数据分析银行

① 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

② 银行数据分析员做什么

一般是分析银行经营情况，或者理财产品这个理财产品怎么设置会火爆销售，银行还不会亏钱。

③ 我想到银行搞数据分析，请问可行性怎么样

可能性不大，因为现在银行虽然是进行了股份制改造，但在用人方面版还是机关单权位的那一套，并不是唯贤用之，如果想进银行成为长期聘用制，要么有人。要么参加省行组织的招聘考试。当然，如果你在某一方面有超人的能力（在国内有一定影响）也可能破格录用。

④ 银行一般用什么软件做数据分析

在全球财富500强的10家国内银行，有8家选用了Smartbi，这应该是个不错的选择。

⑤ 银行数据分析系统都有哪些是自己搭,还是用第三方的

首先银行数据分析系统比较复杂，除非自己公司的技术实力非常强，否则不建议自己去搭，需要人力物力成本太高。

其次银行数据分析系统从底层需要数据库、中层需要数据分析系统、最上层需要数据可视化工具。最终的目的就是把银行众多的业务、财务、用户数据以可视化图表的形式呈现给决策层，决策层用来辅助决策。

像中信、华夏这些银行他们用的数据分析系统是永洪科技的，这家厂商好像是从底层的数据库到最终的可视化呈现都能做，而且会帮助银行去梳理业务指标，搭建数据体系，这是非常便捷、重要的一项服务。这样对于银行来说，哪怕没有特别专业的分析师，也能够拥有一套比较完善的数据体系。

⑥ 大四毕业想应聘银行或金融单位的数据分析岗需要学习什么

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。

一、数据分析师培养的意义

（一）数据分析师的培养符合国家战略

为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。

（二）数据分析师的就业前景光明

在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。

在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。

二、数据分析师职业素养的培养

通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：

（一）数据分析师的职业内涵

数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。

目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

（二）数据分析师的知识要求

掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。

（三）数据分析师的能力要求

对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。

（四）数据分析师的岗位职责

承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。

以上是小编为你整理到的一些资料，希望对你有所帮助~~

⑦ 银行数据分析师是学什么专业

什么专业都可以。数据分析要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,网络的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具。可以到九道门商业数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

⑧ 如何在银行审计领域做好大数据分析

无论是从数据应用投资规模来看，还是从“大数据”应用的潜力来看，金版融“大数据”的权分析、利用和挖掘都大有可为。“大数据时代”的到来将使金融审计的范围、时效性、前瞻性等方面得到有效改善，为审计工作提供更广阔的空间。银行业已是金融类企业的重要组成部分，占比41.1%，分别高出证券业和保险业6%和17.3%，银行审计应该抓住“大数据时代”来临的机遇，对审计工作进行战略性规划，提早布局，进一步充分发挥审计的作用。

⑨ 如何用大数据分析金融数据

任何数据分析的前提是首先要理解业务模型，从你的金融数据是怎么产生的，包括回哪些指标哪些数据，你的答分析是要为什么业务服务的，也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品，还是最有价值的客户，还是寻找最有效的成本节约途径等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的业务模式等之后，再考虑你需要采用哪些数据，采用什么方法来进行分析，这才涉及到如何进行具体的分析过程。

从整个大数据分析来看，前期的业务理解和数据整理大概要耗费一大半的精力和时间，弄清楚前期，后期的分析则会很快。

⑩ 如何构建商业银行数据分析能力

构建商业银行数据分析能力的步骤如下：
1、建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。
2、数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。
3、 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。
4、建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。
数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手:(1)制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。(2)数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。(3)数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。(4)应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。(5)数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。