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五个思路,教你如何建立金融业的数据分析管理模型

我必须在2天前分享帆

说到银行,保险和股票投资等金融行业,许多人认为他们依赖数据驱动的企业。毕竟,大数据的诞生是为了服务于金融信息流通,但我周围的许多证券和投资公司在朋友看来,情况并非如此。

那些真正在金融行业进行数据分析的人都知道,尽管金融行业拥有强大的交易数据流,但事实上,他们的数据化程度远远落后于普通的电子商务和电信行业,落后的IT业务系统无法实现它们。结合数据深度分析,整个行业的价值长期以来一直模糊不清。

于是我在金融行业找到了一些朋友,并从五个角度制定了详细的金融行业数据分析管理模型,探索数据分析如何探索金融行业数据的价值。

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首先要理解的是金融业在数据应用方面的落后原因。

根据国际金融服务公司摩根士丹利(Morgan Stanley)的一项研究,由于IT遗留系统和过时的业务流程,只有35%的金融服务公司已经数字化。但是,数字化过程中的瓶颈,但数据应用管理,业务场景融合,标准统一和顶层设计也需要打破:

1.数据资产管理水平仍有待提高。主要是数据质量不高,采集方法单一,数据系统分散。

2.应用技术和业务探索仍需要打破。金融机构原有的数据系统架构相对复杂,涉及多个系统平台和供应商,实现大数据应用的技术改造非常困难。与此同时,金融业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段,成熟的案例和解决方案仍然相对较少。进行研究和反复试验需要大量的时间和成本,系统误判率相对较高。

3.需要加强顶层设计和支持政策。金融机构反映的数据障碍更加明显,各自在战斗中存在突出问题,缺乏有效的整合与协调。同时,行业应用缺乏整体规划,分散化,临时化,压力化等特点突出,信息价值发展潜力巨大。

金融行业需要一个完整的数据架构

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从大数据技术的应用架构的角度来看,从源数据对接 - >数据提取转换 - >数据仓库 - >数据集市 - >集成分析 - >自助分析包含整个过程;来自业务分析在架构上,它包括两部分:数据支持平台和数据决策平台,如下:

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为金融业建立分析模型的五个想法

在设置框架之后,我必须构建一个数据分析模型。我尝试过很多工具,比如Tableau,但这些国外厂商很难适用于国内企业。出于这个原因,我选择了FineBI,这是国内数据分析的领先工具。它最大的优势是拥有完整的工业一站式解决方案。

1.总统的综合分析

大量数据指标,数据维度和决策层通常不是详细数据。

传统的数据统计使用手工会计和报告方法,反馈滞后,没有及时性。

为此,我使用FineBI创建了一个直观的数据驾驶舱,它提供了业务中生成的关键数据,并为总裁和管理层提供了核心指标的视图。并为利润完成率设置警示线,可以了解利润水平何时下降,从而进一步探讨原因。最后,通过地图,折线图,KPI指标卡等组成部分,从地理和其他维度来观察数据,协助决策。

具体分析思路如下:

和其他呈现方式:地图,区域地图,矩形,折线图,KPI指标卡等.image.php?url=0ModyOvV1P

最后,行业数据驾驶舱通过FineBI输出,可以保证公司的整体情况畅通无阻,实时数据显示,协助决策;异常数据预警和检测,及时曝光,及时解决。

2.风险分析

大多数银行的系统无法全面覆盖风险类型。近一半的银行系统无法全面覆盖每个子公司的风险数据;不可能对操作风险指标进行日常监控,配额指标系统不够丰富,无法依赖手动或半自动简化。用于收集,整理和整理风险数据的工具,无法完全生成定期报告

为此,我使用FineBI的多源数据连接以及自助数据处理功能,为业务方向创建风险分析仪表板,真正实现数据驱动的业务。

具体想法如下:

行和其他表示方法:组合图表,饼图,指针图表,日程表等.image.php?url=0ModyO74VA

最后,公司管理层的一站式风险数据显示平台通过FineBI输出,具有监管指标管理功能,确保公司外部风险控制指标继续符合标准;根据各种风险管理特点,建立相应的风险管理职能,以应对各种风险。管理需求。

