金融数据分析用哪些分析软件Python,R还是SQL？

发布时间：2022-11-08      游览量：1725

• 报表数据分析数据可视化优秀案例常用的数据分析方法

首先，你想学习如何进行金融数据分析，SQL是一定要学的。SQL不是编程语言是数据库查询语言，掌握SQL是做数据分析应该具备的最基本能力。

其次，Python和R语言的话建议先学习Python，后续如果想深入并且偏向于数理统计这一块专业性的话再学习R。

此外，除了基本必备的技能和编程语言外，还可以学习了解一些商用的数据分析软件，尤其是在金融行业沉淀较深拥有丰富经验的数据分析软件。

比如思迈特软件的Smartbi，是一站式BI大数据分析平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。

 

Smartbi覆盖客户行业侧重银行等金融领域，从早期一直扎根银行，经过多年历练，行业经验丰富，功能实力雄厚，在中国BI金融领域占有率绝对领先同行。

2021世界500强中的国内银行，80%选择Smartbi；全球财富银行500强有11家国内银行，其中8家使用Smartbi；国内排名前10的保险公司，已有6家使用Smartbi；国内排名前10的证券公司，已覆盖5家。

此外Smartbi产品在1000多个大型金融客户项目中锤炼过，能完全满足金融用户高性能、高稳定性、高安全性的要求。

此外，Smartbi还提供丰富行业化场景化的解决方案：

1、银行统一数据门户平台

通过统一流量入口、统一权限管控、统一服务运营、为行内数据用户构建快捷精准、灵活开放的数据服务。数据应用门户旨在通过项目建设，在全行范围内推广数字化分析、数字化营销和数字化风险控制；让大数据应用和分析走进全行员工和管理者工作中，激发各层级人员对于数据的认知、挖掘和运用。

2、自助分析平台

打破“业务提需求，IT做需求”传统模式，解决以往数据业务需求变更频繁、IT部门需求过多、IT与业务交互流程长、实施周期长、维护成本高等行业问题，降低业务用户分析数据的门槛，满足不同业务部门的数据分析场景，让业务用户也可以灵活使用数据。

3、资管应用分析平台

将资管各种系统的数据，采集接入到数据中心，建设良好的数据架构对数据进行整合和汇总，为资管经营管理、营销风控等业务的高效管理提供统一的数据支撑。

4、保险AI平台

客户内部APP中集成了NLA技术，高层领导不需要记住指标、报表的情况，只需要每天通过手机以对话方式询问想看的数据，就能快速准确地掌握企业经营情况。