一、人民银行金融数据中心工作怎么样啊？
应该挺好的，毕竟是央行，况且最重要的是先进去，以后在人行内部机会也会很多的。
二、传统银行在金融大数据创新的体现？
1.基于大数据洞悉客户需求,提高银行服务意识 作为传统银行,面对金融业的创新,我们必须要积极的行动起来,不能坐以待毙。传统银行必须紧跟时代发展方向,提高自身的服务意识,利用大数据技术,深入发掘客户的需求。
2.树立大数据理念,开拓新的业务领域,提升银行核心竞争力。根据互联网金融企业的创新,传统银行也要紧跟时代发展步伐。
3.全面整合银行内外部数据,搭建大数据平台 。
三、大数据金融的七大特征？
大数据金融具有七大特征：高维、多源、实时性、不确定性、异构性、安全性和价值密度大。
高维指数据特征维数多，难以传统分析法处理；多源指采集数据来自不同的渠道，各异性不一；实时性指数据采集、处理和分析需要实时完成；不确定性指数据的不确定性较高，需采用多种方法进行分析；异构性指业务命题和数据源中数据的不匹配性；安全性指大数据金融的数据存储与传输对信息安全有要求；价值密度大指对数据的挖掘分析能够带来重要的经济价值。
四、金融学本科毕业论文，如何找某个具体银行的数据？
谢邀，我在分析某个银行时，需要详细数据作为论证依据。一般包括以下这六个维度的数据，这样分析就能够更加全面和准确。
维度01、银行财务指标数据。
营业收入、利润总额、净利润、归母净利润、利息净收入、手续费净收入、业务及管理费、总资产、总负债、净资产、归母净资产、同业存拆入、应付债券、经营现金流、投资现金流、筹资现金流、净现金流。
维度02、银行专项指标数据。
不良贷款率、拨备覆盖率、贷款拨备率、资本杠杆率、净利息收益率、净利差、生息资产收益率、计息负债成本率、成本收入比、非利息收入占比、净资产收益率、资产净利率、存贷比。流动性比率、流动性覆盖率、流动性匹配率、优流动资产充足率、净稳定资金比例、备付金率、资本充足率、一级资本充足率、核心一级充足率、单一最大贷款比、最大十家贷款比、不良贷款、存款总额、贷款总额、生息资产、计息负债、资本净额、一级资本净额、核心一级净额。
维度03、银行贷款五级分类数据。
贷款总额、贷款总额同比、不良贷款、不良贷款同比、不良贷款率、不良贷款率同比。正常类、正常类同比、正常类占比、正常类迁徙率。关注类、关注类同比、关注类占比、关注类迁徙率。次级类、次级类同比、次级类占比、次级类迁徙率。可疑类、可疑类同比、可疑类占比、可疑类迁徙率。损失类、损失类同比、损失类占比、损失类迁徙率。
维度04、银行贷款结构数据。
贷款和垫款总额、贷款和垫款总额同比、贷款和垫款总额占比、贷款损失准备、贷款损失准备同比、贷款损失准备占比、贷款和垫款净额、贷款和垫款净额同比、贷款和垫款净额占比。客户贷款和垫款、客户贷款和垫款同比、客户贷款和垫款占比、公司贷款和垫款、公司贷款和垫款同比、公司贷款和垫款占比、贴现、贴现同比、贴现占比、贸易融资、贸易融资同比、贸易融资占比、押汇、押汇同比、押汇占比、应收融资租赁款。应收融资租赁款同比、应收融资租赁款占比、零售贷款和垫款、零售贷款和垫款同比、零售贷款和垫款占比。个人住房贷款、个人住房贷款同比、个人住房贷款占比、信用卡贷款及垫款。信用卡贷垫款同比、信用卡贷垫款占比个人消费贷款。个人消费贷款同比、个人消费贷款占比、个人经营贷款。个人经营贷款同比、个人经营贷款占比、个人质押贷款、个人质押贷款同比、个人质押贷款占比。汽车贷款、汽车贷款同比、汽车贷款占比、农户贷款、农户贷款同比、农户贷款占比、个人助业贷款。个人助业贷款同比、个人助业贷款占比。
维度05、银行逾期贷款数据。
合计、合计同比、合计占比、信用贷款、信用贷款同比、信用贷款占比、保证贷款。保证贷款同比、保证贷款占比、抵押贷款。抵押贷款同比、抵押贷款占比、质押贷款。质押贷款同比、质押贷款占比。逾期1-90天。逾期1-90天贷款同比、逾期1-90天贷款占比、逾期1-90天信用贷款。逾期1-90天信用贷款同比、逾期1-90天信用贷款占比、逾期1-90天保证贷款。逾期1-90天保证贷款同比、逾期1-90天保证贷款占比、逾期1-90天抵押贷款。逾期1-90天抵押贷款同比、逾期1-90天抵押贷款占比、逾期1-90天质押贷款。逾期1-90天质押贷款同比、逾期1-90天质押贷款占比。逾期91-360天。逾期91-360天同比、逾期91-360天占比、逾期91-360天信用贷款。