金融統計分析在大數據環境中的發展優化研究

陳海洲

在網絡技術、大數據技術快速發展的新時期，金融行業領域也在全面革新?？茖W利用大數據技術便捷的優勢條件，對金融數據進行分析，可以明顯提高金融統計的質量。為宏觀政策的建立與執行提供更加全面、精準的依據。

在社會快速發展的背景下，線上數據具有了高頻次大量更新、類型多元的特征，而且也具有更高的參考價值。不僅如此，大數據結構也更加強調信息數據管理的全面性和現實性。需要借助數據辨識與升級判定信息數據的精確性，增進信息數據管理的重要作用。在大數據產業結構不斷改進升級的條件下，大數據適用范圍也明顯擴大。從金融數據統計方面來看，大數據技術也在其中得到普及。大數據環境對原本金融統計分析模式進行了創新。所以就有必要對此進行深化探討。

一、大數據基本概述

從本質上講，所謂大數據實際上指的是體量十分龐大，同時無法運用傳統數據庫工具做出管理的數據合計。對于大數據概念而言，其能夠在綜合層面上劃分為思想原則、技術和現象等諸多層級。首先，需要在了解大數據內涵的條件下，分析在信息環境中大量數據富集的主要情況，這些情況體現為以下四點特征：首先信息數據是大量的，而且這些數據的類型也是多元的。其次處理的快捷性變得更強，盡管數據量明顯增加，合理運用大數據技術也能夠做到實時快速處理。再次是數據類型更加多元，其中會涉及大量的結構、非結構類型的數據，這些數據難以良好借助以往業務流程進行處理分析。最后是信息數據更加精準。大數據環境中基本上都會大量涌現非結構數據，鮮少出現被處理過的結構數據。

二、大數據環境對金融統計分析工作的影響

（一）大數據環境改變了金融統計管理機制

從金融數據統計管理機制方面來看，大數據在相關工作中的影響通常都集中在以下三個環節：其一是在數據采集機制方面的影響。真正意義上的數據采集主要就是金融部門人員以更加合理的方法，利用專業的數據采集技術設備實行數據采集，在相關行動中，大部分工作人員都仍在沿用以往方式進行層級化體系范疇內的數據采集工作，主要就是逐層進行數據上傳工作，但是，在大數據環境中，金融業務數據總量明顯增加，而且更新頻率也明顯提高，信息數據的類型也更加多元，價值密度則明顯下降，這樣就可能導致原本數據采集業務變得越來越艱難，也難以保證工作人員仍然能夠在既定時間內，完成指定的信息數據采集工作，工作的快捷性明顯弱化，采集成本則明顯提高。要想有效避免這樣的局面，就要以大數據技術為支撐，開展金融數據信息數據采集工作，在明確數據類型的前提下，建立完善相應的數據系統，然后借助檢索設置，強化信息數據管理的快捷性。

其二是在數據處理機制方面的影響，在基本定義方面來看，數據處理過程，需要金融部門工作人員利用專項的數據處理軟、硬件，將采集者上傳的信息數據予以統計、整理和分析，并從中篩選出最具有參考價值的信息數據，并歸入于線上數據系統。從目前來看，宏觀層面數據結構包括兩種形式，即結構與非結構。在大數據環境中，工作人員面對的信息數據也是不斷大量涌現，信息數據類型也更加豐富，所以原本信息數據軟、硬件系統以及方式都不能保證更加符合數據處理的要求，尤其在非結構數據處理方面更是如此。要想妥善處理這些問題，就應當對信息數據處理機制予以優化，以提高信息數據處理技術水平，緩解相關工作的艱難性，強化工作快捷性。

其三是在數據分析機制方面的影響。在金融數據分析過程中，工作人員需要重視所涉數據的內容及其之間的關聯性。借助金融統計模式與智能終端技術，對處理后的信息數據予以進一步的分析預測。但是從非結構信息數據方面來看，原本分析模式難以保證適用，所以就需要大數據的融入與支撐，并且還要建立能夠滿足大數據系統運行的分析機制。

