探究大数据技术在金融统计分析中的应用

探究大数据技术在金融统计分析中的应用

王涛

中国人民银行张掖市分行  734000

摘要：随着科技的进步，大数据技术已成为现代社会的关键支撑，尤其在金融领域应用广泛。本文详细阐述了大数据技术在金融统计的数据采收集、存储、处理和分析等环节的具体应用。深入研究大数据在金融统计分析中的作用，有助于更好的服务系统性风险防控和宏观调控有助于我们更好地理解其在金融领域的重要性，并为金融行业的创新与发展提供坚实支持。

一、大数据技术与金融统计概述

（一）大数据技术

在信息爆炸的时代，大数据技术成为处理海量数据的必备工具。通过数据挖掘、机器学习、分布式存储和计算等技术，大数据技术为社会我们提供了深入了解数据背后信息和价值的机会。数据挖掘利用特定算法处理和分析大量数据，发现其中的模式、趋势和关联，为电商领域的个性化推荐和精准营销、为，以及医疗领域的研究和治疗提供支持、为金融业综合统计完善框架，提高效率准确性。

机器学习技术让计算机从数据中学习并提升性能，通过训练数据使模型做出准确预测和决策。在自动驾驶中，机器学习帮助车辆识别交通信号和障碍物，实现安全驾驶；在金融领域，机器学习则用于识别风险和欺诈行为，提高风险管理效率。

分布式存储和计算解决了大规模数据处理的存储和计算问题。分布式存储将数据分散存储在多个节点上，提高了数据可靠性和可扩展性；而分布式计算则利用多台机器并行处理数据，提高了计算效率。这些技术在云计算领域为用户提供了强大的计算和存储能力，使用户他们能随时随地处理和分析大量数据。

图 1 大数据技术近些年的发展趋势

（二）金融统计

金融统计是洞察金融市场运行状况、风险分布以及经济发展趋势的重要手段。它通过对金融机构、市场和工具的数据收集、整理和分析，为投资者、政策制定者和监管机构提供决策支持。

首先，金融统计全面描绘了金融市场，揭示了市场规模、结构和发展趋势。例如，股票市场交易数据反映了市场活跃度和投资者情绪，为投资者把握机会和政策制定者调整市场规则提供依据。

其次，金融统计揭示了风险分布特点。通过深入分析和挖掘市场数据，可以揭示各类风险的特征、分布和变化趋势。例如，债券市场的违约数据可指导投资者进行风险控制和资产配置。

此外，金融统计还能反映经济发展趋势。金融市场作为经济的重要组成部分，其运行状况直接反映经济发展状况。通过对金融市场的统计数据进行时间序列分析，可以观察到经济发展的周期性变化、结构调整和转型升级趋势，为投资者和政策制定者提供重要参考。

（三）金融大数据基础支撑平台

金融大数据基础支撑平台在金融领域的作用至关重要，是数据采集、存储、计算和分析的关键设施。高可靠性是该平台的核心特性，因为它涉及到巨额资金流动和客户隐私等敏感信息。因此，平台必须具备强大的容错能力和数据恢复机制，以确保金融数据的安全可靠。

可扩展性也是该平台的重要特性之一。随着金融业务的不断发展和创新，数据量呈现出爆炸性增长的趋势。这就要求平台能够灵活应对数据量的增长，实现无缝扩展，以满足未来金融数据处理的需求。

再次，安全性是金融大数据基础支撑平台不可或缺的特性。金融数据涉及个人隐私、企业机密等敏感信息，一旦泄露或被篡改，将给金融机构和客户带来巨大损失。因此，平台必须采用先进的加密技术、访问控制机制等措施，确保金融数据的安全性和完整性。

为了支持金融数据的高效处理和分析，金融大数据基础支撑平台还需要具备强大的计算能力和灵活的分析工具。通过引入分布式计算框架、内存计算等先进技术，平台可以实现对金融数据的快速处理和分析，为金融机构提供实时决策支持。

