金融数据分析的基本流程

1. 金融数据分析的基本流程

您好，亲，很高兴为您解答。亲  金融数据分析的基本流程【摘要】
金融数据分析的基本流程【提问】
您好，亲，很高兴为您解答。亲  金融数据分析的基本流程【回答】
1、目标的确定；【回答】
2、数据获取；【回答】
3、数据清洗；【回答】
4、数据整理；【回答】
5、描述分析；【回答】
6、展现和输出；【回答】
7、洞察结论；【回答】
8、报告撰写。【回答】
如果您的问题已经解决可以点击右上角“结束服务”，并给予5星赞哦。如果未经事宜可以留言或再次向我提问[心]【回答】

2. 数据分析的五个基本步骤在金融分析中的应用

1、确定目标

在进行数据分析之前，我们需要结合自己的业务确定数据分析的目标是什么，可衡量的指标是什么，对指标进行拆分，找出可收集数据的最小单元，这样做能够针对性的进行数据分析，提高数据运营效率，避免数据采集过多，造成无用数据被浪费。

2、搜集数据

当我们确定好目标后，就需要进行针对性的搜集数据，这里所说的搜集数据既包括通过埋点采集的用户全生命周期数据，也包括自己网上收集的数据，如行业数据报告，还包括通过访问或者电话等得到的人工整理数据。至于采用哪些具体的数据，还需要根据数据分析的目标而定。

3、整理数据

我们搜集好数据之后，需要对数据进行整理，尤其是搜集的数据来源很多的情况下，比如埋点采集的数据，网上收集的数据，人工整理数据，有时候会出现重复、错乱等情况，就需要整理数据，尽最大可能提高数据的准确性。

4、分析数据

分析数据诸葛君为大家分享过多次，国庆期间的八大数据分析模型就是用来分析数据的，需要注意的是，在分析数据的过程中，我们要结合自己的产品，选择合适的数据分析模型，有必要的情况下，需要自己去定义自己的分析模型，总之思路是：方法在这里，怎么用在于你。

5、可视化呈现

身为数据运营者，数据分析的结果往往是需要给领导和整个团队汇报的，这个时候我们就需要对数据分析结果做可视化的呈现，一般情况下用图表的形式呈现即可。通过数据分析找出业务问题所在，同时提出自己的解决方案，不光要知道为什么，还需要知道怎么办。

总结：以上五大步骤构成一个完整的数据分析过程，从开始思考目标到最后可视化呈现，从发现问题到提出解决方案，身为数据运营者，我们既需要有整体思维，能够从全流程去把握数据分析方法，也需要对细节极致追求，优化每一个步骤，比如：搜集数据时如何才能更加快速准确，就可以作为优化的目标。当我们能够从整体和细节都游刃有余得进行数据分析的时候，你就是一个合格甚至优秀的数据运营者。

