金融公司的项目组的数据核对

① 我所在金融公司规模很大，各个分司用的客户系统不尽相同，总部要求我将客户资料都收集起来进行分析，

客户管理系统来自不同厂商，这问题太普遍了。总公司和分公司各自为政，用的不同系统这个现象很普遍，有的是历史遗留问题，有的是因为之前用的软件系统不够强大，。

现在如果不想换整个系统，又想把所有系统数据打通，只能用1 01异构数据采集引擎来助力了。就算换整个系统，之前的系统数据也是需要导出的，数据来自不同的软件厂商系统，数据库格式不一样、数据类型也不一样，需要全部采集到一起，存储到数据库，然后结构化输出，。异构数据采集全程机器人操作，不影响原有软件使用。

② 合并报表中关联方交易的双方交易数据核对不符怎么处理好

差额不大的话按小数抵消就算了 ，但如果差别较大或审计师认为不能承受，应当查明原因，无外有二种原因，一是单方挂账，这种情况下应该调整个别会计报表，避免单方收益或损失（原因总能落实的）；二是未达账项，这种情况下原则上也应当调整个别会计报表，但如果企业不愿调整或已经做到下个年度了 那么可以在合并报表层面做模拟调整，不过下个年度记得要冲回这个模拟调整项目。总之，合并范围内的公司之间账务核对不符是没有道理的，原则就是必须核对一致，按小数抵消只是权宜之计 ，上不了台面的。以上内容全部手打，综合了多年审计经验 ，望采纳！

③ 汽车金融公司打电话来核对资料，没接到，打了两次，他还会不会在打来呀

肯定会再次打来的

④ 做一个大数据项目一个团队一般如何分工的

今年我们项目组刚好入手一个教育大数据的项目，我们是研究一些教育大数据，从中挖掘出一些跟教育相关的因果关系一达到对这些数据进分析、处理,并从中挖掘出有价值的信息进行改善教育模式、提升教育质量的目的。我们项目组当时分组情况如下：信息采集组、数据清洗组、数据融合组、数据挖掘组、数据可视化组。

根据每组的名称很好理解，信息采集组主要是通过网络爬虫来采集数据，当然还可以根据业务需求，通过不同的方式来采集数据；数据清洗组主要就是把一些无效的脏数据找出来剔除或者替换，任务量其实很大，因为爬来的数据脏数据量很大，这个组的工作周期一般很长，任务也很重；数据融合组主要就是把爬来的课程信息把相似的归类，有上下级关系的就按照子类父类的关系列好，这一组的工作非常不好完成，目前我们做的融合效果不算好，想融合好算是一个难点。数据挖掘组就是拿到可用的数据之后通过数据挖掘算法，去研究之前设定好的影响因子之间的因果关系，主要的分类算法有决策树、贝叶斯分类、基于规则的分类、神经网络、持向量机 、懒惰学习算法中的K-最近邻分类和基于案例的推理等算法；数据可视化组顾名思义就是把数据挖掘组的成果可视化展示，这样可以直观的看到数据之间的关系，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

⑤ 如何用VLOOKUP核对数据

用VLOOKUP核对数据方法如下：

1、打开excel数据表格，并把鼠标放在d2 格上，后面的条件值填写了几个，实际可以不和签名的名称排列一样。

⑥ 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。

⑦ 需要金融公司做尽职调查报告的数据来源，求推荐个好数据公司

你可以试试慧科讯业的服务，他们能做多媒体尽职调查，也能做行业热点传播信息报告，有AI技术，信息收集全面，平安证券，浦发银行信用卡，中信证券，这些都是他们的合作企业，正适合你用。

⑧ 金融公司的销售数据分析，属于非销售类岗位主要工作内容是做什么

首先，金融行业抄的子袭行业包括很多，比如：银行、证券、保险、基金、信托、私募等等。但这些子行业都会有很多相似的部门结构划分，大致可以分为以下几类：

• 销售部门。所有的金融机构都有，通常分为个人、机构、渠道销售，主要是根据销售对象来区分，销售在金融行业当中，相对专业要求略低，注意，只是略低。但是需要与人打交道的能力很强。

• 产品部门。主要业务是设计产品给销售部门卖掉。总体来说，技术含量很高，需要熟悉产品相关的金融知识，要了解销售的需求、客户的需求，把这些需求转化为其他部门需要的语言。

• 投资/交易部门。这个部门才是一般人通常所理解的“干金融的”，主要业务是把自己机构的钱或者客户的钱，投资出去，获得回报。研究、分析、思考、讨论、决策。需要很强的专业知识、数学功底，研究分析能力，决策能力等等。

• 风控部门。主要业务是对公司的产品和其他部门的行为进行风险评估，需要了解行业、了解法规、了解产品。

• 当然还有很多其他业务部门，以上就是总结的共性。

⑨ 初次进金融公司做数据分析，急求该行业做excel时常用的函数公式，并展示一下具体操作实例和步骤

含函数讲解及实例。仅供参考哦。