极客笔记金融市场中的数据分析
目前数据分析的重要性是什么
数据分析在金融领域的应用正在全球范围内扩大。从大型金融机构到股市分析，金融市场依赖数据分析来更好地了解他们的消费者和趋势。
数据分析所需的技能有哪些
如果你想知道大型金融机构中是谁来分析大型数据集，金融数据分析师就是那些专业分析组织数据以为公司做出准确业务决策的专业人士。他们的主要责任之一就是分析和评估公司的财务信息。通常，在一个公司中，金融数据分析师与高管合作，如首席财务官（CFO）。
金融数据分析师的职责是从组织的记录中找到重要且相关的见解，并准备分析报告，帮助组织中的其他员工作出明智的决策。金融数据分析师可能需要收集有关互惠基金、股票、债券、可变年金和其他重要金融资产的成本数据。这些见解可以帮助公司和组织做出某些重要决策，包括公司的营销策略和促销策略。
由于对数据的高效分析和清理的需求，Python和R等编程语言常用于金融行业。下面列出的这些工具能够有效地组织和分析数据。
为什么需要数据分析
许多组织使用数据分析来分析和预测其财务记录（数据集）。数据分析可以出于以下一些优势进行，包括：
- 最小化可能出现的人为错误
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产生准确的结果
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在较短时间内提供准确的预测
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突出影响消费者行为和购买偏好的因素
数据分析中使用的工具列表
如今有许多软件和工具用于进行数据分析。下面列出了一些最受欢迎和常用的工具：
如何选择适合你数据的正确数据分析工具
假设你已经有了可用的数据集，你需要找到最好的工具来分析它。但是，如何找到最合适和适合你公司的工具呢？
以下是每个数据分析工具的简要概述，包括开源工具和商业付费工具，以及有关其用途、优势和劣势的信息。
选择适合的数据分析工具-考虑因素
在选择适当的数据分析工具时，需要考虑的一些因素包括：
- 工具/软件应用的可用性
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业务需求
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软件的许可和定价
现在我们已经提到了一些常用的数据分析工具，现在让我们详细了解每个数据分析工具。
1. Python
Python 是每个数据分析师都有效的数据分析工具，因为它具有广泛的应用范围。与其他编程语言相比，Python 更为注重可读性，并且由于在企业界的广泛使用，许多专业人员已经具备良好的知识。此外，Python 提供了各种适用于多种不同数据分析操作的资源库。Python 的 NumPy 和 Pandas 等库非常适用于一般数据处理以及简化复杂的机器学习任务。
- 优点 - 对初学者来说简单易学，常用
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缺点 - 相对内存效率较差
2. Microsoft Excel
Excel 是最知名的软件应用程序。它以其计算和绘图工具而广泛应用于数据分析。无论你的专业领域是什么，Excel 都是一个标准的数据分析工具。此外，它还提供了一系列额外功能，简化了数据操作。
- 优点 - 常用于数据输入和存储，用于计算
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缺点 - 无法轻松管理非结构化数据，对于大型数据集运行速度非常慢。
3. R 编程语言
与 Python 类似，R 是一种广为人知的开源编程语言。这个软件现如今广泛用于统计数据分析和计算。R 编程语言的优点之一是它可以与像 C++ 这样的编程语言集成。
- 优点 - 处理复杂的统计计算任务，并提供了丰富的数据分析工具。
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缺点 - 与 Python 等其他编程语言相比非常慢。
4. SQL（结构化查询语言）
结构化查询语言 (SQL) 是一种标准的特定领域数据库语言，用于创建、更新和操作关系数据库中的数据。要使用 SQL，并不需要对 SQL 有很深的了解。
- 优点 - 不区分大小写，效率更高
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缺点 - 不能处理更大的数据集
5. Tableau
你是否正在寻找一个用于创建财务数据交互式可视化的软件应用程序？Tableau 是最受欢迎和广泛使用的商业数据分析工具之一，允许你构建交互式可视化和仪表板，而无需深入了解编程。Tableau 非常用户友好，并且设计用于比大多数商业智能工具更好地处理海量数据。
- 优点： - 用户友好，处理大量数据，对软件的工作知识要求较少
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缺点： - 报表需要手动刷新，使用大型数据集时性能较慢
6. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI是一款用于可视化、收集和分析数据的商业智能（BI）软件工具。其用户界面与Excel相似且易于理解。使用Microsoft Power BI可以分析公司的财务数据以获取各种洞察。
- 优点： - 使用图表和仪表板讲述故事，提供开源版本（有付费和免费版本）
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缺点： - 用户界面庞大，免费版本的协作和发布功能有限
结论
我们讨论了数据分析的定义以及为何在当今金融市场中需要数据分析。在从我们的列表中最终选择一个数据分析工具后，如果您对该工具还不熟悉，您可以进一步探索它。您还可以查看我们下面的其他文章。