3.公平分析

在金融业最重要部分之一的公平分析中,许多公司仍然需要各个业务部门的人工处理,这些部门无法在平台上直观显示。同时,现有的数据分析统计基本上处于离线文件存储中,并对常规数据进行了总结。因此,每个步骤的数据收集,聚合,处理,审查和可视化都需要重复劳动并且效率极低。

通过各种财务分析方法(例如,趋势分析,比较分析,环比分析和结构分析)显示和排列行,部门等。

具体想法如下:

行和其他表示方法:组合图表,饼图,指针图表,日程表等.image.php?url=0ModyOI5b7

通过FineBI的可视化,可以按日,月,季,年等方式显示权益指标的分析;灵活定义权益分析指标和分析结构,通过各种形式得出,通过pdf,在每个小组会议,Excel和其他表格中显示分析结果。

4.资产和负债分析

资产和负债的重要性不是必要的。许多公司的资产和负债信息不透明,无法及时理解。数据反馈不及时,存在大量重复的离线工作量,并且会发生手动统计偏差。

为此,我使用FineBI设计相应的分析指标,结合图表的链接和钻取,并动态显示多维度的业务数据。同时,根据业务部门的报表设计模板,检索相关的后台数据,并生成定期报表。将手动工作量转换为定时自动生成;最后,从业务平台中提取数据,形成数据仓库,有效地整合业务数据和形成数据资产。

具体想法如下:

分析指标:资产数量,资产结构比率等。分析维度:时间,地理维度,资产项目,资产结构等。表示模式:组合图表,饼图,指针图表,时间表等.image.php?url=0ModyOYkNM

数据从业务系统中提取并存储在FineBI的Spider数据引擎中。资产和负债数据指标根据客户类型和时间维度(月末,上个月和去年同期)从Spider引擎中获取,并将数据与同比进行比较比。并且比例计算,而数据图表的链接和钻孔是通过相关的饼图实现的。

5. A股趋势分析

自2015年以来,2019年春季以后市场打破了长期股市低迷,政策红利继续释放,经纪业绩有待提升。从近期来看,券商市场有望继续推进,阻力A股继续推进,从数据体现,即涨幅,交易量,成交率大幅上涨。 2月中旬,股市出现“金叉”走势,随后迅速攀升。

从股票热点的角度来看,最大的热点可能是金融业,也将引入大规模周末的政策,这是可以集中的。此外,创业部门,证券部门也可能有不错的表现。大量消费,蓝筹股可以专注于跟踪,这对中长期投资者更有利,长期投资者可以关注其市场趋势。

总体而言,高库存/深库存的高库存表明市场仍然相对健康,最近或最近的冲击发生是正常的。在国家政策的强力指导下,特别是上证指数未来有能力突破3000大关,未来整体股市将会乐观。

为此,我使用FineBI连接到A-share数据库,使用自助数据集进行数据处理和清理;在前端,通过简单的拖放字段,点击链接,钻取,如OLAP多维分析功能,对数据进行探索性分析,制作K线图,文字云,时间序列预测等组件。市场和每个股票。

具体的想法是:数量,起伏,周转率,开盘价,最高价,最低价,收盘价

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从股市的日趋势来看,可以看出,自2018年以来,股市一直处于波动的趋势中。在2018年10月,它触底反弹,并在2018年11月再次小幅上涨,但随后12月迅速回归。到2019年1月,出现了小幅增长。 2月份春节过后,股市迅速上涨,一路走红,且成交率飙升。经过今年年初的小幅调整后,它的数量立即增加。 2月份,它呈现出“价格上涨”的趋势,从过去的熊市到高牛市都有相当一部分。

2.通过对深圳和上海A/B股票的FineBI联动分析的比较,可以看出A股的整体市场价格明显高于B股,A股占据主力。

3.对股票移动平均线的分析,第5,10,30和60移动均线呈上升趋势。在股票市场术语中,这被称为“金叉”,这是牛市可能出现的信号。

4.在未来趋势预测方面,FineBI的时间序列预测方法用于根据每周开盘价和每周交易量预测未来趋势。根据预测结果,未来5周的趋势仍然良好。进入3月后,市场走势继续上涨,截至3月6日当天,上海证券交易所A股已经达到3100点,而深圳A股已经达到9,700点。