3. 金融有哪些分析方法

宏观金融问题通常可从三大方面分析：
1、全球金融结构调整及货币政策框架。
2、利率市场化问题。讨论中国的利率市场化做了什么？还需要做什么？
3、汇率问题。
文例：
进入新世纪以来，金融受到关注，原因在于：1、金融对经济的作用在增大，学经济的都要看金融。2、在实践中，国内外遇到很多新问题。我们处在一个有可能作出世界性贡献的时候。很多基本的问题，用现有的理论难以解释。需要有创新的观念、精神，融会贯通理论，从实践中找到新理论、新方法。本文主要从三个方面分析： 
一、 全球金融结构调整及货币政策框架的变化 
1、金融市场结构的调整 
1）股市 
股市的文献汗牛充栋，我们通过这个图可以看到，除了日本股市是波澜不惊外，其他的发达国家的股市都走过了先急剧上升后急剧下降的过程。我们常说股市是经济的晴雨表，那么这个股市图表是否反映了实体经济？很多研究认为如果说在90年代初反映了，在90年代末、新世纪基本没反映。分析金融现象，就要找到这种金融现象产生和发展的实体基础，那么这个实体基础就是80年代到90年代的以信息技术为核心的新经济的发展。从20世纪90年代初开始，在信息技术革命的推动下，主要市场经济国家、尤其是美国的计算机、通讯等新兴高技术产业迅速崛起，传统产业普遍得到改造，导致生产能力快速增长。在这个过程中，所谓并购、MOA达到了历史上从未有过的高度，股市市场在90年代出现了前所未有的大牛市。这里同时要告诉大家一个不愿看到的事实，在经济结构迅速调整，股市涨的很好的时候，银行陷入了一个非常大的困境，我们在谈到银行不良资产的时候，要放一个更为平和的心态，不要怪银行无能，其中有经济结构调整的因素在。什么叫经济结构调整？就是一些企业建立了，同时一些企业被消灭了。只要有企业被兼并重组，就意味着一大批很好的银行贷款成为不良资产。怎么看待不良资产产生的原因以及解决办法？这个要很好的分析。如果只是简单说政府干预、银行管理不善、控制不利，是过于简单了，无助于分析。如果你看到经济结构调整就意味着很多企业被消灭，就要连带想到这个企业被消灭了，它的银行贷款就变不良资产了。所以，全球股市的发展推动了兼并、重组，但是在银行一面，产生了大量不良资产。 
新经济造成了供应冲击。从供应方面，急遽地改变了生产方式，非常迅速地扩大了供应能力，但需求、消费扩张速度赶不上生产能力扩张速度。生产能力扩张非常快，但生产能力利用率在逐步下降，什么意思呢？就是过剩。这就是20世纪末、本世纪初的一个全球的典型现象。这种过剩如果说是一种危机的话，与过去的危机都不相同。过去的危机是哀鸿遍野，然后有几起民变，而这次的危机是人们用定量的钱可以消费的东西越来越多，人们的生活水平在不断提高的时候，经济陷入了停滞。新经济带来的供应冲击和以往都不一样，以往一个行业可以容纳若干个企业。但在新经济中，处于第一的企业可能把整个行业都拿到手里。其他所有企业都变成无效率的公司，银行贷款迅速变为不良资产。 
股票市场的火爆对于主要经济体、尤其是美国的高新技术产业的发展功不可没。但是，随着股市的暴涨，计算机、通讯等行业迅速呈现出投资过度、甚至投资泡沫的现象。在2000年4季度，NASDAQ股票市场下泻之后，高新技术产业生产能力过剩的现象显露无遗。从目前各国的股票市场情况看，虽然宽松的货币政策以及伊拉克战争后国际地缘政治环境的日渐明朗对低迷的股市具有一定的刺激作用，但是，90年代形成全球股票牛市的技术“新奇”已经不在。长期稳定的产业结构调整决定了价值投资理念将重新回归股市。 
这里我们强调两点：1、股市促进国民经济增长用的什么方式？人们通常认为股市该涨，但不能涨的太多，实际上，任何股市都是暴涨暴跌，这是一个规律性现象。2、股市暴涨暴跌的背后是一批新的产业的产生，股市用一种夸张的方式催生了一批新产业的产生，全面改造了传统产业。用马克思的话来说，“如果世界上没有股份公司，今天就没有铁路。”这可以用来解释一种金融形式，一种金融市场对于高新科技产业化的推动作用。如果没有股市的暴涨暴跌，到今天，信息产业还很难迅速建立起来，股市用暴涨暴跌的方式，使得大量资源聚集到了该产业，推动了新产业的发展，全面改造了传统产业。 
（2）债市 
同股票市场的暴涨暴跌相比，各国债券市场均呈现出稳步发展的趋势。从1985年到2003年1月，从美国来看，债市发展的非常快。这从现象上告诉我们，债券成为资本市场的重要工具，它的成长是非常稳定的。原因在于：低利率环境降低了债券发行的成本。全球恰好是低利率环境；相对于公司股票，公司债券于信息非密集型产品，有利于克服公司内部的 委托—代理问题；金融创新。90％以上的衍生金融产品都是利率产品（信用风险产品也发展迅速）；有利于机构投资者的资产组合管理和风险管理；有利于住宅金融的发展。抵押贷款证券化大大促进了金融的发展；有利于银行转移风险、尤其是转移信用风险。利率衍生品把商业银行和资本市场联系在一起。 
信用衍生品、信用债券大力发展的原因在于：1、产业结构和金融结构剧烈调整过程中，违约、破产事件日益增多。金融结构调整对经济发展来说是好事，但是对金融行业来说是一个坏事情。银行必须创造工具来防范风险，风险是金融业立身之本，金融业的任务就是发现风险，创造出管理这种风险的工具。2、固定收益证券市场与场外交易的衍生品市场迅速发展，导致金融交易过程中的信用风险日益突出。 
上个世纪90年代，与信用风险相关的产品迅速发展。金融机构、特别是商业银行日益重视利用信用风险产品来转移、管理资产组合中的信用风险。监管当局要求加强对信用风险的管理（集中体现于新的巴塞尔协议）。 
2、金融组织机构调整 
（1）构投资者 
上个世纪90年代以来，全球金融结构调整的一个显著特征，就是养老基金、共同基金以及寿险公司等机构投资者的迅速发展。人口老龄化大规模改变了金融结构。人们希望把现在的收入变为未来20、30年后能带来收入的东西。什么东西可以做到？保险。目前中国的金融业：保险业发展最快，银行处于调整中，证券不景气，信托业作为一个行业存在的基础有问题。保险发展的前景比银行大，原因在于人的需求。 
机构投资者的发展对各国金融和经济体系产生了非常重要的影响：促进了金融创新，全面改造了金融机构的流动性配置。金融机构资产负债表从“借短贷长”向“借长贷长”发展，降低了金融体系的流动性风险；促进了长期资本的积累；为风险投资提供了可靠的资金来源。由于2000年股票市场的暴跌，以及公司信用品质的下降，机构投资者蒙受了比较严重的资产损失。 
（2）商业银行 
上个世纪80年代末以后，由于资本市场飞速发展，同时也由于银行依然受到比较严格的政府管制，无论是从负债方看，还是从资产方看，银行业都面临着日趋严重的“脱媒”局面。致有“商业银行是20世纪的恐龙”之说。但是，从90年代中期开始，银行业开始“收复失地”。原因在于：1、业务转型（如，通过证券化等手段提高资产负债表的流动性，加强表外业务、积极参与金融衍生产品的交易、加强金融创新）开放式基金的发展，从根本上解决了传统的银行和传统的股市竞争的问题。2、通过并购等途径，进行了一次深刻的产业结构重组。强强联合的同时，大量小的金融机构也在产生。原来认为金融是一个条条的问题、宏观的问题，现在认识到金融是多层次的。3、《金融服务现代化法》的颁行，大大改善了银行的经营环境。4、银行业的“传统”贷款业务又开始迅速上升。5、贷款交易、贷款证券化以及信用衍生品的发展，帮助银行重新获得了充足的流动性，同时降低了风险。6、银行业加强了在“关系融资”方面的传统优势。 
银行业中，虽然非利息收入从1993年后日趋上升。但是，以贷款为主的利息收入依然是主要的收入来源。而且，即使在非利息收入中，与存款业务有关的服务收入也占了1/5左右。总之，“传统”的存、贷利差收入依然是美国银行业的主要收入来源。 
2000年股市崩盘之后，银行业的重要变化：1、收缩对大企业的信贷，加强小企业信贷业务。对小企业贷款，大银行的份额从1994年的1／3上升到2002年的1／2。原因在于：由于大企业的信用等级下降，银行业（主要是大银行）提高了对大企业发放贷款的风险溢价，缩减了贷款业务。大银行利用90年代初并购各地区小银行带来的资产分散优势和业务优势，降低了对小企业贷款索取的风险溢价。2、虽然小银行在价格战上无法与大银行匹敌，但是，利用信息优势进行紧密的关系融资依然是小银行在保持小企业信贷业务方面的主要手段。3、加强对居民消费贷款、特别是住宅抵押贷款的力度。4、2000年股票市场重挫，银行业的核心存款得以上升，流动性得到改善。 
3、小企业融资体系迅速发展 
从20世纪70年代的石油危机开始，欧美国家就已经认识到小企业在稳定经济、创造就业、促进出口等方面的重要作用。信息技术革命进一步加强了上述认识。信息技术革命的主要领导者是小企业；信息技术的发展大大降低了小企业的交易成本；信息技术革命使得产业结构和公司经营结构更加“扁平化”，小企业的生存环境和竞争力大大改善。小企业本来就重要，在新经济中更加重要。小企业融资体系在完善。业主融资、“天使融资”、风险投资等构成的便利小企业组建的私募股权市场、发达的场外股权交易市场和位于金字塔顶端的NASDAQ市场，都是为小企业服务的。企业有两种融资渠道：股权融资和债务融资。权益性融资要多层次的资本市场来满足。债务性融资是由多种银行来提供的。我们要发展向小企业融资的技术，使得大银行、小银行都为小企业服务。整个体系中国都需要建设。 

