵盖财务管理、项目评估、证券估值等内容，适合公司金融方向。《投资学》和《证券分析》：博迪的《投资学》和格雷厄姆的《证券分析》是证券投资领域的经典之作，值得研读。通过这些方向的结合，你可以在职业道路上开辟新的天地。选择适合自己的方向，努力提升自己，未来的发展前景将一片光明！𐟌ˆ

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