哪個不屬於金融行業大數據的價值

① 金融數據是什麼

金融數據是指金融行業所涉及的市場數據、公司數據、行業指數和定價數據等的統稱，凡是金融行業涉及相關的數據都可以歸入金融市場大數據體系中，為從業者

② 屬於產業金融的核心價值是什麼

金融的核心還是那句老話，在經濟活動中的「杠桿」作用。有人說了，金融系統的主體銀行業，就是把人們的錢存進來，再貸給各個方面，吃利差，並適時收回來；這應該是指傳統的金融，自從有銀行（錢庄）以來的通常作法。

現代金融還包含投資，如股票、期貨、債券、匯市，也包括風險投資等等，不是簡單的把錢存進再貸出的問題。而且隨著金融科技技術變革程度的提高，大數據和智能投資的開發，金融產品與提供選擇的方面會越來越多，這條渠道的水會越流越活躍。但萬變不離其宗，其經濟杠竿的作用永遠不會改變。無論虛擬經濟、實體經濟，沒有金融業的參與撬動，那是不可能按常規或超常規運行的。

其風險控制，只是金融系統確保正常運行的手段，而非最終目的。金融的核心亦即最終目的就是在整個經濟活動中，發揮極其重要的「杠桿」作用，以風控為手段，以服務經濟達到最佳貢獻率為目標，通過存貸款、風險投資、多手段投資（包括智投），多平台結算支付（含互聯網金融），等等一切為經濟活動承轉接續的功能運用。所以，金融政策的運用是很謹慎的，政府監管與金融業內部風控，雙管齊下，也就是為確保金融系統在整體經濟活動中的正常或恰當的位置，不能出偏差，否則，政策不恰當，整個經濟都會出大問題，進而波及到政治與社會，不可掉以輕心。

金融的核心是跨時間、跨空間的價值交換，所有涉及到價值或者收入在不同時間、不同空間之間進行配置的交易都是金融交易，金融學就是研究跨時間、跨空間的價值交換為什麼會出現、如何發生、怎樣發展，等等。

③ 金融行業的大數據前景怎樣

銀行業是整體經濟活動的中樞，這是毋庸置疑的，銀行有大量數據，這其中：

1.客戶的基本信息，比如姓名，資產量等等，這些數據銀行有很多，但是不好，因為不幹凈，充斥著不真實，不全面的信息。

2.客戶的交易行為信息。這個才是銀行大數據的未來，只有通過客戶的交易信息，才能真真看清楚客戶是什麼樣的人。

而銀行要在大數據有所作為，需要長期的清洗數據，整合系統，研究模型，不太容易，身軀太龐大了，最嚴重的事，缺乏專業的人才，據我了解，目前銀行的大數據分析，還是科技部在兼著做呢。

④ 大數據分析這個職位屬於哪個行業

數據分析行業屬於一個邊緣學科，交叉學科，准確的說它不屬於哪個行業，不屬於IT，也不屬於金融業，但是同時也會用到IT的知識和工具，也會用到金融的原理的這種。

⑤ 大數據的起源是金融還是公共管理，互聯網

大數據的起源是互聯網。大數據目的是為了更好了解客戶喜好，它將海量碎片化的信息數據進行篩選、分析，並最終歸納、整理出企業需要的咨訊。而這些海量的信息則來源於互聯網。

資料擴展

大數據主要的幾個應用領域及發展前景

1.電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。

2.大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

3.大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

4.基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

⑥ 哪些屬於金融行業

金融業指的是銀行與相關資金合作社，還有保險業，除了工業性的經濟行為外，其他的與經濟相關的都是金融業。

金融業是指經營金融商品的特殊行業，它包括銀行業、保險業、信託業、證券業和租賃業。
應答時間：2020-09-22，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。

