普陀区金融数据挖掘公司

『壹』 从事数据挖掘工作目前比较好的就业公司或行业

个人认为首选快销企业，比如食品、零售、商场、日用品牌；二是信息咨询公司；三是金融投资；四是互联网。以上名企就不用点名啦！

『贰』 金融数据分析工作内容主要是什么需要具备哪些技能后期是否有发展空间

1维护公司运营指标体系，根据业务线建立数据分析模型2研究用户生命周期用户画像几个人行为习惯，建立数学模型，理清关系的结论，写分析报告3不断完善和优化模型和数据分析结果。需要具备本科以上数学，统计计算机经济相关专业，熟悉统计分析数据挖掘，熟悉SPSS. sad. stata等统计分析平能熟悉操作一种软件3是具备独立编写数据分析报告能力，并能给出建议4具有数据挖掘相关项目实施经验者优先考虑，后期有发展空间

『叁』 中国有哪些金融大数据公司

中科院附属《互联网周刊》发布了2021年金融大数据30强榜单，并评选出今年以来在金融大数据方面取得突出进展的代表性企业。随着大数据和人工智能技术在金融领域的创新与实践，融汇金科上榜了！《互联网周刊》创刊于1998年，是中国互联网和it行业最成功的主流商业杂志之一。早在几年前，《互联网周刊》就开始在互联网行业发布各类榜单，在业内具有很高的权威性。此次入选榜单，无疑是对荣辉金科强大的研发能力和行业领先的金融科技布局的肯定。

中国金融服务业大数据分析服务市场总收入1093亿元，其中金融风险管理收入323亿元，客户生命周期管理收入770亿元，后者包括吸引新客户和现有客户管理。预计2019年至2024年，大数据分析服务市场将继续保持快速增长，2024年将达到2524亿元人民币，年复合增长率为18.2%。准确、客观、中立的大数据分析结果是客户寻求大数据分析服务的关键要素。独立服务商可以更准确地识别客户需求，避免利益冲突，保持客观性和中立性，更好地服务客户。2014年至2019年，金融服务业独立大数据分析服务提供商的市场份额将从2.3%提高到9.7%，预计2024年将进一步提高到16.8%。

『肆』 咨询公司的数据分析和数据挖掘是做些什么的呢待遇怎样

大大小小的咨询公司在国内非常多，具体做什么要看具体咨询公司的业务。一般来说大的咨询公司在数据挖掘和数据分析领域的应用主要在金融（银行、保险、担保等等）、电信、电子商务等行业，其他行业比如邮政等领域也有需求。典型应用主要包括违约、欺诈、评级、客户细分、营销响应、个性化推荐等等专题。这些随便一本数据挖掘的书都有介绍。
总的来说，在咨询公司工作，发展前景还是很好，待遇要看进什么级别的咨询公司了，这个不好说。

『伍』 谁有金融数据挖掘，关联规则分析与挖掘的一些介绍啊

接分啦。。。找到一篇不错的文章
楼主看下，参考资料：http://blog.csdn.net/ctu_85/archive/2008/09/16/2937486.aspx
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。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%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然

『陆』 金融数据挖掘学术型能在哪些部门工作

在金融方面就业比较好。金融行业的薪水与其他行业相比还是蛮高的。
除了纯粹的算法研究的工作以外，大多数都是金融方面相关数据挖掘的工作，因此，如果积累了许多金融知识，业务上的理论储备，对以后的工作上会有很大好处。不论是搞数据挖掘还是金融统计，一项最重要的技能是SAS，这个是从事统计金融或者数据挖掘的最基本的竞争力，如果搞的精的话，可以称作是核心竞争力，只要把SAS搞精通了，依然可以去从事大部分的数据挖掘工作，就业面会更广一点。总之，积累金融知识、学好SAS，不论从事金融行业的工作还是数据挖掘工作，都将得心应手。

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『柒』 金融行业都有哪些公司

1、乐信集团

乐信集团成立于2013年8月，旗下有多个业务，其中P2P业务是由桔子理财负责。主要业务包括：互联网理财品牌桔子理财、品质分期购物平台分期乐商城、金融资产开放平台鼎盛资产等。

乐信集团当前股价为16.81美元，总市值24.09亿美元，于美国东部时间12月21日(周四)在纳斯达克挂牌上市，融资1.2亿美元。

2、点牛金融

点牛金融营主体是上海点牛互联网金融信息服务有限公司，总部位于上海，成立于2015年11月。

是一家新型互联网金融信息服务应用，点牛金融是一家专注资金银行存管、专注车贷市场、依托智能风控核心技术的平台，旗下运营平台：点牛金融。美股代码：DNJR，股价为4.600美元，总市值为6693万美元。

3、拍拍贷

拍拍贷是中国第一家网络信用借贷平台，成立于2007年6月，公司全称为“上海拍拍贷金融信息服务有限公司”，总部位于上海，是国内用户规模最大的网络信用借贷平台之一。拍拍贷于美国纽交所上市，当前股价为7.33美元，公司总市值24.05亿美元。

4、融金所

融金所是深圳市融金所资本管理集团有限公司旗下的P2P平台，总部位于深圳市福田区，致力为有资金需要的中小企业提供安全有效的贷款服务，融金所的业务包括风险控制、资料审批、网络借贷、信用担保等形成了一站式的金融服务平台。

5、宜人贷

宜人贷是由宜信公司2012年推出，2015年12月18日，宜人贷在美国纽交所成功上市，股票代码：YRD。宜人贷通过互联网、大数据等科技手段，致力于提供高效便捷的个人信用借款与出借服务。宜人贷当前股价为38.590美元，总市值为23.08亿美元。

『捌』 金融数据挖掘的金融数据挖掘

丛书名： 管理、决策与信息系统丛书
作者： 马超群 等著
出 版 社： 科学出版社
出版时间： 2007-4-1
字数： 343000
版次： 1
页数： 278
纸张： 胶版纸
I S B N ： 9787030186515
包装： 平装
所属分类： 图书 >> 管理 >> 金融/投资 >> 金融理论
定价：￥35.00

『玖』 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

『拾』 金融信息服务公司的经营范围有哪些

接受来金融机构委托自从事金融信息技术外包，接受金融机构委托从事金融业务流程外包，接受金融机构委托从事金融知识流程外包，证券、保险咨询（不得从事金融、
证券、保险业务），商务信息咨询，投资管理，财务咨询（不得从事代理记账），计算机软件技术领域内技术开发、技术服务、技术咨询、技术转让，自有设备租赁
（不得从事金融租赁）、企业营销策划，电子商务（不得从事增值电信，金融业务），翻译服务，会务服务，市场信息咨询咨询与调查（不得从事社会调查、社会调
研、民意调查、民意测验），企业形象策划，广告的设计、制作，利用自有媒体发布广告，文化艺术交流策划。【企业经营涉及行政许可的，凭许可证件经营】