财经大数据技术应用基础 课件 项目一 财经大数据认知

一财经大数据认知项目项目一学习目标知识目标了解大数据的含义、特征、类型、应用范围和思维；了解财经大数据的含义、作用、价值及大数据对财务工作带来的挑战；掌握常见的大数据工具的特点和应用场景。能力目标能够根据给定的场景选择适用的大数据工具；能够根据给定的网址正确安装Python编程语言。素质目标通过认识大数据和财务大数据，培养基本的数据素养，为企业数字化运营提供数据阅读、操作、分析和讨论的基本素质支撑；通过学习常用的大数据工具，拓宽视野、更新知识储备，培养自觉学习，应用新一代信息技术的意识。项目一思维导图目录Contents认知财经大数据02认知大数据01盘点常用的大数据工具031.1认知大数据大数据是规模庞大、种类繁多且增长迅速的数据集合，超出传统数据处理能力范畴。它涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，能从海量信息中提取有价值内容。1.1.1大数据的含义1.1认知大数据1.1.2大数据的特征1.1认知大数据在计算机系统中数据单位是什么？1Byte（相当于一个英文字母，您的名字相当几个Bytes（））。Kilobyte（KB）=1024B相当于一则短篇故事的内容。Megabyte（MB）=1024KB相当于一则短篇小说的文字内容。Gigabyte（GB）=1024MB相当于贝多芬第五乐章交响曲乐谱内容。Terabyte（TB）=1024GB相当于1家医院所有X光图片信息量。Petabyte（PB）=1024TB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书信息内容。Exabyte（EB）=1024PB；5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语。Zettabyte（ZB）=1024EB如同全世界海滩上的沙子数量总和。Yottabyte（YB）=1024ZB相当于7000位人类体内的微细胞总和1.1.3大数据的类型1.1认知大数据结构化数据能够用数据或统一的结构加以表示的信息，称之为结构化数据，如数字、符号等。非结构化数据是指其字段长度可变，并且每个字段的记录可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，如全文文本，图像，声音，网页，影视，超媒体等信息。半结构化数据是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据，如XML、HTML文档。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。1.1.4大数据的类型1.1认知大数据大数据被视为数字经济发展的关键生产要素，能够帮助提高生产效率、实现智能生产和提升要素配置效率。它激发新动能和培育新业态，为数字经济发展提供强大动力。推动数字经济发展大数据的应用能够在国际形成技术、数据和创新的竞争格局，有利于将数据资源优势转化为国家竞争优势。实现数据规模、质量和应用水平的同步提升，增强国家在全球的竞争力。提升国家竞争优势大数据能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合。提升政府数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。促进治理能力现代化在工业生产中，每时每刻都在产生数据，如生产机床的转速、能耗，食品加工的温度、湿度等。有效利用工业大数据，可以加速产品创新，加快产品故障诊断，精准制订生产计划与排程，加强工业污染与环保检测。工业领域在农业生产中，大数据覆盖到耕地、播种、施肥、杀虫收割、存储、育种等各个环节。农业大数据既能用于指导农事生产、辅助农业决策，又能将这些环节的多源异构数据进行融合重构，通过数据挖掘分析出数据背后的规律，并予以可视化展示。农业领域“大数据+服务业”深度融合，推动了服务业向平台型、智慧型、共享型发展。在服务业，大数据技术不仅能够帮助服务型企业更好地进行服务行业市场定位，实现基础业务优化升级，还同5G、区块链、云计算等技术一道催生了数字经济的发展。服务业领域1.1.5大数据的应用1.1认知大数据1.1.7大数据思维1.1认知大数据01抽样在一定历史时期内曾经极大地推动了社会的发展，但在数据采集难度大、分析和处理困难的时候，抽样是一种权宜之计。大数据年代是全样的年代，抽样的场景将最终消失在历史长河中，全样数据能够更全面地反映实际情况。