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⑦ 我是做金融的，想問一下大數據對金融行業有什麼價值

當然有數據支持，可以說所有的行業，都能夠很大幅度的提高精準率，無論是從成本還是從效果，都是大有裨益的。

要了解大數據優勢有哪，對我這個行業有哪些突出性的優勢。

誰是准確的目標受眾？如何在合適的時間、合適的地點、以合適的方式傳達給消費者正確的信息？隨著數據搜集、存儲、管理、分析、挖掘與應用的技術體系的發展，這些問題的答案已經可以顯現於眼前。

怎麼獲取數據：網民通過C2C的互動，C2B的互動，B2B的互動，實時生產數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。原本分散的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，了解用戶真實的態度和需求。

利用數據獲客：利用大數據做精準營銷的人群定向投放，根據人群的行為軌跡，再結合其他關聯數據，如社交屬性等數據來對投放人群進行標簽化管理。這樣才能使得廣告投放有千人千面的效果。

對於營銷來說，了解用戶、分析用戶尤為重要，而每年花在數據分析上的人力物力更是數不勝數。對於營銷來說，大數據更多的是支持，可以將更多的人力物力節省下來。

做數據精準獲客營銷，要找對獲客系統運營商大數據，需要了解請留言。

⑧ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

前瞻產業研究院《2016-2021年中國大數據金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》希望有用。
第1章：大數據金融行業發展概述
1.1 大數據產業發展背景概述
1.1.1 大數據產業的概念
（1）數據產生與集聚層
（2）數據組織與管理層
（3）數據分析與發現層
（4）數據應用與服務層
1.1.2 大數據的生態系統
1.1.3 大數據的商業價值
（1）大數據的商業價值杠桿
（2）大數據創造的商業價值
1.2 大數據產業行業應用情況
1.2.1 大數據產業各個行業應用情況
（1）不同領域潛在價值評估
（2）不同領域投資結構分布
1.2.2 大數據產業金融領域應用情況
1.3 大數據金融概念及其特點
1.3.1 大數據金融基本定義
1.3.2 大數據金融主要特徵
1.4 大數據金融主要發展模式
1.4.1 平台金融發展模式
1.4.2 供應鏈金融發展模式
第2章：大數據金融發展環境分析
2.1 大數據金融行業政策環境分析
2.1.1 行業監管體系概述
2.1.2 行業主要政策分析
2.1.3 政策環境對行業發展影響
2.2 大數據金融行業經濟環境分析
2.2.1 國內經濟走勢分析
（1）國內GDP增速情況
（2）工業生產增速情況
（3）固定資產投資情況
2.2.2 國內金融市場分析
（1）銀行資產負債規模分析
（2）銀行貸款規模分析
（3）銀行風險能力分析
2.2.3 國內經濟發展趨勢
2.2.4 經濟環境對行業發展影響
2.3 大數據金融行業技術環境分析
2.3.1 大數據與雲計算
2.3.2 大數據處理工具
2.3.3 技術環境對行業發展影響
2.4 大數據金融行業社會環境分析
2.4.1 互聯網行業發展現狀
（1）互聯網網民規模分析
（2）互聯網資源規模分析
2.4.2 社交媒體發展現狀
（1）新聞網站
（2）網路視頻
（3）搜索引擎
（4）即時通信
（5）微博客
（6）博客/個人空間
2.4.3 移動設備發展現狀
2.4.4 社會環境對行業發展影響
2.5 大數據金融國際發展分析
2.5.1 銀行大數據全球發展現狀
（1）海外銀行大數據發展分析
（2）銀行大數據建設案例分析
2.5.2 保險大數據全球發展現狀
（1）海外保險大數據發展分析
（2）保險大數據建設案例分析
2.5.3 國外大數據金融發展啟示
第3章：大數據金融創新分析
3.1 大數據金融三大創新支點
3.2 大數據金融基礎設施創新
3.2.1 支付體系建設分析
（1）支付行業用戶規模
（2）支付行業交易規模
（3）支付行業模式分析
（4）支付行業市場規模預測
3.2.2 徵信體系建設分析
（1）徵信機構業務規模分析
（2）徵信機構資料庫建設情況
（3）徵信行業數據端商業模式
（4）大數據徵信發展趨勢分析
3.2.3 資產交易平台分析
（1）資產交易平台發展規模
（2）資產交易平台主要類別
1）銀行系P2P網貸平台
2）民營系P2P網貸平台
3）國資系P2P網貸平台
4）上市公司系P2P網貸平台
5）風投系P2P網貸平台
（3）資產交易平台商業模式
3.2.4 基礎設施創新方向
（1）支付體系介質創新
（2）徵信體系多元發展
（3）交易平台去中介化
3.3 大數據金融平台創新分析
3.3.1 電商平台發展現狀分析
（1）電商平台客戶結構分析
（2）電商市場競爭格局分析
（3）電商領先企業優勢分析
（4）電商行業投資並購分析
3.3.2 社交平台發展現狀分析
（1）社交網路流量統計排名分析
（2）社交網路市場競爭格局分析
（3）社交網路領先企業優勢分析
（4）社交網路平台投資並購分析
3.3.3 信息服務平台發展現狀
（1）門戶網站競爭格局分析
（2）門戶網站投資並購分析
3.3.4 平台建設創新發展方向
（1）用戶積累方式革新
（2）平台個性定製革新
3.4 大數據金融渠道創新升級分析
3.4.1 銀行業渠道互聯網化發展現狀
（1）電子銀行的交易規模
（2）電子銀行的模式分析
3.4.2 保險業渠道互聯網化發展現狀
（1）保險業網銷交易規模
