金融大数据分析研究生

金融行业和大数据共建新一代“数据驱动型”金融企业，优化运营效率，提升管理水平，最大程度降低金融风险。金融业的现状如何？大数据是继云计算、物联网之后IT产业的又一次技术变革。所谓“大数据”，就是公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。这些数据的规模庞大，以至于不能用GB或TB来衡量。随着金融企业数字化转型，金融企业对于自身大数据的需求越来越明显，场景也越来越具体化。虚拟化及电子化交易，成为大数据时代金融行业发展的特征。能否充分利用自己的数据优势，将成为金融机构转型升级的关键。因此，积极针对大数据布局，从战略层面应对大数据时代的挑战，推进并建立起数据驱动型发展方式的金融机构，将获得比同业更高的效率。从而，有效提升交叉销售、投资管理市场份额及能力，并由此培育出自己的信息核心竞争力。“大数据”为金融企业带来什么？以前，人们只把“数据”看做是客户来办理业务过程中所产生的一种附属物。现在，在客户办理业务的信息中，蕴含着客户各种各样的需求，如果把成千上万条这类的信息积累下来，就能精准地洞察客户需求，从而设计出满足客户需求的新产品，实现个性化营销。可见，数据已成为企业的核心资产，掌控数据就可以深入洞察市场，从而做出快速而精准的应对策略，这也就意味着巨大的投资回报。企业战略也将从“业务驱动”转向“数据驱动”，数据化决策是企业未来的发展方向。对数据进行有效的管理和运用，能使企业在转型变革过程中拥有绝对的核心竞争力。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行评估而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集、分析企业内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。大数据最至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样做决策、谁来做决策。在信息有限、获取成本高昂的时代，让身居高位者凭借个人经验和直觉做决策，情有可原。但是，在大数据时代，就要让数据说话！永洪的解决方案永洪为金融企业提供战略与战术兼备的解决方案。业务架构面对大数据的挑战，在战略层面上，金融企业应当建立“数据驱动型”发展模式，完善数据运营体系，落实大数据运营中心；在战术层面上，通过运营优化、管理提升、风险控制等应用，全面提升金融核心价值和竞争力。图 | 银行大数据运营中心建设架构图银行大数据运营中心建设的当务之急应该围绕运营优化、管理提升、风险控制三大建设目标，主要体现为:1、以用户数据为核心的运营优化，通过客户画像、精准营销、产品优化、舆情分析、市场和渠道分析，全面提高运营效率。 2、以投入产出与价值贡献为导向的管理提升，通过绩效考核、领导驾驶舱、管理会计平台等应用真正实现精细化管理。 3、利用多维度的安全判断和更细粒度的建模及预判，实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析等应用，加强对商业银行风险的识别、评价和预答，有效防范金融风险。技术架构图 | 永洪科技MPP数据集市架构图从数据源到最终展现分成如下几层——·ETL层:采用PC server作为ETL前置机，将数据清洗、转换、装载。·离线分析计算平台:采用Hadoop分布式存储，支持结构化和非结构化数据存储，并且当数据量增大时方便横向扩展(Scale-out)，可将存储层的数据进行加工。根据分析需要，可进行数据模型计算、挖掘分析等时效性低的大规模批量计算任务。·实时在线分析平台:采用永洪高性能MPP数据集市作为介质。MPP分布式的数据集市支持高并发和高可用，每个数据集市是基于一个主题做好轻量建模的细节数据，数据被分布式存储在每个节点上，同时又做好了备份。数据按照列存储的方式，被高效压缩，打好标签，存储在磁盘中。当需要查询计算时，采用内存计算来进行数据计算，并且每台机器节点会同时计算，最终会将结果送应用层做展现。·应用层:利用永洪敏捷BI提供自服务分析工具，对离线和在线分析平台中的数据进行自服务可视化展现。无论是终端用户还是IT开发人员都可以通过主流浏览器来访问BI系统，用户还可通过移动终端来访问系统。BI系统提供系统监控、权限多级管理、多维数据分析等功能，同时还支持自服务式报表设计和数据分析。永洪方案的价值1.