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说到银行,保险和股票投资等金融行业,许多人认为他们依赖数据驱动的企业。毕竟,大数据的诞生是为了服务于金融信息流通,但我周围的许多证券和投资公司在朋友看来,情况并非如此。

那些真正在金融行业进行数据分析的人都知道,尽管金融行业拥有强大的交易数据流,但事实上,他们的数据化程度远远落后于普通的电子商务和电信行业,落后的IT业务系统无法实现它们。结合数据深度分析,整个行业的价值长期以来一直模糊不清。

于是我在金融行业找到了一些朋友,并从五个角度制定了详细的金融行业数据分析管理模型,探索数据分析如何探索金融行业数据的价值。

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首先要理解的是金融业在数据应用方面的落后原因。

根据国际金融服务公司摩根士丹利(Morgan Stanley)的一项研究,由于IT遗留系统和过时的业务流程,只有35%的金融服务公司已经数字化。但是,数字化过程中的瓶颈,但数据应用管理,业务场景融合,标准统一和顶层设计也需要打破:

1.数据资产管理水平仍有待提高。主要是数据质量不高,采集方法单一,数据系统分散。

2.应用技术和业务探索仍需要打破。金融机构原有的数据系统架构相对复杂,涉及多个系统平台和供应商,实现大数据应用的技术改造非常困难。与此同时,金融业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段,成熟的案例和解决方案仍然相对较少。进行研究和反复试验需要大量的时间和成本,系统误判率相对较高。

3.需要加强顶层设计和支持政策。金融机构反映的数据障碍更加明显,各自在战斗中存在突出问题,缺乏有效的整合与协调。同时,行业应用缺乏整体规划,分散化,临时化,压力化等特点突出,信息价值发展潜力巨大。

金融行业需要一个完整的数据架构

image.php?url=0ModyOHSLa

从大数据技术的应用架构的角度来看,从源数据对接 - >数据提取转换 - >数据仓库 - >数据集市 - >集成分析 - >自助分析包含整个过程;来自业务分析在架构上,它包括两部分:数据支持平台和数据决策平台,如下:

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为金融业建立分析模型的五个想法

在设置框架之后,我必须构建一个数据分析模型。我尝试过很多工具,比如Tableau,但这些国外厂商很难适用于国内企业。出于这个原因,我选择了FineBI,这是国内数据分析的领先工具。它最大的优势是拥有完整的工业一站式解决方案。

1.总统的综合分析

大量数据指标,数据维度和决策层通常不是详细数据。

传统的数据统计使用手工会计和报告方法,反馈滞后,没有及时性。

为此,我使用FineBI创建了一个直观的数据驾驶舱,它提供了业务中生成的关键数据,并为总裁和管理层提供了核心指标的视图。并为利润完成率设置警示线,可以了解利润水平何时下降,从而进一步探讨原因。最后,通过地图,折线图,KPI指标卡等组成部分,从地理和其他维度来观察数据,协助决策。

具体分析思路如下:

和其他呈现方式:地图,区域地图,矩形,折线图,KPI指标卡等.image.php?url=0ModyOvV1P

最后,行业数据驾驶舱通过FineBI输出,可以保证公司的整体情况畅通无阻,实时数据显示,协助决策;异常数据预警和检测,及时曝光,及时解决。

2.风险分析

大多数银行的系统无法全面覆盖风险类型。近一半的银行系统无法全面覆盖每个子公司的风险数据;不可能对操作风险指标进行日常监控,配额指标系统不够丰富,无法依赖手动或半自动简化。用于收集,整理和整理风险数据的工具,无法完全生成定期报告

为此,我使用FineBI的多源数据连接以及自助数据处理功能,为业务方向创建风险分析仪表板,真正实现数据驱动的业务。

具体想法如下:

行和其他表示方法:组合图表,饼图,指针图表,日程表等.image.php?url=0ModyO74VA

最后,公司管理层的一站式风险数据显示平台通过FineBI输出,具有监管指标管理功能,确保公司外部风险控制指标继续符合标准;根据各种风险管理特点,建立相应的风险管理职能,以应对各种风险。管理需求。

