金融公司的項目組的數據核對

① 我所在金融公司規模很大，各個分司用的客戶系統不盡相同，總部要求我將客戶資料都收集起來進行分析，

客戶管理系統來自不同廠商，這問題太普遍了。總公司和分公司各自為政，用的不同系統這個現象很普遍，有的是歷史遺留問題，有的是因為之前用的軟體系統不夠強大，。

現在如果不想換整個系統，又想把所有系統數據打通，只能用1 01異構數據採集引擎來助力了。就算換整個系統，之前的系統數據也是需要導出的，數據來自不同的軟體廠商系統，資料庫格式不一樣、數據類型也不一樣，需要全部採集到一起，存儲到資料庫，然後結構化輸出，。異構數據採集全程機器人操作，不影響原有軟體使用。

② 合並報表中關聯方交易的雙方交易數據核對不符怎麼處理好

差額不大的話按小數抵消就算了 ，但如果差別較大或審計師認為不能承受，應當查明原因，無外有二種原因，一是單方掛賬，這種情況下應該調整個別會計報表，避免單方收益或損失（原因總能落實的）；二是未達賬項，這種情況下原則上也應當調整個別會計報表，但如果企業不願調整或已經做到下個年度了 那麼可以在合並報表層面做模擬調整，不過下個年度記得要沖回這個模擬調整項目。總之，合並范圍內的公司之間賬務核對不符是沒有道理的，原則就是必須核對一致，按小數抵消只是權宜之計 ，上不了檯面的。以上內容全部手打，綜合了多年審計經驗 ，望採納！

③ 汽車金融公司打電話來核對資料，沒接到，打了兩次，他還會不會在打來呀

肯定會再次打來的

④ 做一個大數據項目一個團隊一般如何分工的

今年我們項目組剛好入手一個教育大數據的項目，我們是研究一些教育大數據，從中挖掘出一些跟教育相關的因果關系一達到對這些數據進分析、處理,並從中挖掘出有價值的信息進行改善教育模式、提升教育質量的目的。我們項目組當時分組情況如下：信息採集組、數據清洗組、數據融合組、數據挖掘組、數據可視化組。

根據每組的名稱很好理解，信息採集組主要是通過網路爬蟲來採集數據，當然還可以根據業務需求，通過不同的方式來採集數據；數據清洗組主要就是把一些無效的臟數據找出來剔除或者替換，任務量其實很大，因為爬來的數據臟數據量很大，這個組的工作周期一般很長，任務也很重；數據融合組主要就是把爬來的課程信息把相似的歸類，有上下級關系的就按照子類父類的關系列好，這一組的工作非常不好完成，目前我們做的融合效果不算好，想融合好算是一個難點。數據挖掘組就是拿到可用的數據之後通過數據挖掘演算法，去研究之前設定好的影響因子之間的因果關系，主要的分類演算法有決策樹、貝葉斯分類、基於規則的分類、神經網路、持向量機 、懶惰學習演算法中的K-最近鄰分類和基於案例的推理等演算法；數據可視化組顧名思義就是把數據挖掘組的成果可視化展示，這樣可以直觀的看到數據之間的關系，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

⑤ 如何用VLOOKUP核對數據

用VLOOKUP核對數據方法如下：

1、打開excel數據表格，並把滑鼠放在d2 格上，後面的條件值填寫了幾個，實際可以不和簽名的名稱排列一樣。

⑥ 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。

⑦ 需要金融公司做盡職調查報告的數據來源，求推薦個好數據公司

你可以試試慧科訊業的服務，他們能做多媒體盡職調查，也能做行業熱點傳播信息報告，有AI技術，信息收集全面，平安證券，浦發銀行信用卡，中信證券，這些都是他們的合作企業，正適合你用。

⑧ 金融公司的銷售數據分析，屬於非銷售類崗位主要工作內容是做什麼

首先，金融行業抄的子襲行業包括很多，比如：銀行、證券、保險、基金、信託、私募等等。但這些子行業都會有很多相似的部門結構劃分，大致可以分為以下幾類：

• 銷售部門。所有的金融機構都有，通常分為個人、機構、渠道銷售，主要是根據銷售對象來區分，銷售在金融行業當中，相對專業要求略低，注意，只是略低。但是需要與人打交道的能力很強。

• 產品部門。主要業務是設計產品給銷售部門賣掉。總體來說，技術含量很高，需要熟悉產品相關的金融知識，要了解銷售的需求、客戶的需求，把這些需求轉化為其他部門需要的語言。

• 投資/交易部門。這個部門才是一般人通常所理解的「干金融的」，主要業務是把自己機構的錢或者客戶的錢，投資出去，獲得回報。研究、分析、思考、討論、決策。需要很強的專業知識、數學功底，研究分析能力，決策能力等等。

• 風控部門。主要業務是對公司的產品和其他部門的行為進行風險評估，需要了解行業、了解法規、了解產品。

• 當然還有很多其他業務部門，以上就是總結的共性。

⑨ 初次進金融公司做數據分析，急求該行業做excel時常用的函數公式，並展示一下具體操作實例和步驟

含函數講解及實例。僅供參考哦。