高性价比，低TCO整个系统架构，摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)思想，不管是数据集市还是BI前端，都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长，数据分析需求都会大幅增长，基于X86 PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下，我们不用采购昂贯的小型机去支撑高并发、海量数据计算和数据分析业务的发展，而是采购多台普通的PC Server搭建集群，建设高性价比的分析平台。2.敏捷：快速发布，持续迭代，拥抱变化数据层敏捷:数据层无需做数据的预先汇总计算，只要将数据关联做好，导入的数据还是细节数据，所有的计算都是在用户点击时发起的实时计算。因此，数据层只需再建立一个轻量模型，导入新需求的细节数据即可。应用层敏捷:采用灵活的ROLAP机制，每个点击发起的需求都会实时拼出SQL，送给计算层去计算，比较容易适应业务变化。模块层次少，建模完就可以直接设计报表和Dashboard，或进行探索式分析。对终端用户来说，也非常简单易用。3.自服务式和探索式多维分析基于主题的集市，已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构，终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。前端系统具备过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等交互和分析能力，用户可以通过其发现问题、找到答案，做出商业决定，形成探索式的分析。4.高可用性离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的，数据的计算也是分布式的，还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机，其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛，即使客户数据量达到上百T，依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展，可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。5.高并发性在线分析平台支持高并发。永洪的分布式数据集市，是列式存储的，采用良好的内存计算技术，可基于多台存储和计算节点并行工作，非常适合海量数据的实时数据分析。永洪BI操作起来十分简单，只需点击拖曳几下分析指标，系统就自动生成了所需报表。这极大地方便了该行那些没有技术背景的业务人员和运营人员独立自主地完成大数据分析操作，让决策者的任意需求都可以在一天内实现。它真是一个高性能的行长驾驶舱系统。——中信银行IT科技部 他们都在用Yonghong服务美的 | 格力 | 联迪 | 海天 | 科达泰康保险 | 佰仟金融 | 华夏银行宝宝树 | 艾瑞集团 | 猎聘 | 伊美尔浙江电力 | 太原电力 | 锦程物流人人都是数据分析师BI可视化和分析可视化入门教程从入门到精通，数据分析师必看的14篇文章可视化图表入门教程 | 三步制作一张动态报表

财经类高校，历年来都比较受关注。不仅本科录取分高，考研/推免，也是竞争激烈。今天我们就看看上海财经大学研招办披露的2020级研究生招录大数据。上财的A级学科是应用经济学和工商管理，A-学科是统计学，另外理论经济学和马克思主义理论是B+学科。纪老师说：上财，无论是行业影响力，还是地域优势都是显而易见的！从考生人数看江苏考生近水楼台，另外就是浙江、山东、安徽、河南考生，都算是上海的辐射地。到上财读完研究生会留在上海工作吗？有的博士生的岁数较大，可能都成家了就不一定了！目前看还是本、硕、博一气呵成的读下来，性价比较高！就业竞争力和选择空间会更大一些！纪老师说：比较多的硕士研究生来自这些高校：本校、上海立信会计金融学院、上海大学、西南财经大学、上海对外经贸大学、浙江财经大学、江西财经大学、华东理工大学、湖南大学、南京财经大学、南京审计大学、东华大学等。也许这就是为什么立信会计金融学院本科录取分数高的原因吧！离着上财、上海对外经贸大学比较近，上海的学校也多，就业的机会也多。博士生的生源的毕业院校除了上述的，还有上海交通大学、香港中文大学、福建师范大学、河南大学等。