普陀區金融數據挖掘公司

『壹』 從事數據挖掘工作目前比較好的就業公司或行業

個人認為首選快銷企業，比如食品、零售、商場、日用品牌；二是信息咨詢公司；三是金融投資；四是互聯網。以上名企就不用點名啦！

『貳』 金融數據分析工作內容主要是什麼需要具備哪些技能後期是否有發展空間

1維護公司運營指標體系，根據業務線建立數據分析模型2研究用戶生命周期用戶畫像幾個人行為習慣，建立數學模型，理清關系的結論，寫分析報告3不斷完善和優化模型和數據分析結果。需要具備本科以上數學，統計計算機經濟相關專業，熟悉統計分析數據挖掘，熟悉SPSS. sad. stata等統計分析平能熟悉操作一種軟體3是具備獨立編寫數據分析報告能力，並能給出建議4具有數據挖掘相關項目實施經驗者優先考慮，後期有發展空間

『叄』 中國有哪些金融大數據公司

中科院附屬《互聯網周刊》發布了2021年金融大數據30強榜單，並評選出今年以來在金融大數據方面取得突出進展的代表性企業。隨著大數據和人工智慧技術在金融領域的創新與實踐，融匯金科上榜了！《互聯網周刊》創刊於1998年，是中國互聯網和it行業最成功的主流商業雜志之一。早在幾年前，《互聯網周刊》就開始在互聯網行業發布各類榜單，在業內具有很高的權威性。此次入選榜單，無疑是對榮輝金科強大的研發能力和行業領先的金融科技布局的肯定。

中國金融服務業大數據分析服務市場總收入1093億元，其中金融風險管理收入323億元，客戶生命周期管理收入770億元，後者包括吸引新客戶和現有客戶管理。預計2019年至2024年，大數據分析服務市場將繼續保持快速增長，2024年將達到2524億元人民幣，年復合增長率為18.2%。准確、客觀、中立的大數據分析結果是客戶尋求大數據分析服務的關鍵要素。獨立服務商可以更准確地識別客戶需求，避免利益沖突，保持客觀性和中立性，更好地服務客戶。2014年至2019年，金融服務業獨立大數據分析服務提供商的市場份額將從2.3%提高到9.7%，預計2024年將進一步提高到16.8%。

『肆』 咨詢公司的數據分析和數據挖掘是做些什麼的呢待遇怎樣

大大小小的咨詢公司在國內非常多，具體做什麼要看具體咨詢公司的業務。一般來說大的咨詢公司在數據挖掘和數據分析領域的應用主要在金融（銀行、保險、擔保等等）、電信、電子商務等行業，其他行業比如郵政等領域也有需求。典型應用主要包括違約、欺詐、評級、客戶細分、營銷響應、個性化推薦等等專題。這些隨便一本數據挖掘的書都有介紹。
總的來說，在咨詢公司工作，發展前景還是很好，待遇要看進什麼級別的咨詢公司了，這個不好說。

『伍』 誰有金融數據挖掘，關聯規則分析與挖掘的一些介紹啊

接分啦。。。找到一篇不錯的文章
樓主看下，參考資料：http://blog.csdn.net/ctu_85/archive/2008/09/16/2937486.aspx
2.關聯規則挖掘過程、分類及其相關演算法
2.1關聯規則挖掘的過程
關聯規則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產生關聯規則(Association Rules)。
關聯規則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(Large Itemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現的頻率相對於所有記錄而言，必須達到某一水平。一項目組出現的頻率稱為支持度(Support)，以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以經由公式(1)求得包含{A,B}項目組的支持度，若支持度大於等於所設定的最小支持度(Minimum Support)門檻值時，則{A,B}稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組(Frequent k-itemset)，一般表示為Large k或Frequent k。演算法並從Large k的項目組中再產生Large k+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。
關聯規則挖掘的第二階段是要產生關聯規則(Association Rules)。從高頻項目組產生關聯規則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產生規則，在最小信賴度(Minimum Confidence)的條件門檻下，若一規則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規則為關聯規則。例如：經由高頻k-項目組{A,B}所產生的規則AB，其信賴度可經由公式(2)求得，若信賴度大於等於最小信賴度，則稱AB為關聯規則。
就沃爾馬案例而言，使用關聯規則挖掘技術，對交易資料庫中的紀錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小信賴度兩個門檻值，在此假設最小支持度min_support=5% 且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關聯規則將必須同時滿足以上兩個條件。若經過挖掘過程所找到的關聯規則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關聯規則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%於此應用範例中的意義為:在所有的交易紀錄資料中，至少有5%的交易呈現尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%於此應用範例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀錄資料中，至少有70%的交易會同時購買啤酒。因此，今後若有某消費者出現購買尿布的行為，超市將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據「尿布，啤酒」關聯規則，因為就該超市過去的交易紀錄而言，支持了「大部份購買尿布的交易，會同時購買啤酒」的消費行為。
從上面的介紹還可以看出，關聯規則挖掘通常比較適用與記錄中的指標取離散值的情況。如果原始資料庫中的指標值是取連續的數據，則在關聯規則挖掘之前應該進行適當的數據離散化（實際上就是將某個區間的值對應於某個值），數據的離散化是數據挖掘前的重要環節，離散化的過程是否合理將直接影響關聯規則的挖掘結果。
2.2關聯規則的分類
按照不同情況，關聯規則可以進行分類如下：
1.基於規則中處理的變數的類別，關聯規則可以分為布爾型和數值型。
布爾型關聯規則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變數之間的關系；而數值型關聯規則可以和多維關聯或多層關聯規則結合起來，對數值型欄位進行處理，將其進行動態的分割，或者直接對原始的數據進行處理，當然