（2）保險業網銷模式分析
3.4.3 證券業渠道互聯網化發展現狀
（1）互聯網證券交易情況
（2）互聯網證券模式分析
3.4.4 渠道創新升級策略分析
（1）渠道定位轉型
（2）實體渠道轉型
第4章：大數據金融具體應用領域
4.1 銀行業大數據金融應用分析
4.1.1 銀行業大數據金融發展歷程
4.1.2 銀行業大數據金融創新模式
（1）風險控制模式創新
（2）產品營銷模式創新
（3）銀行運營模式創新
（4）銀行服務模式創新
4.1.3 銀行業大數據金融應用現狀
4.1.4 銀行業大數據金融經典案例
（1）花旗銀行大數據金融案例分析
（2）中信銀行大數據金融案例分析
（3）浦發銀行大數據金融案例分析
（4）民生銀行大數據金融案例分析
4.1.5 銀行業大數據金融發展潛力
4.1.6 銀行業大數據金融發展前景
4.2 保險業大數據金融應用分析
4.2.1 保險業大數據金融發展歷程
4.2.2 保險業大數據金融創新模式
（1）賠付管理模式創新
（2）業務定價模式創新
（3）險企運營模式創新
（4）產品營銷模式創新
4.2.3 保險業大數據金融發展現狀
4.2.4 保險業大數據金融經典案例
（1）平安保險大數據金融案例分析
（2）泰康人壽大數據金融案例分析
4.2.5 保險業大數據金融發展前景
4.3 證券業大數據金融應用分析
4.3.1 證券業大數據金融發展歷程
4.3.2 證券業大數據金融創新模式
（1）客戶關系管理模式創新
（2）證券監管模式創新
（3）市場預期模式創新
4.3.3 證券業大數據金融發展現狀
4.3.4 證券業大數據金融經典案例
（1）海通證券大數據金融案例分析
（2）國泰君安大數據金融案例分析
（3）中信證券大數據金融案例分析
4.3.5 證券業大數據金融發展前景
4.4 其他領域大數據金融應用情況
4.4.1 信託業大數據金融應用分析
4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析
4.4.3 擔保業大數據金融應用分析
4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析
第5章：大數據金融領先服務商分析
5.1 國外領先大數據金融服務商
5.1.1 IBM
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業競爭策略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.3 英特爾
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.4 SAP公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據解決方案
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業大數據價值分析
（7）企業最新發展動向
5.1.5 文思海輝技術有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業相關案例分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2 國內領先大數據金融服務商
5.2.1 榮之聯
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）主要經濟指標
2）運營能力分析
3）盈利能力分析
4）償債能力分析
5）發展能力分析
（5）企業研發能力分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.2 九次方
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業大數據解決方案分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.3 貝格數據
（1）企業基本信息概述
（2）企業平台資源分析
（3）企業主營業務分析
（4）企業典型案例分析
（5）企業最新發展動向
（6）企業發展優劣勢分析
5.2.4 中國保信
（1）企業基本信息概述
（2）企業組織架構分析
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業最新發展動向
5.2.5 Talking Data
（1）企業基本信息概述
（2）企業發展大事記
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業主要客戶分析
（6）企業所獲榮譽介紹
（7）企業最新發展動向
第6章：互聯網企業大數據金融戰略布局分析
6.1 阿里巴巴大數據金融布局分析
6.1.1 企業基本信息概述
6.1.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.1.3 企業戰略發展布局
6.1.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.1.5 企業網站流量分析
6.1.6 企業風險管理體系
6.1.7 企業投資並購動向
（1）2014年阿里巴巴投資布局
（2）2015年阿里巴巴投資布局
6.1.8 業務發展優劣勢分析
6.1.9 企業大數據金融業務發展前景
6.2 騰訊公司大數據金融布局分析
6.2.1 企業基本信息概述
6.2.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.2.3 企業戰略發展布局