在研究生新生的毕业专业中看，除了财经/管理相关的经济学、金融学、国际经济与陌贸易、会计学、统计学、工商管理、法学之外，也有很多是跨专业考研的，从工学专业比如计算机、高分子材料与工程，从理学专业比如数学与应用数学等。像数学、英语还是与财经类的院校的优势比较接轨的，但是也有同学是从生物技术、给排水工程、焊焊接技术与工程、核技术、材料科学与技术等专业转过来的！总体看，下面的跨专业的那个表上的专业，都是考生和家长无论选择什么层次高校都需要慎重考虑的。哈哈！话说人各有志，咱也不劝退！上财的财经类的二级学院的男女比例是稳定在6：4的，还是比较好的！工商管理硕士、金融硕士、会计硕士、法学硕士、应用统计学硕士都是录取比较多的。最后，2021年研究生报名又要开始了，12月份考试，也是很快了！推免也许拖后了，怎么着9月底或者10月初会有吧！指标会增加啊！加油吧！看上财的数据，也有好几百人是二战，甚至三战才成功进入上财的研究生同学。

2019年全国硕士研究生招生考试就要来到了。根据教育部数据统计，今年报考人数再创新高，达到286万多人。较上年增长20%以上，考研人数的增长和增长率，均为近年来最高。是什么原因使得考研人数逐年增长呢？通过调查分析总结，报考人数越来越多的原因，基本上就是这四点。1、本科学历贬值。就业压力增大随着高等教育大规模的扩张，高等教育基本普及，造成了大学生的“泛滥”。每年有近千万的大学生毕业加入到就业大军中，然而社会没有那么多合适的岗位来满足毕业生的需求，造成了大学学历严重贬值，社会提供的工作和大学生的期望有很大的差距。很多单位在招聘中，要求必须是研究生以上学历。因此大学生为了增加自己的竞争力，只能通过考研提升学历，来增加自己的竞争筹码。这部分学生在考研中，占到近40%左右的比例，是考研的主力。2、非全日制研究生地位提升国家教育部从2018年起对研究生教育进行了改革，把之前的非全日制硕士招考统一纳入全国研究生招生考试中，大家一视同仁，在一个起点上竞争，这就是的在职硕士的地位提升起来。从之前的“交钱买学历”一下子变成国家认可的学历，含金量一下子提升了很多。这也让很多应届毕业生多了一个选择，如果全日制考不上，可以调剂到非全日制读研。这部分人和第一类考研的学生有着相同的原因，都是提升自己的就业竞争力，这部分占到近30%的比例。3、三跨人员这部分同学由于在高考中成绩不理想，对于大学中就读的专业、学校、城市都不满意，希望通过考研实现自己的梦想。通过跨专业、夸学校、跨城市，考到理想的城市、院校、从事自己喜欢的专业的学习，俗称“三跨人员”。把这个目标看成是自己毕生的追求，立志于这个专业的科学研究工作。这部分同学对自己的人生规划有明确的目标，虽然在报考人数中所占的比例不是很高，但是他们的成功率是比较高的，占到总数的15%左右。4、名校情结当年高考由于种种原因进入了一所普通的大学，但这部分学生都有一颗向往名牌大学的上进心。希望通过考研进入到985、211等重点高校是他们的毕生追求，所谓专业可能看得很淡。因为现在企业招聘中很多会注明，优先考虑985、211重点高校的学生。很多普通大学毕业生，甚至连毕业简历都递不上去。这就更加加剧了学生追求名校的情结，想通过考研进入到重点高校继续深造，以便在社会竞争中获得更多的机会，这部分同学可以占到报考学生的8%左右。综合上述，考研人数的增长，不仅来源于应届毕业生的增多，很多工作后的毕业生，为了提升自己的就业竞争力，也毅然加入到考研的行列，还吸引了很多三跨人员和具有深厚名校情结的同学。这四种人虽然考研的动力来源于不同的方面，但最终的目的都是通过考研来实现自己的梦想，提升自己的就业竞争力，可以看出学历和名校对今后的工作影响还是很大的。

“2015-2018全国考研大数据”来了！教育部全国硕士研究生招生考试网上报名和网上调剂唯一指定网站——研招网发布《2015-2018硕士研究生报考数据分析报告》！一起来看看！硕士研究生报名人数持续增长！女生为主力硕士研究生报名人数持续增长据教育部数据统计，2018年考研报考人数达到238万，增加人数和增长率均为近年来最高。△近4年硕士研究生报名人数（单位：万人）△近3年硕士研究生报名人数增长率女生读研占比超半数报考人数不断增长的同时，女生成考研群体主流。△男女生人数对比图（单位：人）为何考研？超半数受访者觉得考研是为了提升就业竞争力据中国青年报社社会调查中心数据，对于自己或身边的人选择考研的原因，调查显示，有以下几点：提升就业竞争力（58.8%）通过考研进入名校（41.4%）通过考研更换专业（37.1%）完成自己的学术理想（33.3%）工作晋升需要（30.9%）暂时逃避就业压力（24.9%）因身边朋友都在考而“随大流”（19.6%）寻找备考过程中的独特体验（10.5%）完善自己的大学生活（8.2%）据中国青年报报道，河北石家庄某高校的吴硕表示，由于学校一般，不论就业还是申请出国都没有太大优势，所以全班近一半同学选择了考研。