（二）大數據環境對金融統計數據采集工作的影響

從金融數據統計中數據采集方面來看，大數據在相關工作中的影響通常都集中在以下三個環節：其一是明顯加重了金融數據統計采集的艱難性。由于在大數據環境中，金融統計工作量明顯增加，數據類型也變得更加多元，以往結構化數據采集方式已不能保證更加符合海量非結構數據的采集要求，繼而使得相關工作更加艱難。其二是明顯弱化了人工操作方式下數據采集的快捷性，大部分金融機構或者企業仍在沿用人工操作模式開展數據統計工作，但是非結構數據類型的增加，加重了數據采集的艱難性。傳統且單一數據采集方式可能會使得金融數據采集變得越來越遲緩。一些金融機構與企業為改變或避免這樣的局面，強化數據采集的快捷性，便增加了各方面資源的需求量。即便這樣起到了明顯的促進作用，但是卻增加了勞務成本。其三是強化了金融統計的成效性，大數據技術下的相關工作模式，其最為突出的優勢條件就是成效顯著。在大數據的有力支撐下，可以高效率采集、分析和整理大量數據，進而從中篩選出更加具有參考價值的數據，高效率開展信息數據的類型劃分和存儲工作。保證符合大數據系統運行的要求，將大數據技術與金融數據采集進行充分聯合，能夠對原本信息采集模式的缺失進行彌補，強化相關工作的快捷性和成效性。

（三）大數據環境對數據信息處理工作產生了多重影響

從金融數據信息處理方面來看，大數據在相關工作中的影響通常都集中在以下三個環節：其一是線上信息數據存儲空間明顯擴大。為保證更加符合海量數據存儲的要求。明顯強化金融數據處理工作的快捷性，金融部門人員便會結合相關要求拓展線上數據存儲空間，為多種類型信息數據的存儲提供有利條件。其二是使得金融信息數據統計以及檢索等業務活動的快捷性發生改變，由于在大數據所涉及的線上平臺上，金融數據基本上都會以半結構、非結構和結構化三種狀態存在，這樣就可能導致金融信息數據統計以及分析等工作變得更加艱難，要想防止數據處理出現嚴重偏差，有關工作人員就要加強嚴謹態度，在實際的信息數據處理環節，要借助多種方式方法、分支技術處理多種類型的金融數據。設置多種類型的檢索型號，如此繁瑣的數據處理過程可能會導致信息數據統計與檢索的快捷性發生改變。使得金融數據統計、清洗等業務也變得更加艱難。在正確清洗金融信息數據的前提下，才能保證收集到更加具有參考作用的信息數據，去除冗余數據部分，整理和存儲能夠符合金融管理要求的數據。但是在大數據方面來講，金融統計工作往往都要面對大量且多種類型的數據，這些信息數據的結構存在明顯差異，其中半結構與非結構類型數據居多，但是信息數據的價值密度則明顯弱化，應當對這些數據予以清洗和篩選，繼而便會導致信息數據處理變得更加艱難。

（四）大數據環境對數據分析工作的多重影響

從金融數據統計分析方面來看，大數據在相關工作中的影響通常都集中在以下三個環節：其一是會導致金融數據統計分析方式的可行性以及快捷性明顯弱化。在大數據全面普及的新社會背景下，信息數據的大量涌現，導致數據處理工作越來越艱難，比如從非結構類型數據方面來看，當前僅可考慮采取不完全分析模式，這樣就容易使得分析模式的可行性以及快捷性明顯弱化。其二是可以明顯弱化金融數據統計分析中軟硬件系統運行的穩定性，據有關資料顯示，目前金融管理中所涉軟硬件系統的兼容性都略顯局限，不能在既定時間內將多種類型的大量數據進行全面處理和分析，所涉分析處理的方式方法也較為刻板，這樣就可能導致軟硬件系統運行的快捷性發生改變，導致數據分析處理工作的快捷性發生改變。其三是數據統計報表內容的參考價值下降。在大數據技術全面普及的新時期，客戶在數據統計方面提高了要求，在一般條件下，數據統計報表都會集中反饋金融市場發展現狀以及金融風險程度，然而原本技術與工作方式下的數據報表都不具備這樣的作用，進而則不能切實體現數據報表的顯著效用。

三、做好大數據時代的金融統計分析的方法

（一）優化大數據技術功能

要想在大數據環境中，表現出更好的適應狀態，滿足大數據技術要求，并且妥善處理金融數據統計方面的難題，一方面需要改進升級大數據技術，提高其主要顯著效用，更新升級軟硬件系統，增進軟硬件分支系統的兼容性，改進更新數據信息收集處理方式，結合具體的數據類型，構建兼容性更好的數據處理系統，需要由分支系統在統一時間內，提供更加合理可行的分析處理方式，在合理利用分析處理方式，并且精準辨識數據類型的條件下，比如在平臺上確立數據分析技術和分支處理技術，在分析技術提示出數據類型的前提下，再利用分支處理技術對數據予以更高效率的處理。另一方面是要改進升級數據挖掘技術，以便可以高效率開展數據篩選與清洗工作，進而盡早整理出更具有參考價值的金融信息數據。

