金融统计分析在大数据环境中的发展优化研究

陈海洲

在网络技术、大数据技术快速发展的新时期，金融行业领域也在全面革新。科学利用大数据技术便捷的优势条件，对金融数据进行分析，可以明显提高金融统计的质量。为宏观政策的建立与执行提供更加全面、精准的依据。

在社会快速发展的背景下，线上数据具有了高频次大量更新、类型多元的特征，而且也具有更高的参考价值。不仅如此，大数据结构也更加强调信息数据管理的全面性和现实性。需要借助数据辨识与升级判定信息数据的精确性，增进信息数据管理的重要作用。在大数据产业结构不断改进升级的条件下，大数据适用范围也明显扩大。从金融数据统计方面来看，大数据技术也在其中得到普及。大数据环境对原本金融统计分析模式进行了创新。所以就有必要对此进行深化探讨。

一、大数据基本概述

从本质上讲，所谓大数据实际上指的是体量十分庞大，同时无法运用传统数据库工具做出管理的数据合计。对于大数据概念而言，其能够在综合层面上划分为思想原则、技术和现象等诸多层级。首先，需要在了解大数据内涵的条件下，分析在信息环境中大量数据富集的主要情况，这些情况体现为以下四点特征：首先信息数据是大量的，而且这些数据的类型也是多元的。其次处理的快捷性变得更强，尽管数据量明显增加，合理运用大数据技术也能够做到实时快速处理。再次是数据类型更加多元，其中会涉及大量的结构、非结构类型的数据，这些数据难以良好借助以往业务流程进行处理分析。最后是信息数据更加精准。大数据环境中基本上都会大量涌现非结构数据，鲜少出现被处理过的结构数据。

二、大数据环境对金融统计分析工作的影响

（一）大数据环境改变了金融统计管理机制

从金融数据统计管理机制方面来看，大数据在相关工作中的影响通常都集中在以下三个环节：其一是在数据采集机制方面的影响。真正意义上的数据采集主要就是金融部门人员以更加合理的方法，利用专业的数据采集技术设备实行数据采集，在相关行动中，大部分工作人员都仍在沿用以往方式进行层级化体系范畴内的数据采集工作，主要就是逐层进行数据上传工作，但是，在大数据环境中，金融业务数据总量明显增加，而且更新频率也明显提高，信息数据的类型也更加多元，价值密度则明显下降，这样就可能导致原本数据采集业务变得越来越艰难，也难以保证工作人员仍然能够在既定时间内，完成指定的信息数据采集工作，工作的快捷性明显弱化，采集成本则明显提高。要想有效避免这样的局面，就要以大数据技术为支撑，开展金融数据信息数据采集工作，在明确数据类型的前提下，建立完善相应的数据系统，然后借助检索设置，强化信息数据管理的快捷性。

其二是在数据处理机制方面的影响，在基本定义方面来看，数据处理过程，需要金融部门工作人员利用专项的数据处理软、硬件，将采集者上传的信息数据予以统计、整理和分析，并从中筛选出最具有参考价值的信息数据，并归入于线上数据系统。从目前来看，宏观层面数据结构包括两种形式，即结构与非结构。在大数据环境中，工作人员面对的信息数据也是不断大量涌现，信息数据类型也更加丰富，所以原本信息数据软、硬件系统以及方式都不能保证更加符合数据处理的要求，尤其在非结构数据处理方面更是如此。要想妥善处理这些问题，就应当对信息数据处理机制予以优化，以提高信息数据处理技术水平，缓解相关工作的艰难性，强化工作快捷性。

其三是在数据分析机制方面的影响。在金融数据分析过程中，工作人员需要重视所涉数据的内容及其之间的关联性。借助金融统计模式与智能终端技术，对处理后的信息数据予以进一步的分析预测。但是从非结构信息数据方面来看，原本分析模式难以保证适用，所以就需要大数据的融入与支撑，并且还要建立能够满足大数据系统运行的分析机制。