4、金融结构调整中的货币政策框架变化 
在全球产业结构及金融结构调整的过程中，主要发达国家的货币政策框架已经发生了很大变化：1、最终目标已经不再拘泥于某个单独的指标，如物价、就业等，而是包括物价、就业在内的一系列目标。到现在为止，最终目标仍未定型，中国还是看货币供应量。在美国，格林斯潘还看劳动生产率。这是因为，金融日渐渗入经济，同时，其他领域也反馈到金融之中。2、金融体系的稳定问题受到强调。3、货币政策的中间目标和操作目标也不再限于在货币量和利率之间进行非此即彼的选择，而是关注包括货币供应、利率、汇率、金融状况等多种指标在内的一系列指标；4、公开市场操作这种“市场化”手段为主要政策工具；存款准备金制度和再贴现手段的被“封冻”乃至废弃。目前，很多研究人员将目下的货币政策解读为“通货膨胀目标制”，其适当性尚待求证。 
目前，实施货币政策又回到“艺术”阶段。格林斯潘说，“货币政策还是要靠人去操作”。美国货币政策实施的艺术是：1、如果通货膨胀率偏离了设定的目标区间，则调整真实利率，这是一个严厉的手段，目前中国的通货膨胀没有偏离目标区间。2、当资源利用率发生变化时，比如企业存货发生变化，就变动名义利率和真实利率。但是，应谨慎地区别三类变动并采取不同的操作模式：当资源利用率在提高，亦即经济活动处于扩张期时，利率应当平滑且有规则地逐步提高；当资源利用率低于其潜在水平时，利率应当随之下降；当资源利用率趋于下降时，则应急剧地降低利率。 
货币政策更具弹性的原因：信息技术革命推动了经济总供给方的剧烈变化，作为以总需求管理见长的货币政策，不可能对供给变化产生决定性的影响；在产业结构变化以及由此引发的金融结构变化中，灵活、适当的货币政策可以诱导产业结构和金融结构的变迁，同时防止资产泡沫的发生。 
要认识货币政策的局限性。欧洲中央银行2003年6月份的货币政策报告：“在此关头，必须强调的是，货币政策不能解决欧元区经济增长和就业的基本问题。这需要有适当的结构方法……”有些问题，不是货币政策的事情，但由于其他政策不变动，货币政策又太想做事，可能就出事了，典型的是121，用货币政策不能解释，用土地政策能解释。同理。货币政策也不能解决资本市场的问题。
——粒粒贷竭诚为您服务——

