Анализ данных на финансовом рынке
Какова важность анализа данных в настоящее время?
Использование анализа данных в финансах расширяется во всем мире. Финансовые рынки, от крупных финансовых компаний до анализа фондового рынка, полагаются на анализ данных, чтобы лучше понять своих потребителей и тенденции.
Какие навыки необходимы для анализа данных?
Если вам интересно, кто анализирует большие наборы данных в огромной финансовой организации, аналитики финансовых данных — это профессионалы, которые анализируют данные любой организации, чтобы принимать точные бизнес-решения для своей компании. Одной из их ключевых обязанностей является анализ и оценка финансовой информации фирм. Часто в фирме аналитики финансовых данных сотрудничают с высшими руководителями компаний, такими как финансовые директора (CFO).
В обязанности аналитика финансовых данных входит поиск важной и актуальной информации из записей организации и подготовка аналитических отчетов, которые помогают другим сотрудникам организации принимать мудрые решения. Аналитик финансовых данных может потребоваться для сбора данных о стоимости взаимных фондов, акций, облигаций, переменных аннуитетов и других важных финансовых активов. Эти идеи могут помочь фирмам и организациям при принятии определенных важных решений, включая маркетинговую стратегию фирмы и стратегию продвижения.
Языки программирования, такие как Python и R, широко используются в финансовом секторе из-за необходимости эффективного анализа и «очистки» данных. Перечисленные ниже инструменты способны обеспечить эффективную организацию и анализ данных.
Зачем нужен анализ данных?
Аналитика данных используется во многих организациях для анализа и прогнозирования финансовых отчетов (наборов данных) организации. Анализ данных может быть проведен благодаря некоторым преимуществам, перечисленным ниже:
минимизировать возможность человеческих ошибок
дает точные и точные результаты
обеспечивает точные прогнозы за меньшее время
выделяет факторы, влияющие на поведение потребителей и покупательские предпочтения
Список инструментов, используемых в анализе данных
В наши дни доступно множество программного обеспечения и инструментов для анализа данных. Некоторые из наиболее популярных и часто используемых инструментов перечислены ниже —
Питон
Майкрософт Эксель
R Язык программирования
SQL (язык структурированных запросов)
-
Таблица
Microsoft Power BI
Как выбрать правильный инструмент анализа данных для ваших данных?
Допустим, у вас есть набор данных, и вам нужно найти лучший инструмент для его анализа. Но как найти наиболее подходящий и подходящий для вашей компании?
Ниже вы можете найти краткое описание каждого инструмента анализа данных, как с открытым исходным кодом, так и платного, а также информацию о его использовании, преимуществах и недостатках.
Выбор подходящего инструмента анализа данных: на что следует обратить внимание
При выборе подходящего инструмента анализа данных необходимо учитывать следующие факторы:
наличие инструмента/программного приложения
Потребности бизнеса
лицензирование и цены на программное обеспечение
Теперь, когда мы упомянули некоторые из часто используемых инструментов анализа данных, давайте теперь подробно рассмотрим каждый из инструментов анализа данных.
1. Питон
Python — эффективный инструмент анализа данных для каждого аналитика данных, поскольку он имеет широкий спектр приложений. По сравнению с другими языками программирования, Python уделяет больше внимания удобочитаемости, и из-за его широкого использования в корпоративном мире многие профессионалы уже имеют хорошие знания о нем. Более того, Python поставляется с широким спектром библиотек ресурсов, подходящих для широкого спектра разнообразных операций по анализу данных. Библиотеки Python, такие как NumPy и Pandas, идеально подходят для общей обработки данных, а также для упрощения сложных задач машинного обучения.
-
Преимущества – Простой и легкий в освоении для новичков, широко используемый.
Недостатки – Сравнительно низкая эффективность использования памяти.
2. Microsoft Excel
Excel – самое известное программное приложение. Он широко используется благодаря инструментам вычислений и построения графиков, которые отлично подходят для анализа данных. Независимо от вашей области знаний, Excel — это стандартный инструмент анализа данных. Более того, его полезные встроенные функции, включая сводные таблицы, в основном используются для сортировки данных. Он также предоставляет широкий спектр дополнительных функций, упрощающих манипулирование данными.
Преимущества – обычно используется для ввода и хранения данных, используется для вычислений.
Недостатки — неструктурированными данными сложно управлять, они работают очень медленно с большими наборами данных.
3. Язык программирования R.
Подобно Python, R — известный язык программирования с открытым исходным кодом. В наши дни это программное обеспечение широко используется для статистического анализа данных и вычислений. Одним из преимуществ языка программирования R является то, что его можно интегрировать с такими языками программирования, как C++.
Преимущества — решает сложные статистические вычислительные задачи и предоставляет широкий спектр инструментов для анализа данных.
Недостатки – очень медленный по сравнению с другими языками программирования, такими как Python.
4. SQL (язык структурированных запросов)
Язык структурированных запросов (SQL) — это стандартный предметно-ориентированный язык базы данных, который используется для создания, обновления и управления данными, присутствующими в реляционной базе данных. Чтобы использовать SQL, не требуется глубоких знаний SQL для использования этого языка программирования.
Преимущества – регистронезависим, более высокая эффективность.
Недостатки — не подходит для обработки больших наборов данных.
5. Таблица
Вы ищете программное обеспечение для создания интерактивной визуализации ваших финансовых данных? Tableau, один из наиболее предпочтительных и широко используемых коммерческих инструментов анализа данных, позволяет создавать интерактивные визуализации и информационные панели, не требуя от вас глубокого понимания программирования. Tableau невероятно удобен для пользователя и предназначен для обработки огромных объемов данных лучше, чем большинство инструментов бизнес-аналитики.
Преимущества – удобство в использовании, обработка больших объемов данных, требуется меньше знаний программного обеспечения.
Недостатки. Отчеты обновляются вручную, а производительность снижается при использовании больших наборов данных.
6. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI — это программный инструмент бизнес-аналитики (BI), который используется для визуализации, сбора и анализа данных. Его пользовательский интерфейс очень похож на интерфейс пользователя Excel и не требует пояснений. Финансовые данные компании можно проанализировать для получения различной информации с помощью Microsoft Power BI.
Преимущества – рассказывайте истории, используя диаграммы и информационные панели, открытый исходный код (доступны платная и бесплатная версии).
Недостатки – громоздкий пользовательский интерфейс, ограниченная совместная работа или публикация функций в бесплатной версии.
Заключение
Мы обсудили, что такое аналитика данных и почему она необходима на финансовых рынках в наши дни. После окончательного выбора инструмента анализа данных из нашего списка вы можете продолжить его изучение, если вы еще не знакомы с этим инструментом. Вы также можете ознакомиться с другими нашими статьями ниже.