胡杨本科读的是电气工程专业，他表示自己考研的主要目的是换专业，“4年读下来，觉得自己不太喜欢与机床、传送带打交道。希望研究生能学个‘和人打交道’的管理类专业”。对吴硕而言，选择考研更多是出于自己读名校的执念。本科就读于一所普通一本院校的他，考研志愿填报了北京某985高校。不过，深究自己渴望读名校的原因，吴硕坦言，主要还是考虑到未来对就业的影响。“身边非985、211毕业的同学找工作，简历投出去，得到的回应特别少”。山东济南某高校的研一学生李潇妍认为，读研能让自己在职场上“少走弯路”。“比如很多公司针对本科生和研究生的起薪和起始职位都是不一样的”。这些专业太抢手！最热门的是。。。哪些专业报考人数最多？以北京为例：2018年，工商管理专业报考人数居首，为19749人，随后为会计专业的13124人和法律硕士（非法学）专业的12957人，报考人数居第四至十位的专业依次为金融、公共管理、计算机技术、法律硕士（法学）、广播电视、软件工程、计算机科学与技术。2016年，报考“工商管理”的人数为13395名，居各专业报考人数之首，报考会计的人数为9369名，报考“法律硕士（非法学）”的人数为7608名（不含推免生），分别居第二位和第三位。报考人数居第4至10位的专业依次为金融、公共管理、计算机科学与技术、金融学、材料科学与工程、汉语国际教育、计算机技术。由此可见，工商管理、会计、法律硕士（非法学）连续数年成为报考专业的前三甲，依然是最热门的专业。热门高校专业考研难度排名报录比指的是报考人数和录取人数之比，报录比越大说明该专业考研难度越大。下面，我们就通过4所热门高校报录比排名前10的专业来看一下那些相对难考的专业有哪些：中国人民大学学术型学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计（学术型学位）注：1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生；2。录取人数包含调剂录取的考生。专业学位难度排名↓↓↓△2017年全国统考硕士研究生报名录取统计（专业学位）注：1。表中“报名人数”和“录取人数”不包含推荐免试、单独考试、援藏计划、退役大学生士兵和少数民族骨干专项计划的考生；2。录取人数包含调剂录取的考生。复旦大学学术型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计（学术型）专业型专业难度排名↓↓↓△2017年招收学历教育硕士研究生分专业报考、录取人数统计（专业型）南开大学难度排名↓↓↓↓↓↓浙江大学难度排名↓↓↓↓↓↓注：以上统计中不含非全日制、推免生、单独考试、强军计划、退役士兵计划以及少民骨干计划考生；录取人数中包括了由本校其他相近专业调剂到该专业录取的考生。往届生比例增幅明显 部分省市专硕超学硕应届生考研比例涨幅平稳，往届生读研比例增幅明显对在职人员来讲，考取双证不必脱产学习，充分满足了工作、学习两不误的需求。2017年在职研究生纳入统考后，在职考生的积极性空前高涨。部分省市专业硕士报名人数超过学术硕士近年来，由于招生计划增加的影响，除了总体报名人数呈上涨趋势之外，专硕的报考人数增长明显，多地甚至出现专硕报考人数超过学硕的现象。比如：湖北↓↓↓△湖北学硕和专硕（蓝色）人数对比图（单位：人）河北↓↓↓△河北报考学硕和专硕（蓝色）人数对比图（单位：人）

有朋友问我，金融大数据到底有什么样的前景和未来？金融大数据是近几年才又火爆的概念。之所以说是又火爆是因为金融大数据的概念不是从今天开始的，从十年前就已经开始，从所有银行的核心系统升级改造时就已经开始注重了大数据的积累。那时候的系统改进和升级就要求新的系统要满足大数据积累的需要。如今经过十多年的发展，金融大数据的分析和应用已经进入到了一个新的层次，也就是说经过十年的数据积累和科技分析能力的提升，目前的大数据分析进入到了一个广泛的应用阶段，也就是说到了一个出成果的阶段，所以才又一次的火爆并进入人们的视野 。你所说的金融行业的大数据前景怎样？大数据在金融行业例如银行业的发展前景大吗？我可以告诉你：金融大数据像其它行业的大数据一样，肯定对未来的产业发展前景产生重要的影响，同时也会催生和细分出很多新的行业，如数据存储行业、数据分析行业以及新的其它行业，如人工智能医生、人工智能分析师，都依托于大数据。