逾期91-360天信用贷款同比、逾期91-360天信用贷款占比、逾期91-360天保证贷款。逾期91-360天保证贷款同比、逾期91-360天保证贷款占比、逾期91-360天抵押贷款。逾期91-360天抵押贷款同比、逾期91-360天抵押贷款占比、逾期91-360天质押贷款。逾期91-360天质押贷款同比、逾期91-360天质押贷款占比。逾期361天-3年。逾期361天-3年同比、逾期361天-3年占比、逾期361天-3年信用贷款。逾期361天-3年信用贷款同比、逾期361天-3年信用贷款占比、逾期361天-3年保证贷款、逾期361天-3年保证贷款同比、逾期361天-3年保证贷款占比、逾期361天-3年抵押贷款、逾期361天-3年抵押贷款同比、逾期361天-3年抵押贷款占比、逾期361天-3年质押贷款、逾期361天-3年质押贷款同比、逾期361天-3年质押贷款占比。逾期3年以上、逾期3年以上同比、逾期3年以上占比、逾期3年以上信用贷款、逾期3年以上信用贷款同比、逾期3年以上信用贷款占比、逾期3年以上保证贷款。逾期3年以上保证贷款同比、逾期3年以上保证贷款占比、逾期3年以上抵押贷款、逾期3年以上抵押贷款同比、逾期3年以上抵押贷款占比、逾期3年以上质押贷款、逾期3年以上质押贷款同比、逾期3年以上质押贷款占比。
维度06、银行业务经营数据。
个人金融资产规模、个人存款金额、个人存款客户数量(万户)、个人贷款金额、个人贷款客户数量(万户)、私人银行管理资产规模、私人银行客户数量(万户)、财富客户资产规模、财富客户数量(万户)银行卡发卡量(万张)银行卡消费额、借记卡发卡量(万张)借记卡消费额、信用卡发卡量(万张)信用卡消费额、信用卡透支余额、信用卡不良率、理财产品余额。个人理财产品余额。对公理财产品余额。保本理财产品余额。非保本理财产品余额。净值型理财产品余额。托管资产规模。受托管理养老金基金规模。养老金个人账户数量(万户)托管养老金基金规模。受托管理企业年金规模。企业年金个人账户数量(万户)托管企业年金规模。营业网点及机构(个)自助银行(个)自助设备数量(台)电话银行接通数(万通)网银客户数(万户)网银交易额。个人网银客户数(万户)个人网银交易额。企业网银客户数(万户)企业网银交易额。手机银行客户数(万户)、手机银行交易额、个人手机银行客户数(万户)、个人手机银行交易额、企业手机银行客户数(万户)、企业手机银行交易额、电子银行客户数(万户)、电子银行交易额、个人电子银行客户数(万户)、个人电子银行交易额、企业电子银行客户数(万户)、企业电子银行交易额、微信银行客户数(万户)、微信银行交易额、直销银行客户数(万户)、交易银行签约客户数(万户)、交易银行交易额、新增专利授权数量(项)、专利授权总数(项)、发明专利(项)。
最后：附上全部银行名单。
五、金融数据 经济数据还有什么？
1、 CCER资本市场数据库：CCER数据库全面覆盖了资本市场的各个层次和多个领域，内容主要包括：财务数据、交易数据、治理结构数据库等。
2、CCER宏观经济数据：宏观数据库提供完整的全国宏观和地区宏观经济数据、行业和区域经济数据以及进出口贸易等数据。
3、CCER货币市场数据：货币市场数据覆盖货币市场和货币政策、银行间拆借、银行间回购、外汇市场和黄金市场等主要货币市场交易和政策信息。
4、CCER特供数据库服务：特供数据库服务提供全国大中型企业数据、海关进出口数据以及特有的医疗数据信息。
六、银行大数据架构：实现智能金融的关键
银行大数据架构的重要性
在当今数字化时代，银行业面临着巨大的数据挑战。海量的数据涌入银行系统，包括客户交易记录、账户信息、市场数据等等。银行大数据架构的设计与实施对于银行业来说至关重要，它不仅可以帮助银行管理大量数据，还可以通过数据分析为银行业务的智能化决策提供支持。
银行大数据架构的核心组成
银行大数据架构主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用四个主要环节。
数据采集
银行需要从各个渠道和系统中收集数据，包括ATM机、网银、手机银行等。采集到的数据需要经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。
数据存储
银行大数据架构需要可靠和高效的数据存储系统。传统的关系数据库往往无法满足大数据处理的需求，因此很多银行选择采用分布式存储系统，如Hadoop和HBase，来存储和管理海量数据。
数据处理
