金融行业数据分析

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医疗健康涉及疾病记录、用药记录等。Its 数据分析不仅用于医疗，积累的数据对于未来普通人的疾病预防和药物研究具有广阔的市场前景。最后，可以说不同的行业有不同的发展方向，看你怎么选择。各有千秋！首先，谢谢你邀请我。我是深度数据挖掘。欢迎关注并邀请相关问题。

1。宏观经济分析:国内外宏观经济数据分析，政策走势分析，经济形势分析。2.证券数据分析:通过建立数据模型，分析股指数据，预测股票走势。3.财务报表分析:通过建立分析模型，分析财务状况和关联公司之间的经济往来。4.投资项目评估:对投资项目进行多维度分析，通过数据进行投资决策支持，降低投资风险。前瞻产业研究院的《中国大数据20162021 金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望能有用。

银行推进数字化大数据的基础能力未来十年，大数据能力是银行的核心竞争力。全球各大银行都将建设大数据能力作为核心战略，积极投入市场营销、风险管理和运营管理。调查显示，大数据可促进交叉销售业务增长1030%，降低信贷成本1015%，降低后台运营成本2025%。但银行在大数据应用领域仍面临挑战。我们认为，国际领先银行从四个维度培育大数据能力:一是建立“数据湖”，完善数据基础设施。

通常每个项目都有单独的数据集，这导致数据集数量惊人，合并数据库的成本很高。由于上述原因，一些领先的公司转向了全行通用的数据系统通用分析层，从分散的数据源中提取数据，并将所有数据以非结构化的形式存储在数据系统中。所有数据都处于初始状态，没有经过典型的数据仓库处理，如结构化、集成或过滤。