3.公平分析

在金融业最重要部分之一的公平分析中,许多公司仍然需要各个业务部门的人工处理,这些部门无法在平台上直观显示。同时,现有的数据分析统计基本上处于离线文件存储中,并对常规数据进行了总结。因此,每个步骤的数据收集,聚合,处理,审查和可视化都需要重复劳动并且效率极低。

通过各种财务分析方法(例如,趋势分析,比较分析,环比分析和结构分析)显示和排列行,部门等。

具体想法如下:

行和其他表示方法:组合图表,饼图,指针图表,日程表等.image.php?url=0ModyOI5b7

通过FineBI的可视化,可以按日,月,季,年等方式显示权益指标的分析;灵活定义权益分析指标和分析结构,通过各种形式得出,通过pdf,在每个小组会议,Excel和其他表格中显示分析结果。

4.资产和负债分析

资产和负债的重要性不是必要的。许多公司的资产和负债信息不透明,无法及时理解。数据反馈不及时,存在大量重复的离线工作量,并且会发生手动统计偏差。

为此,我使用FineBI设计相应的分析指标,结合图表的链接和钻取,并动态显示多维度的业务数据。同时,根据业务部门的报表设计模板,检索相关的后台数据,并生成定期报表。将手动工作量转换为定时自动生成;最后,从业务平台中提取数据,形成数据仓库,有效地整合业务数据和形成数据资产。

具体想法如下:

分析指标:资产数量,资产结构比率等。分析维度:时间,地理维度,资产项目,资产结构等。表示模式:组合图表,饼图,指针图表,时间表等.image.php?url=0ModyOYkNM

数据从业务系统中提取并存储在FineBI的Spider数据引擎中。资产和负债数据指标根据客户类型和时间维度(月末,上个月和去年同期)从Spider引擎中获取,并将数据与同比进行比较比。并且比例计算,而数据图表的链接和钻孔是通过相关的饼图实现的。

5. A股趋势分析

自2015年以来,2019年春季以后市场打破了长期股市低迷,政策红利继续释放,经纪业绩有待提升。从近期来看,券商市场有望继续推进,阻力A股继续推进,从数据体现,即涨幅,交易量,成交率大幅上涨。 2月中旬,股市出现“金叉”走势,随后迅速攀升。

从股票热点的角度来看,最大的热点可能是金融业,也将引入大规模周末的政策,这是可以集中的。此外,创业部门,证券部门也可能有不错的表现。大量消费,蓝筹股可以专注于跟踪,这对中长期投资者更有利,长期投资者可以关注其市场趋势。

总体而言,高库存/深库存的高库存表明市场仍然相对健康,最近或最近的冲击发生是正常的。在国家政策的强力指导下,特别是上证指数未来有能力突破3000大关,未来整体股市将会乐观。

为此,我使用FineBI连接到A-share数据库,使用自助数据集进行数据处理和清理;在前端,通过简单的拖放字段,点击链接,钻取,如OLAP多维分析功能,对数据进行探索性分析,制作K线图,文字云,时间序列预测等组件。市场和每个股票。

具体的想法是:数量,起伏,周转率,开盘价,最高价,最低价,收盘价

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从股市的日趋势来看,可以看出,自2018年以来,股市一直处于波动的趋势中。在2018年10月,它触底反弹,并在2018年11月再次小幅上涨,但随后12月迅速回归。到2019年1月,出现了小幅增长。 2月份春节过后,股市迅速上涨,一路走红,且成交率飙升。经过今年年初的小幅调整后,它的数量立即增加。 2月份,它呈现出“价格上涨”的趋势,从过去的熊市到高牛市都有相当一部分。

2.通过对深圳和上海A/B股票的FineBI联动分析的比较,可以看出A股的整体市场价格明显高于B股,A股占据主力。

3.对股票移动平均线的分析,第5,10,30和60移动均线呈上升趋势。在股票市场术语中,这被称为“金叉”,这是牛市可能出现的信号。

4.在未来趋势预测方面,FineBI的时间序列预测方法用于根据每周开盘价和每周交易量预测未来趋势。根据预测结果,未来5周的趋势仍然良好。进入3月后,市场走势继续上涨,截至3月6日当天,上海证券交易所A股已经达到3100点,而深圳A股已经达到9,700点。