图 2 金融大数据基础支撑平台

二、大数据技术在金融统计实践中的具体应用

（一）大数据技术应用于金融数据采收集

金融数据的采收集与分析是金融统计工作的核心，它是整个流程中不可或缺的重要环节。为了保障金融统计的顺利进行，必须确保数据的真实性和有效性。而要实现这一点，就需要依赖于大数据技术。在实际工作中，大数据技术被广泛应用于数据采集，其中的储存、筛选、重置技术为金融统计工作提供了强大的支持。通过构建专业的金融数据采收集平台和数据库，能够整合业务数据库和第三方数据库的资源，从海量信息中筛选出有价值的数据，这些数据不仅包括了政府、企业、 金融、个人、境外主体基础信息数据，政府、企业、金融机构的资产负债数据企业的运营状况和信用记录，还涵盖了款、 存款、同业、债券、股权和特定目的载体、工资流水业务数据银行的年度公开数据以及工商部门发布的相关信息。通过对这些数据的采收集与分析，我们能够更深入地了解金融业企业的实际数据，从而为金融统计工作提供更为准确和全面的支持。因此，大数据技术的应用对于金融统计工作的重要性不言而喻。

（二）大数据技术应用于金融数据存储

在采收集金融数据信息之后，为了保障其安全性和可靠性，我们大数据需实行施分类存储，实现集中管理。大数据技术的运用，为金融数据存储提供了坚实的技术基础。借助这一技术，工作人员不断研发和优化数据

存储保存体系，确保已采收集的金融数据在此体系中得到高效且合理的存储。这既为后续的信息处理和分析提供了稳固的基石，又进一步增强了数据的安全性和可靠性。

（三）大数据技术应用于金融数据处理

金融数据的处理是统计工作的关键内容，也是至关重要的环节。通过巧妙地运用大数据技术，我们可以显著地改进数据处理的效率和质量。处理金融数据主要包含两个步骤：预处理和深度处理。预处理发生在数据被收集后，存储之前，负责对数据进行初步的加工，以保证数据的规范性和有效性，避免无用数据对后续分析的干扰。深度处理则是对已经预处理存储在数据库中的数据，依据不同主题域和分层特定的规则和流程进行详尽的业务整合，提升数据的可拓展性，平台与业务的深度耦合性数据分析。大数据技术在预处理环节中起到了决定性的作用，它能够进行前端数据的异质性分析，包括数据清洗、权限升级、智能识别、数据聚合和比较等多个步骤。这些操作不仅能有效地去除错误数据，还能统一数据格式，提高数据质量。在数据处理阶段，大数据系统会遵循管理员设定的规则和算法，对数据进行细致的处理，并将处理结果保存在相应的数据库中，形成一个全面且完善的数据集合。

（四）大数据技术应用于金融统计数据分析

尽管金融统计财务数据处理与金融统计财务数据分析在某种程度上存在联系，但它们存在一定的差异性。数据分析是在数据处理的基础上进行的，被视为数据处理流程中的一个至关重要的监控环节。在过去的金融经济统计工作中，数据分析主要依赖于金融机构的分析师对已经处理的数据进行多角度的探讨，以揭示其中的内在联系，并为金融决策提供丰富的信息支持。在大数据时代背景下，数据分析的内涵得到了极大的拓展，不仅包括系统的模型化分析，即运用大数据系统处理后的数据进行模型分析，以预测金融业务和宏观经济发展财务管理的潜在规律和数据趋势，为金融机构及监管机构提供全面的分析财务参考；还涵盖了辅助人工分析，即金融统计财务数据分析师运用自己的专业知识和创新思维，结合金融市场和工具财务相关性等和信息金融数据库无法直接提供的基础经济信息，进行深入的探索分析分析。在当今技术背景下，人工数据分析已经不再是传统的描绘性分析手工计算，而是借助信息技术、互联网技术等现代手段工具进行全面、高效、深入、精确的探索性预测计算分析。

参考文献：

[1] 任杰 . 基于大数据技术的金融统计改革研究 [J]. 投资与 合作， 2020（10）：28-30.

[2] 董媛 . 对基于大数据的金融统计模式的几点探讨 [J]. 现 代营销（下旬刊），2020（03）：47-48.

[3] 关芳芳 . 大数据背景下对银行经济的预测与金融统计的 分析 [J]. 现代营销:： 经营版， 2021（07）:：48-49.

[4] 郑思聪.大数据技术在金融统计中的应用分析[J].产业创新研究, 2023(2):7-9.