《金融行业数据分析指南》：金融行业指标体系参考、极值事件、分位数回归与金融风险、GARCH模型、机器学习、数字应用场景手册···

例如，利用机器学习算法对大规模交易数据进行实时监测，可及时识别异常交易模式，有效防范欺诈行为，在风险萌芽阶段便发出预警，大大提高风险管理的效率与精度，保障金融机构资产安全。通过对股票、债券等金融市场历史数据以及宏观经济数据、行业动态数据的深度学习与分析，投资者能够构建更优化的投资组合，把握市场趋势，识别潜在风险与投资机会，提高投资回报率。文章仅供读者学习交流，不作任何商业用途。利用FineBI的多

小飞象—木兮

592人浏览 · 2025-04-03 15:00:51

小飞象—木兮 · 2025-04-03 15:00:51 发布

关注微信公众号：木木自由，更多数据分析，经营分析、财务分析、商业分析、数据治理、数据要素、数据资产干货以及资料分享

在当今数字化时代，数据已成为金融行业的核心资产之一。金融行业数据分析作为解锁数据价值的关键手段，正深刻地影响着金融机构的决策制定、业务运营以及市场竞争格局。

风险管理是金融行业的生命线，数据分析在此领域发挥着不可替代的作用。通过对客户的信用历史、财务状况、交易行为等海量数据的挖掘与分析，金融机构能够精准评估信用风险，预测贷款违约可能性。例如，利用机器学习算法对大规模交易数据进行实时监测，可及时识别异常交易模式，有效防范欺诈行为，在风险萌芽阶段便发出预警，大大提高风险管理的效率与精度，保障金融机构资产安全。

客户关系管理同样离不开数据分析的支持。深入剖析消费者行为数据，金融机构得以洞察客户需求，挖掘客户消费习惯与信贷偏好。据此，可针对不同客户群体量身定制个性化的金融产品与服务。以某银行为例，经数据分析发现年轻客户群体对移动支付使用频繁，随即推出相关优惠活动，成功吸引该群体，提升客户满意度与忠诚度，拓展市场份额。

在投资决策与市场预测方面，数据分析为投资者和金融机构提供了强大助力。通过对股票、债券等金融市场历史数据以及宏观经济数据、行业动态数据的深度学习与分析，投资者能够构建更优化的投资组合，把握市场趋势，识别潜在风险与投资机会，提高投资回报率。金融机构也可依据市场预测结果，提前调整业务策略，优化产品结构，更好地应对市场波动。

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在此，【数据分析·领地】也整理了《金融行业数据分析指南》，为金融从业者深入剖析了数据分析在金融领域的核心地位与应用方法。详细阐述了从多种数据源收集金融数据的技巧，包括内部系统与外部专业平台等。同时，介绍了丰富多样的数据分析方法，如趋势分析助您把握市场走向，比率分析用于评估企业价值，相关性分析实现多元化投资风险降低。通过实际案例，展示了如何运用这些方法指导投资决策、优化风险管理、助力产品创新等。无论是初涉金融分析的新手，还是寻求突破的资深人士，本书都是不可或缺的得力指南，能助您在金融数据的海洋中精准导航。供大家更好的学习了解，仅供学习交流！

→《金融行业数据分析指南》

《金融数据分析》机器学习与数据分析ppt.pptx

《金融数据分析》面板计量模型与检验.pptx

《金融数据分析》GARCH模型.pptx

《金融数据分析》极值事件、分位数回归与金融风险.pptx

《金融数据分析》协整与向量自回归模型.pptx

金融行业指标体系参考.pdf

金融数字化解决方案手册.pdf

金融行业数字应用场景手册.pdf

【郑小辉】金融行业数智金融实践.pptx

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文来源：网络整理以及个人实践总结

一、金融行业完整指标体系

1、业务发展指标

经营状况类指标

资产负债比指标

二、金融行业典型分析场景

1、行长综合驾驶舱

a.问题背景

管理决策层需要经常了解各经营业务关键指标，但这些指标分散在不同的业务系统中，导致查阅工作繁琐。同时，管理决策层更注重总体情况而非详细数据，然而海量的指标和数据维度使他们无法迅速获取所需信息。此外，传统的数据统计方法依赖于人工核算和汇报，导致反馈滞后且缺乏实时性。

b.问题解决分析思路

利用FineBI制作直观的数据驾驶舱，将业务中产生的关键数据进行呈现，提供给总裁、管理层进行核心指标的查看。
针对利润完成率设置警戒线，可以了解哪一段时间利润水平下滑，从而进一步探寻原因。
通过地图、折线图、KPI指标卡等组件，从地理等多个维度观察数据，辅助决策。

c.方案/指标体系

分析指标：总资产、总负债、总利润、不良贷款率、总存款、利润完成率等等
分析维度：时间、地理维度、各分行、业务条线等等
展现方式：地图、面积图、矩形图、折线图、KPI指标卡等等