『陸』 金融數據挖掘學術型能在哪些部門工作

在金融方面就業比較好。金融行業的薪水與其他行業相比還是蠻高的。
除了純粹的演算法研究的工作以外，大多數都是金融方面相關數據挖掘的工作，因此，如果積累了許多金融知識，業務上的理論儲備，對以後的工作上會有很大好處。不論是搞數據挖掘還是金融統計，一項最重要的技能是SAS，這個是從事統計金融或者數據挖掘的最基本的競爭力，如果搞的精的話，可以稱作是核心競爭力，只要把SAS搞精通了，依然可以去從事大部分的數據挖掘工作，就業面會更廣一點。總之，積累金融知識、學好SAS，不論從事金融行業的工作還是數據挖掘工作，都將得心應手。

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『柒』 金融行業都有哪些公司

1、樂信集團

樂信集團成立於2013年8月，旗下有多個業務，其中P2P業務是由桔子理財負責。主要業務包括：互聯網理財品牌桔子理財、品質分期購物平台分期樂商城、金融資產開放平台鼎盛資產等。

樂信集團當前股價為16.81美元，總市值24.09億美元，於美國東部時間12月21日(周四)在納斯達克掛牌上市，融資1.2億美元。

2、點牛金融

點牛金融營主體是上海點牛互聯網金融信息服務有限公司，總部位於上海，成立於2015年11月。

是一家新型互聯網金融信息服務應用，點牛金融是一家專注資金銀行存管、專注車貸市場、依託智能風控核心技術的平台，旗下運營平台：點牛金融。美股代碼：DNJR，股價為4.600美元，總市值為6693萬美元。

3、拍拍貸

拍拍貸是中國第一家網路信用借貸平台，成立於2007年6月，公司全稱為「上海拍拍貸金融信息服務有限公司」，總部位於上海，是國內用戶規模最大的網路信用借貸平台之一。拍拍貸於美國紐交所上市，當前股價為7.33美元，公司總市值24.05億美元。

4、融金所

融金所是深圳市融金所資本管理集團有限公司旗下的P2P平台，總部位於深圳市福田區，致力為有資金需要的中小企業提供安全有效的貸款服務，融金所的業務包括風險控制、資料審批、網路借貸、信用擔保等形成了一站式的金融服務平台。

5、宜人貸

宜人貸是由宜信公司2012年推出，2015年12月18日，宜人貸在美國紐交所成功上市，股票代碼：YRD。宜人貸通過互聯網、大數據等科技手段，致力於提供高效便捷的個人信用借款與出借服務。宜人貸當前股價為38.590美元，總市值為23.08億美元。

『捌』 金融數據挖掘的金融數據挖掘

叢書名： 管理、決策與信息系統叢書
作者： 馬超群 等著
出 版 社： 科學出版社
出版時間： 2007-4-1
字數： 343000
版次： 1
頁數： 278
紙張： 膠版紙
I S B N ： 9787030186515
包裝： 平裝
所屬分類： 圖書 >> 管理 >> 金融/投資 >> 金融理論
定價：￥35.00

『玖』 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

『拾』 金融信息服務公司的經營范圍有哪些

接受來金融機構委託自從事金融信息技術外包，接受金融機構委託從事金融業務流程外包，接受金融機構委託從事金融知識流程外包，證券、保險咨詢（不得從事金融、
證券、保險業務），商務信息咨詢，投資管理，財務咨詢（不得從事代理記賬），計算機軟體技術領域內技術開發、技術服務、技術咨詢、技術轉讓，自有設備租賃
（不得從事金融租賃）、企業營銷策劃，電子商務（不得從事增值電信，金融業務），翻譯服務，會務服務，市場信息咨詢咨詢與調查（不得從事社會調查、社會調
研、民意調查、民意測驗），企業形象策劃，廣告的設計、製作，利用自有媒體發布廣告，文化藝術交流策劃。【企業經營涉及行政許可的，憑許可證件經營】