而银行也可以借助于大数据的分析和应用，对产业模式和人们的行为习惯进行改进和引导，从而导致金融服务方式和模式的改变。金融改变人们的生活，生活也会改变着金融，而大数据已经成为改变人们的生活和金融行为的重要手段和方式，大数据的应用让金融和人们的生活更加了解、互相改进和互相适应。这是一个颠覆的社会，只有你想不到，没有做不到，而这一切都必须以大数据的分析为前提。所以，结论就是：金融行业的大数据有很好的前景；而大数据在金融行业例如银行业的发展前景也会非常好。作者：麒鉴，专注银行三十年，财经金融分析评论，欢迎关注并留言

目的：通过对股票数据进行可视化，观察股票市场走势，让一般投资者能更简单地去了解此刻股票的情况。摘要：随着我国经济的发展，经济体制改革以及金融体制改革的深入，证券投资已经成为国民经济运作的一个不可缺少的部分，在资本市场中逐渐形成与银行、保险三足鼎立之势。通过此次数据分析，可以发现在选定的三支股票收盘价中，最高的是亚马逊；大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升；亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动；唯有的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候；股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系；利用移动平均，将股票收盘价进行移动平均后，发现股价的上升幅度明显小于原本的收盘价；指数异同移动平均也可以观察到，亚马逊的股价上升的部分大于下跌。关键词：金融,股票,收盘价,成交量一、案例背景股市是市场经济的必然产物，在一个国家的金融领域之中有着举足轻重的地位，并且对人们的经济生活有着越来越深刻的影响。随着证券市场的逐步规范，人们的投资理念在不断提高，在资本市场中逐渐形成与银行、保险三足鼎立之势。而且，它在筹集资金时，速度最快，能力最强，成本最低，最符合市场经济的规律。因此它的发展速度也是最快的。但是，股市的暴跌暴涨会对金融市场产生很大的震荡，将会直接影响到金融市场的稳定和经济的健康发展。此次案例分析的数据包含了标准普尔500指数中找到的所有公司的历史股票价格，时间跨度为5年，从2013年2月8日至2018年2月7日，包括股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量，此次案例主要分析的是AMZN（亚马逊）公司的股票情况，利用股票技术指标对股票收盘价等数据进行可视化，观察市场走势。二、案例问题股票市场作为一种影响因素众多、各种不确定性共同作用的复杂巨系统，其价格波动往往表现出较强的非线性的特征。另外，股市需处理的信息量往往十分庞大，对算法有较高的要求，用EXCEL来进行操作会略显麻烦且不尽如人意，使用Datafocus产品就可以快速处理大量数据，分析的准确性也高。三、案例分析（一）综合分析1.对比股票收盘价首先从标准普尔500指数中找到的所有公司中任意选取三支股票。在这里，我选择了“AAPL（苹果）”、“AMGN（安进）”和“AMZN（亚马逊）”作为对比。图1 三支股票收盘价对比情况从图中可以观察到，亚马逊的股票收盘价最高，其次是安进，最低的是苹果，且可以发现AMZN（亚马逊）的股票收盘价明显高于其他两家公司，但其波动程度也明显大于其他两家公司。（二）AMZN股票分析1.收盘价变动从图1中可以观察到，股价最高且波动最大的是AMZN（亚马逊），因此接下来就针对亚马逊的股票价格进行分析。首先将亚马逊的股票价格单独拎出来，观察收盘价的走势及波动情况。图2 AMZN的收盘价变动情况从上图可以明显的看出，大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升，但中途也出现了明显的下跌情况。2.股票每日交易利用股票的收盘价减去股市的开盘价，观察亚马逊股票的每日交易价格变动以及每日的交易量情况。图3 AMZN的每日股票交易变动从上图可以观察到，亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动。唯二的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候，一次是股价下跌最严重的时候，另一次则是在股价上涨最大的时候。