浅谈大数据思维在金融学研究中的运用

2021-03-24 10:36尼珍尼玛德吉郝佳琦
科学与生活 2021年29期
关键词:大数据思维金融学信息

尼珍 尼玛德吉 郝佳琦

摘要:金融学融入大数据思维是时代发展的要求所迫,大数据思维能够帮助这个行业应付冗多的数据,从这些数据中获取想要的信息。因而金融学应当适当融入大数据思维。

关键词:大数据思维;金融学;信息;研究

引言

随着时间的飞速流逝,人类社会的各行各业发展到了尴尬阶段,尤其是对于金融学行业来讲,它们更需要找到新的发展方向。任何一个事物的发展都是有始有终的,虽然我们没有办法阻止这些事物走向发展的终点,但是我们可以采用一些方式来更好的延长事物发展的时间。金融学行业面对数据冲击,它就可以融入大数据思维,来促进自己的发展。

一、关于大数据思维和金融学研究的简介

1.1大数据思维的亮点

大数据思维从它的字面意义上可以理解为与大数据有关的思维运作方式。大数据是当前中国各行各业发展的主要热潮,中国的各行各业都开始尝试运用大数据,他们希望能够早一步为自己的行业发展做好准备,部分行业认识到了大数据未来发展的可能性,所以他们将大数据融入到自己未来的行业发展方向。随着时间的飞速流逝,各种电子产品和网络产品应势而生,这些产品为人类社会带来了各种各样的信息数据。中国的各行各业都相应的受到这些数据的影响,但是很多行业面临冗多的信息数据不知道如何下手处理,分析出来的数据结果往往也不够准确,最终影响这些行业的发展和对信息的判断。但是大数据的应用 可以很好的解决这一个问题,大数据可以在很短的时间内排列并处理好这些数据,大数据的亮点主要表现在以下几个方面。

(一)处理时间短,获得信息准确。大数据相当于一个大的超级计算机,巨大的数据输入相关系统以后,大数据可以在很短的时间内对这些数据进行分析和处理,顶分类把它们归结在不同的文件夹中,以方便工作人员使用和查找。

(二)不易丢失,保密性十分强。大数据处理完相关数据以后,工作人员可以对 其设置密码或者是人脸识别,只有具有相关权利的工作人员才可以使用和查找这些数据,一旦其他的不法人员企图查找这些数据时,大数据系统会自动发出相应的警报。大数据处理完相关数据以后,后台系统会自动保存大量的备份,当原件数据丢失以后,这些备份的数据可以及时的派上用场,防止造成更大的工作失误。

(三)处理信息准确度高。经过大数据处理完以后的数据,具有很强的准确度和规律。通过这些处理完的数据,工作人员可以从中获取自己想要的信息,并且这些信息可以被用作来决策。

1.2传统金融学研究的弊端

对于金融学行业来讲,他们需要做出准确的判断或决策。一旦判断或决策出了任何的差错,对整个行业来讲都是致命的打击,金融行业最容易受到外在因素的影响,所以金融行业必须做好信息研究工作,不放过外界的任何的一个新消息。但是金融学仍然采用传统的研究方式。金融学传统的研究方式获取外界信息的速度十分缓慢,在研究相关数据的时候,花费的时间比较长。那么在这种情况下,金融学工作人员需要等待很长的一段时间,才能获取想要的数据,以方便自己决策。

二、大数据思维为金融学研究带来的价值

2.1使得数据分析简单明了

当金融学研究工作融入大数据社会以后,不仅可以改变传统研究方式存在的弊端,进一步提高处理信息的速度和准确度,而且也能够帮助金融学行业做出更准确的进去决策和判断。大数据可以帮助金融学行业分析冗多的数据,当金融学行业面临复杂的外界数据时,大数据可以在第一时间内对这些数据进行收集和处理,然后迅速的排列和总结,从中得出一些规律。总结出来的规律有利于金融学的工作人员进行决策工作。并且很多复杂混乱的数据经过大数据思维处理以后,變得更加的简单明了,金融学研究工作人员可以减少分析数据的时间,在更快的时间内做好信息决策工作。

2.2确保数据准确

传统的研究方式在很大的程度上难以保证数据来源的准确性,所以金融学研究工作人员在处理数据前,需要一遍又一遍的核对这些数据的来源,这样做的方式是为了保证这些数据是准确的。大数据思维的应用可以很好的解决的这一个问题,大数据在收集外界数据的时候,可以自动筛选出数据值偏差较大的数据,最终得出来比较准确的数据,以供参考。

2.3及时获取同行信息,分析行业情况

对于金融学行业来讲,他们需要时时刻刻关注这个行业的信息,在第一时间内获取这个行业的最新信息是金融学进行研究工作的前提,因为研究工作需要在行业信息数据的基础上展开。大数据思维可以帮助金融学行业获取同行的最新信息,分析这个行业的最新情况。在大数据的分析下,金融学行业可以最早知道本行业的发展情况,结合这个行业其它企业的发展数据,及时的调整自身的发展方向。总而言之,金融学研究引入大数据思维具有很多方面的好处,更好地促进自己的发展。

三、结束语

如今的金融学要面临太多的行业数据和其他各种各样的数据,因而它们必须找到一种更好处理数据的方式。金融学的研究工作可以融合大数据思维,以便更好的处理冗多的数据。

参考文献

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