4. 金融统计分析方法包括哪些?

金融统计分析方法包括金融统计指标法、金融统计综合分析法和金融统计预测分析法。

《金融统计分析(修订本)》在我社2000年1月出版的《金融统计分析》的基础上修订增补而成，介绍了货币统计分析、金融市场统计分析（证券、外汇市场）、金融企业运营统计分析（商业银行、保险公司）、金融统计分析的综合技术分析（国际收支、资金流量），以及金融统计分析的新领域即金融体系国际竞争力的各个组成部分。

《金融统计分析(修订本)》运用国际规范的金融统计知识、分析理论和技术，从适应本科学生自学特点要求出发，系统阐述基本原理、知识和分析方法及其应用，以最大可能分析我国的实际金融问题。

5. 影响金融数据分析的因素

影响金融数据分析的因素有五个，分别是:政策影响因素、形态类型影响因素、行业风险影响因素、技术影响因素和制度影响因素。首先从政策影响因素的角度出发：随着经济格局的不断改变，人们已经开始把金融行业的相关投资理财等操作都归入了制度管理的范畴之内。这样一来既可以保障投资者和使用者们的安全性，还能利用法律法规的手段促进金融业的发展。对金融业起到一个管理和监控的作用。再从形态类型的角度出发研究：集中式的经济管理模式对经济的发展会起到不良的影响，并且因为过于集中会导致货币不流通，效率低下，执行力也会出现问题。所以需要改变思想，完善金融经济的管理机制，为金融创新提供一个更好的发展环境。第三个则是行业风险的影响因素：金融行业是一个机会和风险并存的行业。金融创新会导致金融市场出现动荡，加强了金融市场的不稳定性，从而引发金融风险。所以金融创新就要做好风险方案工作。技术因素和制度因素都强调了在技术快速发展的现代生活中，不仅要将落后的金融管理体系重新规划，同时还需要稳定金融市场的秩序，切实监管金融市场的安全性。

6. 金融数据分析需要学哪些方面

金融数据分析需要学哪些方面：
1.R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。工作过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件包。对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件包，那就会节省很多时间啦~2.SPSS对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。3.SASSAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要包括：数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。4.Excel表格Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。

7. 金融数据分析需要学哪些

以下是相关拓展，希望对您有所帮助：亲亲，​1.R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。工作过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件包。对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件包，那就会节省很多时间啦~2.SPSS对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。3.SASSAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要包括：数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。4.Excel表格Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。【摘要】
金融数据分析需要学哪些【提问】
您好，根据您描述的问题【金融数据分析需要学哪些】给出以下答复：亲亲您好，金融数据的分析，需要扎实的金融知识哦。【回答】
以下是相关拓展，希望对您有所帮助：亲亲，​1.R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。工作过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件包。对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件包，那就会节省很多时间啦~2.SPSS对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。3.SASSAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要包括：数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。4.Excel表格Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。【回答】

8. 金融统计分析的介绍

《金融统计分析》是2000年中国金融出版社;出版的图书。