（二）大数据环境对金融统计数据采集工作的影响

从金融数据统计中数据采集方面来看，大数据在相关工作中的影响通常都集中在以下三个环节：其一是明显加重了金融数据统计采集的艰难性。由于在大数据环境中，金融统计工作量明显增加，数据类型也变得更加多元，以往结构化数据采集方式已不能保证更加符合海量非结构数据的采集要求，继而使得相关工作更加艰难。其二是明显弱化了人工操作方式下数据采集的快捷性，大部分金融机构或者企业仍在沿用人工操作模式开展数据统计工作，但是非结构数据类型的增加，加重了数据采集的艰难性。传统且单一数据采集方式可能会使得金融数据采集变得越来越迟缓。一些金融机构与企业为改变或避免这样的局面，强化数据采集的快捷性，便增加了各方面资源的需求量。即便这样起到了明显的促进作用，但是却增加了劳务成本。其三是强化了金融统计的成效性，大数据技术下的相关工作模式，其最为突出的优势条件就是成效显著。在大数据的有力支撑下，可以高效率采集、分析和整理大量数据，进而从中筛选出更加具有参考价值的数据，高效率开展信息数据的类型划分和存储工作。保证符合大数据系统运行的要求，将大数据技术与金融数据采集进行充分联合，能够对原本信息采集模式的缺失进行弥补，强化相关工作的快捷性和成效性。

（三）大数据环境对数据信息处理工作产生了多重影响

从金融数据信息处理方面来看，大数据在相关工作中的影响通常都集中在以下三个环节：其一是线上信息数据存储空间明显扩大。为保证更加符合海量数据存储的要求。明显强化金融数据处理工作的快捷性，金融部门人员便会结合相关要求拓展线上数据存储空间，为多种类型信息数据的存储提供有利条件。其二是使得金融信息数据统计以及检索等业务活动的快捷性发生改变，由于在大数据所涉及的线上平台上，金融数据基本上都会以半结构、非结构和结构化三种状态存在，这样就可能导致金融信息数据统计以及分析等工作变得更加艰难，要想防止数据处理出现严重偏差，有关工作人员就要加强严谨态度，在实际的信息数据处理环节，要借助多种方式方法、分支技术处理多种类型的金融数据。设置多种类型的检索型号，如此繁琐的数据处理过程可能会导致信息数据统计与检索的快捷性发生改变。使得金融数据统计、清洗等业务也变得更加艰难。在正确清洗金融信息数据的前提下，才能保证收集到更加具有参考作用的信息数据，去除冗余数据部分，整理和存储能够符合金融管理要求的数据。但是在大数据方面來讲，金融统计工作往往都要面对大量且多种类型的数据，这些信息数据的结构存在明显差异，其中半结构与非结构类型数据居多，但是信息数据的价值密度则明显弱化，应当对这些数据予以清洗和筛选，继而便会导致信息数据处理变得更加艰难。

（四）大数据环境对数据分析工作的多重影响

从金融数据统计分析方面来看，大数据在相关工作中的影响通常都集中在以下三个环节：其一是会导致金融数据统计分析方式的可行性以及快捷性明显弱化。在大数据全面普及的新社会背景下，信息数据的大量涌现，导致数据处理工作越来越艰难，比如从非结构类型数据方面来看，当前仅可考虑采取不完全分析模式，这样就容易使得分析模式的可行性以及快捷性明显弱化。其二是可以明显弱化金融数据统计分析中软硬件系统运行的稳定性，据有关资料显示，目前金融管理中所涉软硬件系统的兼容性都略显局限，不能在既定时间内将多种类型的大量数据进行全面处理和分析，所涉分析处理的方式方法也较为刻板，这样就可能导致软硬件系统运行的快捷性发生改变，导致数据分析处理工作的快捷性发生改变。其三是数据统计报表内容的参考价值下降。在大数据技术全面普及的新时期，客户在数据统计方面提高了要求，在一般条件下，数据统计报表都会集中反馈金融市场发展现状以及金融风险程度，然而原本技术与工作方式下的数据报表都不具备这样的作用，进而则不能切实体现数据报表的显著效用。

三、做好大数据时代的金融统计分析的方法

（一）优化大数据技术功能

要想在大数据环境中，表现出更好的适应状态，满足大数据技术要求，并且妥善处理金融数据统计方面的难题，一方面需要改进升级大数据技术，提高其主要显著效用，更新升级软硬件系统，增进软硬件分支系统的兼容性，改进更新数据信息收集处理方式，结合具体的数据类型，构建兼容性更好的数据处理系统，需要由分支系统在统一时间内，提供更加合理可行的分析处理方式，在合理利用分析处理方式，并且精准辨识数据类型的条件下，比如在平台上确立数据分析技术和分支处理技术，在分析技术提示出数据类型的前提下，再利用分支处理技术对数据予以更高效率的处理。另一方面是要改进升级数据挖掘技术，以便可以高效率开展数据筛选与清洗工作，进而尽早整理出更具有参考价值的金融信息数据。