板为领导层提供了公司整体状况的全面展示，数据实时呈现，有助于辅助决策过程。同时，它还具备异常数据预警和检测功能，一旦出现问题，就能够及时暴露并解决。

2、风险分析

a.问题背景

目前许多银行与券商已经拥有了不少分散的业务系统，但在系统对接、数据互通，以及分析指标方面还存在不少问题：

大部分银行的系统虽然覆盖主要风险类型，但无法实现风险类型的全覆盖，近一半银行的系统仅覆盖子公司的少部分业务，但无法实现各子公司风险数据的全覆
虽然支持监管指标的逐日监控，但无法实现操作风险指标的逐日监控，但限额指标体系还不够丰富
依靠手工或半自动化简单工具进行风险数据的收集、核对和整理，无法完全自动生成定期报告

b.问题解决分析思路

利用FineBI的多源数据连接，以及自助数据加工能力，保证数据的真实、准确、完整，继而有效的用于风险识别、计量、评估、监测和报告。
每个分公司、业务部门都可利用FineBI的自助分析与简便易上手的可视化组件，制作对应业务方向的风险分析dashboard，真正实现数据驱动业务。

c.方案/指标体系

分析指标：不良贷款余额、不良贷款完成率、存货比、比计划、季度风险指标、贷款五级分类占比
分析维度：时间、地理维度、各分行、业务条线等等
展现方式：组合图、饼图、指针图、明细表等等

具备监管指标管理功能，确保公司的外部风控指标持续符合标准。同时，根据各类风险管理特征，该看板还建立了相应的风险管理功能，以满足不同类型风险的管理需求。

3、权益分析

a.问题背景

目前的数据分析工作需要各业务部门在现有平台的业务数据明细表基础上手动加工，通过月报和季报等形式进行数据分析处理后，以图表形式呈现给领导和上级部门审阅，无法在平台中直观展现。
现有的数据分析统计主要以线下文件存储为主，数据采集、汇总、处理、审核和可视化等步骤都需要人力重复劳动，导致效率极低。

b.问题解决分析思路

利用FineBI从财务管理系统、万得（wind）系统及流动性管理系统等获得数据。同时也可以从EXCEL电子表格导入方式输入报表数据，方便快捷。
使用FineBI前端组件，将总部多部门多维度或汇总后进行分析，实现将所有机构按机构、条线、部门等形式通过多种财务分析方法（例：趋势分析法、比较分析法、环比分析法、结构分析法）进行展示、排名。

c.方案/指标体系

分析指标：净利润、利润预算、存贷款利息净收入、市场类业务利息净收入、中间业务净收入、营业费用等等
分析维度：时间、地理维度、各分行、业务条线等等
展现方式：组合图、饼图、指针图、明细表等等

该看板按照日、月、季度、年度等频度展示分析的权益指标，灵活定义权益分析的各项指标和分析结构的能力，可以对权益分析指标结果进行图形效果展示。且分析结果可以通过多种形式（如PDF、Excel等）导出，以便在各集团会议中展示分析成果。

4.资产负债分析

a.问题背景

在当前情况下，资产负债信息缺乏透明度，无法及时获知风险的具体来源；此外，数据反馈的时效性不高，导致大量的重复线下工作，并可能引发手工统计方面的偏差。

b.问题解决分析思路

根据业务部门需求设计分析指标，结合图表的联动和钻取，实现多维度动态展示业务数据，并通过PC端和移动端多平台展现，让业务人员实时查看数据。
基于业务部门报表设计模板，关联后台数据取数，实现定时自动化生成报表，通过不同查询条件实时自动生成所需报表。
通过数据抽取与整合，将业务平台数据转化为数据仓库，有效整合业务数据并形成有价值的数据资产。

c.方案/指标体系

分析指标：资产金额、资产结构占比等等
分析维度：时间、地理维度、资产项、资产结构等等
展现方式：组合图、饼图、指针图、明细表等等

三、金融数据分析框架

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篇幅有限只展示部分。（分享PPT在星球搜索“金融数据分析框架”）

......（由于篇幅有限）

文│来源：整合网络资源和个人实践经验，【数据分析·领地】星球领取完整版PPT~

附1：《银行业数据分析指南》

银行业数据分析框架指南（61页 PPT）.pptx

银行业数据分析指标.pdf

银行网点数据分析（43页 PPT）.ppt

银行数据应用建设方案（15页）.pptx

银行业应用架构优化与付服务创新规划蓝图（43页 PPT）.pptx

基于数据挖掘的信用卡客户细分与目标营销模型研究.ppt

腾讯安全-银行业数据安全白皮书(53页).pdf

《银行业金融机构数据治理指引》.pdf

金融领域的大数据分析.pdf