3.股票涨幅接着对亚马逊股价的涨跌幅进行计算。图4 AMZN股票的涨跌幅观察图4，可以发现亚马逊的股价涨跌幅的平均值是0.13%，大致在0上下浮动。4.股票价格波动对股票价格的波动进行计算，观察价格对成交量的影响。图5 每日股票价格波动情况从上图可以发现，股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系。5.MA-移动平均移动平均就是固定窗口然后滑动窗口计算多日收盘价的平均值。通过计算移动平均可以更加准确的观察股票的收盘价格。图6 AMZN每周收盘价的移动平均从图中可以直接看到，对比图2可以观察到，将股票收盘价进行移动平均后，股价的上升幅度明显小于原本的收盘价。6.MACD-指数异同移动平均MACD 是一种常见的股价技术分析工具，由一组曲线与图形组成，通过收盘价快变及慢变的指数移动平均值之间的差计算出来。指数异同移动平均是由双移动平均线发展而来，由快的移动平均线减去满的移动平均线，意义与双移动平均线基本相同，但阅读起来更方便。图7 指数异同移动平均线观察上图，红色柱体代表MACD大于0的部分，绿色柱体代表小于0的部分。从图中可以看出，亚马逊的股价红色部分占大多数，代表亚马逊的股价上升的部分大于下跌。（三）数据看板最后将这7个结果图导入“股票数据可视化”数据看板中，为了使数据看板更为美观，在全局样式中选择第三个预设样本，选择“自由布局”。操作结果如下：图8 数据看板四、结论综上所述，在此次案例的对比中，股票收盘价最高的是亚马逊，其次是安进，最低的是苹果，且AMZN（亚马逊）的股票收盘价明显高于其他两家公司，但其波动程度也明显大于其他两家公司。大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升，但中途也出现了明显的下跌情况；亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动。唯二的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候，一次是股价下跌最严重的时候，另一次则是在股价上涨最大的时候；亚马逊的股价涨跌幅的平均值是0.13%，大致在0上下浮动；股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系。利用移动平均，将股票收盘价进行移动平均后，发现股价的上升幅度明显小于原本的收盘价；指数异同移动平均也可以观察到，亚马逊的股价上升的部分大于下跌。五、对策建议1、根据分析的情况进行归纳，观察股票市场走势，让一般投资者能更简单地去了解此刻股票的情况。2、股市有风险，入市需谨慎。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

来源：金融界网站金融界网站讯 12月5日，第四届智能金融国际论坛暨2019金融界“领航中国”年度盛典在北京盛大召开，逾千位精英学者、数百家金融机构共同聚首，探讨中国和世界的“大变局、大视野、大未来”。 商务部研究院信用评级与认证中心副主任、赛弥斯信用管理（北京）有限公司总经理蒲小雷发表了“企业违约风险预警与大数据分析的创新模式”的主题演讲。在谈到金融科技与大数据时蒲小雷说道：“我一直认为金融行业是跟大数据结合最紧密的行业之一。因为金融领域的运行方式和特殊架构，决定了严密风控的重要性，这个风控实际上是跟大数据有密切关系的。所以数据是基础，数据能力决定风控的广度，评估是核心，评估决定风控的高度和精度。” 图为：商务部研究院信用评级与认证中心副主任、赛弥斯信用管理（北京）有限公司总经理 蒲小雷蒲小雷认为信贷风控最核心的两项技术是数据采集与数据分析，这两项技术的结合是众多金融科技公司诞生的基础。谈到数据采集与数据分析的关系时蒲小雷说道：“数据本身它的作用是非常巨大的，但是数据在面向金融机构服务的时候附加值相对来讲不是特别高。想要提升金融科技的价值，提供大数据的价值一定是要在大数据基础上进行赋能，这个赋能其实就是数据分析的能力。” 近年来，我国金融科技领域的发展十分迅速，但依然存在一些问题，蒲小雷认为：“我国金融机构的风险评估能力和预警能力还是面临比较多的问题，比如说一些中小型商业银行还有一些保险机构、证券投资机构等都缺乏先进的分析理论体系和模型。所以我认为金融科技下一步的发展应该怎么来帮助金融机构提升分析能力，值得大家深入思考。” 最后，蒲小雷总结道：“非常希望我们金融科技公司能够在技术领域全面加强提高数据的应用，我相信在5到10年之内我们就会涌现出更多的风险预警评估技术。同时与大数据、人工智能、区块链进行深度融合，提高金融机构风控的广度和精度，使金融风控达到前所未有的高度。”