全样思维在小数据年代，人们对抽样的数据精益求精，容不得半点差错，导致系统逻辑特别复杂。大数据年代，因为我们采集了全样数据，数据中的异常、纰漏、疏忽、错误都是数据的实际情况，我们没有必要进行任何清洗，其结果是最接近客观事实的。容错思维03在小数据的年代，大家总是相信因果关系，而不认可其他关系，但因果关系是一个非常不稳定的关系。在大数据年代，我们不追求抽样，而追求全样，当全部数据都加入分析的时候，相关关系进入大数据专家的眼里，成为重要的分析依据。相关思维021.2认知财经大数据1.2.1财经大数据的含义1.2认知财经大数据财经大数据的定义财经大数据是指在财经领域中产生的庞大、多样化和高速增长的数据集合。这些数据来源广泛，涵盖了金融机构、市场交易和企业财务等多个方面，包含许多关于市场、企业和投资者行为的详细信息。财经大数据的价值通过对财经大数据的采集、储存、分析和应用，可以为金融机构、投资者、企业和政府等提供决策支持和商业洞察。例如，通过对市场数据的分析，金融机构可以更好地了解市场趋势，为投资决策提供依据。财经大数据的特点财经大数据具有数据量大、数据类型多样、数据更新速度快等特点。它不仅包括结构化的财务数据，还包括大量的非结构化数据，如市场新闻、社交媒体信息等。1.2.2大数据技术在财经领域的应用1.2认知财经大数据风险评估和预测大数据技术使得企业能够通过分析庞大的数据集，准确评估风险，并进行预测和决策。例如，通过对客户信用数据的分析，金融机构可以预测违约风险，提高风险管理水平。市场分析和个性化推荐大数据技术可以帮助金融机构更好地了解市场趋势、消费者偏好和行为模式。从而精准推送个性化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。交易和支付安全大数据技术可实时监测异常交易行为，识别欺诈风险，并提供实时反馈和防范措施。保障交易和支付的安全性，减少金融诈骗的发生。1.2.3大数据对财务工作的影响1.2认知财经大数据大数据时代，财务部门从传统核算工作转向管理类工作，职责定位发生变化。财务人员不再局限于整理凭证、管理账目等核算类工作，而是更多地参与到企业的战略决策中。在大数据技术的背景下，企业各职能部门之间的“信息孤岛”将被打破，建立互联互通的内部数据共享中心。财务部门与业务部门之间的协作更加紧密，实现业财一体化。传统模式下财务部门主要起到总结作用，而大数据时代财务数据更加广泛、及时。财务部门开始成为“探照灯”，利用大数据为企业洞察、预测未来，支持企业战略层面的管理决策。促进财务部门职能转变模糊财务部门与业务部门的界限促使财务工作“后端”走向“前端”1.2.4大数据在财务领域的应用场景1.2认知财经大数据提升财务风险管控能力大数据在风险管控方面比传统风险管理模式更有优势，能够看到传统模式下看不到的风险。通过设置规则和大数据分析，实现更精准的风险拦截和管理。提升预算的预测和资源配置能力大数据可以在预算预测和资源配置中发挥优势，带来传统预算管理难以实现的应用价值。例如，通过分析非结构化数据，提高预算预测的准确性和资源配置的合理性。提升经营分析的决策能力大数据能够帮助企业更好地认清自身情况，更加客观地看清行业情况与竞争态势。例如，通过分析社会化、社交化的数据，转化为企业的商情分析，为经营决策提供依据。重点应用在如下三个财务领域1.3盘点常用的大数据工具

1.3.1大数据工具Python1.3盘点常用的大数据工具Python的特点与优势结构简单语法清晰易于学习和维护。它拥有强大的库和框架支持，适用于数据分析、机器学习等多种场景。Python在大数据中的应用应用于数据预处理量化分析建模预测等环节。例如，通过使用NumPy、Pandas等库，实现数据的高效处理和分析。Python的安装与配置可以通过Python官网下载安装，也可以通过Anaconda平台安装。Anaconda提供了便捷的安装和环境管理功能，适合初学者使用。1.3.2大数据工具SQL1.3盘点常用的大数据工具SQL是一种高效优化的数据库操作语言，适用于大数据集的查询和聚合。它具有综合统一、高度非过程化、面向集合操作等特点。SQL的特点与优势SQLServer是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。可以通过微软官网下载安装，安装过程简单，适合企业级应用。SQL的下载与安装SQL广泛应用于数据库查询和操作，是关系型数据库的标准语言。例如，通过SQL语句，可以快速查询和更新数据库中的数据。SQL在大数据中的应用1.3.3大数据工具PowerBI1.3盘点常用的大数据工具PowerBI具有数据连接、数据建模、数据可视化等功能。它支持多种数据源，能够