（二）做好互联网金融管理工作

金融服务管理体系有着显著的有序性，而且其中各管理项目之间都存在紧密关联。要想在大数据技术的有力支撑下，提高网络金融管理质量成效，就应当完全记录网络金融市场信息以及服务信息数据，现实、客观预测网络金融投资方向以及偏好。在大数据环境中，金融产品投资偏好理论通常都要集中体现在以下两个方面。

其一是风险辨识。其二是风险偏好。从风险辨识方面来看，主要是指投资者在对投资风险方面的基本了解。了解程度取决于投资者本身的辨识水平；从风险偏好方面来看，主要是指投资者综合素养以及风险辨识水平在风险偏好方面的影响性。在考虑网络金融投资时，登录访问金融产品网站是客户获取相关信息的最佳举措。网络互动能够对用户的信息感知与处理进行影响，进而改变用户的风险认知能力，最终对用户的投资决策和实施进行深远影响。从基本定义来看，访问深度（英文名Depth of View，经常被简称为DV）特指用户访问某一网站的页面数，旨在了解用户对本网站各网页的关注指数。从网络金融投资方面来看，访问深度是明确客户与网络金融互联程度的基本指标。从现代网络金融系统方面来看，访问深度则是客户在金融系统中登录页面的总量，相关数据能够集中反馈客户与金融系统之间的互动程度。完全明确访问深度可保证为客户提供更加切合其偏好的金融产品。不仅如此，以先进的大数据技术为支撑总结客户投资的频率，各种注册时长在投资偏好方面的影响程度和差异，从而保证更加明确金融投资的前因后果，进而逐渐强化金融统计分析管理的质量。

（三）积极开展银行内部建设

第一是以大数据理念为核心，构建起金融数据决策分析工作运行平台。始终遵循平台建设理念，消除数据源边界局限，通过这样的方式达成外部、金融统计数据之间的互相连接，以此来构建起具备多方位、全面化的数据指导知识体系。同时促进金融市场、税务等多个结构化数据间的融合，并积极落实内嵌政策，根据其发挥作用进行指标预测模型、评估模型等方面的联系性分析和判断，通过这样的方式达成及时评估金融、产业政策效果的目的，在强化经济金融运行状况、完善调控政策研判能力的同时，也充分达成宏观调控政策精准性的提升。

第二是以大数据技术为基础，强化数据的分析、挖掘基础能力。通过大数据技术的应用，能够将数据信息中大量的非结构性数据相应地转变为决策支撑信息。立足于收集整合的基础之上，构建起微观性细节流通，以及资本市场交易关联化模型，针对实体经济发展状况、金融体系状况等展开动态监测，通过这样的方式强化大数据的实践应用和阅读。通过大数据分析技术的实践应用，全面强化金融发展指标预测过程中的精准性，在针对金融风险苗头展开识别的同时，保障金融风险的预警以及识别工作的质量。

第三是创新金融统计思维模式，注重人员队伍的完善与壮大。在此期间，需要深切感知以往金融统计模式的相应性以及全面性的缺失，在切实保证专业统计知识与大数据技术充分联合的条件下，才能有效助力金融统计更加持续向好发展，切实保证大数据技术可以充分融入于金融数据统计方面，并且在适用于数据分析预测的条件下，才能保证进一步强化金融统计的服务效用。不仅如此，大数据技术的全面普及，使得金融统计科室人员的专业理论基础面对很大考验，所以，就应当注重对专业人才的聘用和培训教育，注重新进人员综合素养的培养，才能切实保证在决策信息数据引用期间，金融统计分析能够体现出无可替代的效用。在相关工作开展中，就需要优先选聘专业数据行业的高素质人才，特别是对于百度、腾讯等企业的复合型人才，需要被确定为中坚力量型人才。要求这部分人才对金融部门统计科室成员实行更加专业的培训，促使参与培训人员都更加深化了解大数据的内在涵义，并将这些涵义体现在实际工作上。

结语：

在大数据在金融行业全面普及的条件下，工作人员要充分探讨、总结金融数据及其之间的关联，以专业的金融统计方法、智能终端技术和数据技术为支撑对整理好的数据进行更加深化的分析預测。其间应考虑到的是，非结构数据不能采取原本的技术方法，应当借助大数据技术建立健全数据分析机制。还要考虑在金融数据记录、处理和分析方面的影响性，进而逐渐充分发挥大数据的显著效用，保证网络金融管理的质量。