（二）做好互聯網金融管理工作

金融服務管理體系有著顯著的有序性，而且其中各管理項目之間都存在緊密關聯。要想在大數據技術的有力支撐下，提高網絡金融管理質量成效，就應當完全記錄網絡金融市場信息以及服務信息數據，現實、客觀預測網絡金融投資方向以及偏好。在大數據環境中，金融產品投資偏好理論通常都要集中體現在以下兩個方面。

其一是風險辨識。其二是風險偏好。從風險辨識方面來看，主要是指投資者在對投資風險方面的基本了解。了解程度取決于投資者本身的辨識水平；從風險偏好方面來看，主要是指投資者綜合素養以及風險辨識水平在風險偏好方面的影響性。在考慮網絡金融投資時，登錄訪問金融產品網站是客戶獲取相關信息的最佳舉措。網絡互動能夠對用戶的信息感知與處理進行影響，進而改變用戶的風險認知能力，最終對用戶的投資決策和實施進行深遠影響。從基本定義來看，訪問深度（英文名Depth of View，經常被簡稱為DV）特指用戶訪問某一網站的頁面數，旨在了解用戶對本網站各網頁的關注指數。從網絡金融投資方面來看，訪問深度是明確客戶與網絡金融互聯程度的基本指標。從現代網絡金融系統方面來看，訪問深度則是客戶在金融系統中登錄頁面的總量，相關數據能夠集中反饋客戶與金融系統之間的互動程度。完全明確訪問深度可保證為客戶提供更加切合其偏好的金融產品。不僅如此，以先進的大數據技術為支撐總結客戶投資的頻率，各種注冊時長在投資偏好方面的影響程度和差異，從而保證更加明確金融投資的前因后果，進而逐漸強化金融統計分析管理的質量。

（三）積極開展銀行內部建設

第一是以大數據理念為核心，構建起金融數據決策分析工作運行平臺。始終遵循平臺建設理念，消除數據源邊界局限，通過這樣的方式達成外部、金融統計數據之間的互相連接，以此來構建起具備多方位、全面化的數據指導知識體系。同時促進金融市場、稅務等多個結構化數據間的融合，并積極落實內嵌政策，根據其發揮作用進行指標預測模型、評估模型等方面的聯系性分析和判斷，通過這樣的方式達成及時評估金融、產業政策效果的目的，在強化經濟金融運行狀況、完善調控政策研判能力的同時，也充分達成宏觀調控政策精準性的提升。

第二是以大數據技術為基礎，強化數據的分析、挖掘基礎能力。通過大數據技術的應用，能夠將數據信息中大量的非結構性數據相應地轉變為決策支撐信息。立足于收集整合的基礎之上，構建起微觀性細節流通，以及資本市場交易關聯化模型，針對實體經濟發展狀況、金融體系狀況等展開動態監測，通過這樣的方式強化大數據的實踐應用和閱讀。通過大數據分析技術的實踐應用，全面強化金融發展指標預測過程中的精準性，在針對金融風險苗頭展開識別的同時，保障金融風險的預警以及識別工作的質量。

第三是創新金融統計思維模式，注重人員隊伍的完善與壯大。在此期間，需要深切感知以往金融統計模式的相應性以及全面性的缺失，在切實保證專業統計知識與大數據技術充分聯合的條件下，才能有效助力金融統計更加持續向好發展，切實保證大數據技術可以充分融入于金融數據統計方面，并且在適用于數據分析預測的條件下，才能保證進一步強化金融統計的服務效用。不僅如此，大數據技術的全面普及，使得金融統計科室人員的專業理論基礎面對很大考驗，所以，就應當注重對專業人才的聘用和培訓教育，注重新進人員綜合素養的培養，才能切實保證在決策信息數據引用期間，金融統計分析能夠體現出無可替代的效用。在相關工作開展中，就需要優先選聘專業數據行業的高素質人才，特別是對于百度、騰訊等企業的復合型人才，需要被確定為中堅力量型人才。要求這部分人才對金融部門統計科室成員實行更加專業的培訓，促使參與培訓人員都更加深化了解大數據的內在涵義，并將這些涵義體現在實際工作上。

結語：

在大數據在金融行業全面普及的條件下，工作人員要充分探討、總結金融數據及其之間的關聯，以專業的金融統計方法、智能終端技術和數據技術為支撐對整理好的數據進行更加深化的分析預測。其間應考慮到的是，非結構數據不能采取原本的技術方法，應當借助大數據技術建立健全數據分析機制。還要考慮在金融數據記錄、處理和分析方面的影響性，進而逐漸充分發揮大數據的顯著效用，保證網絡金融管理的質量。