金融大数据行业发展现状各大互联网企业凭借客户和流量资源，逐步向投资、理财、信贷、保险、基金、融资等业务渗透，确实对传统金融行业造成了一定影响。但与此同时，大数据的高速发展，使金融行业的客户数据、交易数据、风险管理数据、用户行为数据等呈现爆炸式增长，为金融业务转型和产品创新创造了条件。另外大数据服务的广泛应用使金融企业更加直观的了解客户，主动探索和深度挖掘客户需求，形成以数据为出发点的新型营销、运营及风险战略，使金融大数据真正产生业务价值。当前，越来越多的金融机构开始投身到大数据应用实践中。随着移动互联网发展，每天都会产生大量结构化和非结构化数据。以银行业为例，中国银联涉及43亿张银行卡，超过9亿的持卡人，超过一千万商户，每天近七千万条交易数据，核心交易数据超过了TB级。但面对海量数据， 传统的金融数据信息处理系统面临以下挑战： 传统集中式架构，并发量低，无法应对交易浪涌 风控仅支持黑名单类的简单实时控制，复杂规则无法实时处理，多以事后处理为主 主要为结构化数据，无法处理半结构化数据，客户行为习惯参与规则运算与规则配置，支持度不高 部分规则无法直接在线配置，需要通过开发程序实现金融大数据目前遇到的挑战数据资产管理大量数据沉睡在金融企业内部的存储介质中，伴随着大数据时代的来临，数据的价值得到人们广泛认同，但并不知道如何管理利用。金融企业没有真正让数据流动起来，成为企业内部的负资产，没有真正形成数据资产化。传统的商业模式传统商业模式单一，主要以对公业务为主，不能满足大数据时代下人们对业务的需求，构建以用户为核心的新零售营销战略成为各金融企业的首要目标。风险管理原有的数据分析已经不能够适应市场风险分析的发展趋势互联网用户行为数据可以提供更多的数据维度，金融企业需建立自身的大数据风险评估体系，直接将数据模型应用到业务中，实现业务风控管理的流程化、自动化。运营创新互联网及移动互联网的高速发展对金融行业销售入口造成巨大冲击，市场渠道的扩展、金融产品的创新、用户购买方式的偏好成为各金融企业对运营流程改革的新挑战。增长乏力业务规模增长缓慢、用户转化费用竞争激烈，缺乏对新用户的有效感知及老客户的唤醒促活，没有数据支撑相关业务分析。用户洞察欠缺用户思维，没有建立用户全景视图，无法了解用户产品喜好、购买偏好、交易渠道等。引流渠道的质量量化和转化率事先无法评估，用户黏性需要提高。针对租赁行业亟待解决的问题，配合大数据业务流程应用，亿信华辰整体推出金融租赁行业大数据解决方案1. 监管报送智能获取租赁业务系统数据，自动化完成合规校验和检查，辅以人工补录，多层级严密的审批制度，建立统一的数据规范和数据标准，让数据更具业务价值。2. 数据治理集数据标准、元数据、数据质量、数据集成为一体，结合相应的管理工具实现租赁行业数据治理和管控平台的建设，为数据建立统一标准，通过数据质量管理，提升数据的准确性，实现对企业监管数据全面检测和预警，推动租赁行业数据管理水平的提升。3. 数据仓库通过整合租赁企业各类业务数据，辅以数据补录，构建统一企业级数据仓库，为企业各项数据应用提供统一的数据支撑，结合BI的数据展现能力共同打造一个数据架构统一、灵活易用、实用高效的数据分析平台，辅助用户快速获取数据、读懂数据并发现价值。4. 领导驾驶舱整合租赁企业日常关注的资本、资产、资金、盈利、风险等多方面因素，结合监管要求形成“管控指标体系”，覆盖核心业务人员、中层管理人员、高层决策人员的日常管控诉求，帮助租赁企业搭建多层级、系统化的租赁全行业信息服务平台。5. 报表管理基于整合的租赁数据中心，依托于可视化BI工具，针对内部数据快速构建全套管理报表和数据分析体系，包括运营分析、风险分析、财务分析等企业日常分析展现。6.资产监督管控通过采用传感信息采集、GIS信息获取、网络爬虫、大数据分析等先进技术手段，融合移动办公、资产动态监管、资产预警于一体的实物资产监控，真正实现资产全生命周期的数据管理，帮助租赁企业建立完善的内部风险控制体系，为形成良好的资产分类管理制度、承租人信用评估制度、事后追偿和处置制度奠定数据基础。7. 风险预警监控引入外部风报、征信、万得等舆情、征信、工商数据，按照风险评判模型算法，对承租人进行风险等级评估，并提供风险预警、处理、跟踪、排查、评价等流程处理，实现客户风险信息收集、预测、分析、预警、监控等功能。