银行的数据处理包括数据清洗、数据分析和数据建模等环节。数据清洗是为了去除数据中的噪音和冗余，确保数据的质量。数据分析和数据建模可以帮助银行发现隐藏在数据中的模式和规律，并为业务决策提供依据。
数据应用
通过数据应用，银行可以将数据转化为价值。数据应用可以包括风险管理、营销推荐、客户关系管理等方面。通过对大数据的分析，银行可以更好地了解客户需求、提高风险控制能力，进而提供个性化的金融服务。
银行大数据架构的优势与挑战
银行大数据架构的优势在于能够处理和分析大规模的数据，为银行业务提供更准确和实时的决策支持。同时，银行大数据架构也面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护、技术成本和人才培养等方面。
未来发展趋势
随着人工智能、机器学习和云计算等技术的不断发展，银行大数据架构将不断向更智能化和自动化的方向发展。银行将能够更好地利用大数据来改进产品和服务，提高效率和用户体验。
感谢您阅读本文，通过银行大数据架构，银行能够更好地管理和分析数据，为业务决策提供准确和实时的支持，进而提供更好的金融服务。
七、金融数据的特点？
金融数据是指金融行业所涉及的市场数据、公司数据、行业指数和定价数据等的统称，凡是金融行业涉及相关的数据都可以归入金融市场大数据体系中，为从业者进行市场分析提供参考。
以路孚特（前身是汤森路透的金融与风险业务板块）所提供的金融数据为参考，能够覆盖所有主要金融市场（包括股票、固收、商品和外汇等），帮助用户从海量的数据中寻找到合理有效的数据，并且从中判断出市场预期发展情况和价值。
八、什么叫数据金融？
数据金融是指利用大数据强大的洞察力，挖掘出金融业的内部规律，并推动互联网金融的转型与创新。
目前金融业作为传统行业之一，也会同样感受到了“数据地震”，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，也就会面临被淘汰的危险。
九、金融数据在哪查？
不请自来啦，推荐几个网站：
1、镝数聚：
镝数聚-权威数据 海量聚合提供了近百个细分行业、近120多万份数据和报告，网站内容丰富，搜索关键热词和导航栏汇集了特色板块，值得没事多看看；直接搜索“金融业”这一关键词，会出来很多报告，而且相当一部分是免费的。镝数聚-权威数据 海量聚合提供了近百个细分行业、近120多万份数据和报告，网站内容丰富，搜索关键热词和导航栏汇集了特色板块，值得没事多看看；直接搜索“金融业”这一关键词，会出来很多报告，而且相当一部分是免费的。
2、政府官方提供的一些财政数据
证券监督管理委员会 http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/sjtj/
提供证券市场报告统计，有月数据、周数据，可以根据需要进行查找～
3、金融财经网站，这些网站上面既有股票走势情况，也有公司最近动态
第一财经研究院 http://www.cbnri.org/publication/qijianbaogao/东方财富网 http://data.eastmoney.com/center/同花顺 http://data.10jqka.com.cn/动脉橙 https://vbdata.cn/eventList投中研究院 https://www.chinaventure.com.cn/report/list.html披露易 https://www.hkexnews.hk/index_c.htm苏宁金融研究院 http://sif.suning.com/article/list/201/1巨潮资讯网 http://www.cninfo.com.cn/new/index证券时报网 https://data.stcn.com/和讯网 http://data.hexun.com/见微数据 https://www.jianweidata.com/Index
十、金融银行知识？
银行基本知识:
1，储存及贷款基础知识
(1)对公存款：活期存款，定期存款，通知存款，协定存款
(2)储蓄存款：活期存款，整存整取，零存整取，定活两便，存本取息，通知存款，教育储蓄
2，银行卡基础知识
银行卡分为：借记卡，贷记卡和准贷记卡（先存款，后消费，不能透支）
3，信用卡基础知识
信用卡：是金融机构向资信良好的个人和机构签发的一种信用凭证，持卡人可在指定的特约商户购物或获得服务。