6.2.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.2.5 企業網站流量分析
6.2.6 企業風險管理體系
6.2.7 企業投資並購動向
（1）2014年騰訊公司投資布局
（2）2015年騰訊公司投資布局
6.2.8 業務發展優劣勢分析
6.2.9 企業大數據金融業務發展前景
6.3 網路公司大數據金融布局分析
6.3.1 企業基本信息概述
6.3.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.3.3 企業戰略發展布局
6.3.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.3.5 企業網站流量分析
6.3.6 企業風險管理體系
6.3.7 企業投資並購動向
（1）2014年網路公司投資布局
（2）2015年網路公司投資布局
6.3.8 業務發展優劣勢分析
6.3.9 企業大數據金融業務發展前景
6.4 京東商城大數據金融布局分析
6.4.1 企業基本信息概述
6.4.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.4.3 企業戰略發展布局
6.4.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.4.5 企業網站流量分析
6.4.6 企業風險管理體系
6.4.7 企業投資並購動向
（1）2014年京東公司投資布局
（2）2015年京東公司投資布局
6.4.8 業務發展優劣勢分析
6.4.9 企業大數據金融業務發展前景
6.5 蘇寧雲商大數據金融布局分析
6.5.1 企業基本信息概述
6.5.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務經營效益
6.5.3 企業戰略發展布局
6.5.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.5.5 企業網站流量分析
6.5.6 企業風險管理體系
6.5.7 企業投資並購動向
6.5.8 業務發展優劣勢分析
6.5.9 企業大數據金融業務發展前景
第7章：金融機構大數據金融戰略布局分析
7.1 銀行大數據金融領先應用機構
7.1.1 建設銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.2 工商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.3 中國銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.4 農業銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.5 交通銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）業務發展優劣勢分析
7.1.6 招商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.7 中信銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.8 平安銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.2 保險大數據金融領先應用機構
7.2.1 中國人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.2 中國人保大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.3 平安保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.4 泰康人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.5 太平保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.6 陽光保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.3 證券大數據金融領先應用機構
7.3.1 國金證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.2 中信證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.3 國泰君安大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.4 海通證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
………………

⑨ 金融行業中的大數據應用有哪些方面

金融行業會運用到很多大數據，從投資結構上來看，銀行將會成為金融類企業中的重要部分，證券和報表分列第二和第三位。國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，廣大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款等等。我這邊常會涉及到的大數據應用工具有finereport報表工具。