亿信华辰租赁大数据解决方案优势1、【全行业业务范围】覆盖租赁全行业业务范围，从监管报送、数据存储、数据模型、数据治理到数据应用，实现数据资产全生命周期管控。2、【统一数据共享平台】完善统一的数据共享平台，兼容大数据服务及指标管理服务，实现指标维度统一化管理，数据由单一的报表呈现，转变为多样化的获取方式，开放全量数据资源，提高数据交换效率。3、【全套数据分析体系】基于数据服务平台快速构建全套领导驾驶舱等管理报表和数据分析体系，灵活的分析方式和展现形式以及一表三屏的移动端应用，提升内部管理效率，提高运营决策效率。4、【全信息化管理手段】全信息化管理手段实时监控租赁资产情况，形成对租赁资产全方位、多角度的管理，有效防范租赁资产损失、灭失风险，对资产使用、维护及变动情况进行全程监控预警，提高管理效率，防范资产流失。5、【全风险管控体系】完善的租赁数据风险管控体系，辅助建立制度“防线”，有效进行风险防范，提高内控管理水平，同时形成切实有效的风险应急预案。

东北三省共有四所双一流高校，其中双一流A类高校三所，分别是大连理工大学、吉林大学和哈尔滨工业大学，双一流B类高校一所是东北大学。9月份，随着研究生纷纷到高校报到，东北大学于9月9日公布了研究生新生大数据，吉林大学和大连理工大学均于昨日（9月11日）发布新生数据。三所大学发布的大数据内容大同小异，体现了各自不同的风格。研究生数量大连理工大学发布的数据较详细。不仅有博士研究生和硕士研究生的具体人数，还分别列出了研究生新生录取方式。1、大连理工大学共有6886名研究生新生，其中990人为博士生，5896人为硕士生。2、新生中，共有5027名全日制硕士研究生，955名全日制博士研究生，869名非全日制硕士研究生，35名非全日制博士研究生。吉林大学招生的2020级研究生最多，共有9800名。硕士生7774名，博士生2026名。东北大学总共招生了5700余名研究生。86%为硕士生，14%为博士生。95%为全日制，5%为非全日制。男女比例男生女生比例一直是大数据中的重头戏。男女比例数据的内容是最多，细分到全部新生、硕士生、博士生、学院和专业的男女比例。大连理工大学新生男女比例为1.67:1。大连理工的公众号直接以“1.67:1！”作为标题发布新生大数据，足以见得男女比例一直是大家关注的重点。吉林大学新生男女比例为0.9:1，硕士生的男女比例是0.87:1，博士生的男女比例是1.02:1。东北大学新生男女比例是1.5:1，硕士生是1.38:1，博士生是2.33:1。外国语学院女生比例最高，机器人科学与工程男生比例最高。录取专业人数研究生录取专业人数的数量一定程度可以反映这所高校的优势专业。1、大连理工大学硕士新生录取人数TOP3的专业：电子信息、工商管理和土木水利。博士新生录取人数TOP3的专业：材料与化工、工程力学和机械制造及其自动化。大连理工大学的工程学和化学学科领域入选国家世界一流学科建设名单，工程学、化学、材料科学、计算机科学进入ESI国际学科排名前1‰。ESI排名前1%的学科一般被视为国际高水平学科，而进入前1‰通常被认为学科实力达到世界一流水平。2、吉林大学硕士录取人数，管理学院、商学院和白求恩第一临床医学院的新生数量位列前三甲。博士录取人数前三的学院是化学学院、白求恩第一临床医学院和马克思主义学院。在教育部发布的全国第四轮学科评估结果，吉林大学有马克思主义理论、化学2个一级学科评估为A。3、东北大学硕士录取人数TOP3的专业：电子信息、材料与化工和工商管理。博士录取人数TOP3的专业：材料科学与工程、控制科学与工程和公共管理。东北大学工程学学科进入ESI世界前1‰，在教育部发布的全国第四轮学科评估结果中，控制科学与工程评估为A。年龄分布1、大连理工大学。硕士生新生22-24岁年龄段人数最多，占了总人数的75.4%。博士生新生25-26年龄段的人数最多，占了总人数的65.1%。年龄最小的硕士是19岁，年龄最小的博士是21岁。2、吉林大学。研究生新生大多是90后，年龄最小的硕士是18岁，年龄最小的博士是22岁。3、东北大学。研究生新生22-25岁年龄段人数最多，占到了总人数的73.8%。年龄最小的硕士生是19岁，最小的博士生是21岁。生源省份分布大连理工大学研究生新生生源主要来源于辽宁、山东和河南。东北大学研究生新生生源主要来源于辽宁、山东和山西。大连理工大学和东北大学对新生的姓氏分布进行了统计发布，两所院校新生中王同学最多。吉林大学对新生的政治面貌进行了统计发布，共有2766名中共党员，其中硕士生党员占68.9%，博士生党员占31.1%。