探究金融统计分析在大数据环境中的发展优化

徐蕊娇

摘要：大数据时代的到来，让金融统计分析工作发生了较大的变化。首先，大数据环境直接让金融统计管理机制与数据采集方式发生了重大改变，大数据技术在金融统计分析工作组织落实过程中如果能够得到科学运用，可发挥出较强大的辅助作用。但是金融统计分析工作也因大数据的出现而面临更多挑战。所以，相关技术人员必须注意优化大数据技术功，同时保证互联网金融管理工作可以发挥出更强大的组织调配功能。

关键词：金融统计分析;大数据环境;发展优化

大数据技术的广泛应用，让金融统计分析工作的模式发生了变化，但是短时间内还有很多问题需要得到解决，想要数据管理工作落实质量更高，就必须通过大数据技术来对数据背后的价值进行挖掘，保证金融投资者的资金可以得到有效利用，资源的价值全面发挥，促进统计工作的落实水平提升。

1.大数据环境对数据分析工作的多重影响

通常情况下，大数据时代的到来虽然给人们的工作和生活模式带来了翻天覆地的变化，也给个行业的发展指明了方向。但是，任何新生事物的出现，除了会推动时代发展以外，还会产生一些阻碍性因素。而大数据技术对金融统计数据分析工作产生的影响，尤其是不良影响，主要体现在以下几个方面：首先，大数据技术会让统计分析方法的实用性和工作落实效率变得更低，尤其是大量非结构化类型的数据处理，采用不完整的数据方法分析，只会导致分析方法的实用性和动作落实效率被削弱。其次，金融统计数据分析软硬件设备的工作能力提升受到限制，整体角度看，金融管理工作运用的软硬件设备由于兼容性十分有限，所以无法在短时间内对不同的结构类型海量数据进行同时处理。与此同时，工作模式也较为单一，这会让设备的工作能力无法有效发挥，甚至会拖慢设备功能发挥效果。第三，统计报表效用被削弱。大数据时代背景下，用户对统计报表提出较高的要求，而统计报表通常要对金融市场动态变化和金融风险进行全面反映，如果传统技术部及时更新优化，那么报表使用功能发挥同样会受到阻碍。

2.如何做好大数据时代的金融统计分析工作

2.1优化大数据技术功能

在大数据环境中的金融统计分析工作优化方向是对大数据技术功能进行全面升级与优化，尤其要注意适应大数据环境的发展趋势，保证金融统计分析工作发挥出的价值更大。与此同时，在软硬件设备方面也要注意结合实际情况的升级优化，保证软硬件分支系统兼容性更强，能够适应金融统计分析工作的相关数据计算需要。与此同时，更强的系统兼容性能够让各种格式的数据信息都得到有效收集与分析处理，保证最终得到的结果精确有效，误差可被控制在合理范围之内。例如，在平台中设置数据分析技术与分值处理技术时，分析技术能够对数据结构类型进行有效识别，保证数据被分支处理技术更快速精确的处理。数据挖掘技术也应得到有效应用，如此，才能获得更令人满意的数据提炼与清醒工作效果，保证有价值的数据结果被更高效率的提取出来，为金融统计分析工作提供更多的数据参考。

2.2做好互联网金融管理工作

通常情况下，网络是互联网金融服务模式的主要媒介。软件平台得到有效利用后，联合众多的金融产品服务提供商，能够保证各项服务活动的开展水平。与此同时，从长远角度看，完善和持续的发展金融服务管理体系能够让互联网金融相关服务和工作的开展质量更高。同时，此体系主要由金融市场金融服务管理制度，金融服务中介和监督管理部门共同组合而成。并以一个整体的方式来发挥作用。金融服务管理体系秩序特征也较为突出，由于内部联系十分紧密，所以，在利用大数据技术组织落实互联网金融管理工作的过程中，首先要对互联网金融市场的信息和服务数据进行有效收集，保证互联网金融投资趋势与投资偏好得到准确预测。如此，互联网金融管理工作才能开展的更有方向感，同时针对性更强。

大数据环境中，金融产品投资风险偏好理论基础共有两部分内容组成，一部分是风险认知，另一部分是风险偏好。风险认知是投资者本人对投资风险的主观认知通常情况下，这种主观认知水平会受到投资者的个人识别能力影响，甚至由个人识别能力决定，而风险偏好则是指投资者的金融素养以及风险认知能力作为基础，对自身风险偏好产生的影响。在选择互联网金融投资方式开展投资活动时，投资者首先要对金融产品的网页信息进行点击浏览。而此操作主要目的是收集信息并对信息进行分析，这种网络互动，能够让金融产品机构或公司对浏览者的投资者的信息进行感知与处理。与此同时，还可通过一定的方法对投资者的风险认知能力进行改变，实现对投资者的投资决策以及决定影响目标。通常情况下，访问深度是指用户访问某一网站的页面数，观看详细信息的停留时间，也就是用户在对本网站各网页的关注指数而对页面数进行收集，能够了解用户和互联网金融交互的密切度以及效果。对于当代互联网金融平台来说，对访问深度进行深度分析，能够了解到用户在金融产品选择方面的投资偏好。此外，利用大数据分析技术来对用户的投资次数注册时长、投资偏好等数据进行深入性的分析以及价值挖掘，可以对金融投资宾果关系进行深入了解，保证金融机构推出的金融产品或业务获得更大幅度的升级与优化，并保证金融服务提供质量与水平。

3.结语

大数据时代背景下，金融统计分析工作人员应注意对数据各要素之间的关系进行科学分析，同时，配合适宜的金融统计方法与计算机技术，对已经被处理过的数据信息进行更深层次的价值挖掘与分析。与此同时，对于一些非结构化的数据信息，传统的技术方法已经无法获得良好的分析效果。此时，大数据技术就可以结合实际情况的构建出可行且能够获得良好分析效果的数据分析机制，保证互联网金融管理工作可以获得更好的成效。

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