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大数据金融是通过大数据技术搜集客户交易信息、网络社区交流行为、资金流走向等数据，大数据金融了解客户的消费习惯，从而针对不同的客户投放不同的营销和广告或分析客户的信用状况。由于大数据金融数据是根据客户自身行为而搜集，大数据金融客观真实，因此，大数据金融针对客户制定的营销方案和偏好推荐也能做到精准化。
大数据金融的特点如下：
1、影响大。由于互联网加快了数据的传播，而金融大数据又属于个人核心隐私材料。在我国互联网金融发展现状下，信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套。互联网金融单位的违约成本较低，容易引发多种金融风险问题，造成群体性事件；
2、数量多。互联网金融大数据是获取的个人的金融行为数据，而这是属于个人数据中非常高频使用的部分。国内互联网金融服务企业获取的互金大数据已经达到数百PB，而且还在不断高速增长中；
3、速度快。互联网金融业务主要信息由系统处理，操作流程完全标准化，业务处理速度更快。在用户画像和信用数据库等金融大数据的支持下，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，一笔业务从申请到完成只需要几秒钟。
法律依据：《中华人民共和国数据安全法》第五条
中央国家安全领导机构负责国家数据安全工作的决策和议事协调，研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策，统筹协调国家数据安全的重大事项和重要工作，建立国家数据安全工作协调机制。
CDA考试一定要报班吗？可以自学吗？
大数据分析师对应的是CDA二级大数据分析师考试。他们专注于构建管理数据模型的技术，仔细检查数据，并提供报告和可视化来解释数据隐藏的见解，模型的优化和改进等。你能拿到的薪水：大数据分析师作为架构的搭建者，在编程框架中举足轻重，月薪一般为25k-50k理论基础：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础软件要求：必要 SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark；可选R、Hadoop、Hbase、ZooKeeper、Pig等业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。
考试知己和考试宝典怎么样
CDA考试可以自己学，也可以报班学习。CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。CDA 行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。
CDA证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。随着社会的发展，CDA数据分析师需求会越来越来，CDA数据分析师也会越多越被人认可。
权威性：CDA 认证由行业协会、知名企业及业界专家学者共同制定与背书并于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性。
专业性：CDA认证标准符合当今全球数据科学技术潮流，满足各行业数字化发展中对数据相关岗位的人才要求，考试专家命题、评分公平、流程严格，具有高含金量。
认可度：CDA认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括中国电信、联通、中国人民银行、中国银行、中国烟草、国家电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等。
国际化：CDA与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，认证考点覆盖全球。CDA全球会员联盟开放式合作进一步建立企业会员与雇主联盟，具备中立性并逐步成为国际化认证标杆。
CDA Level I 包含以下科目：《职业道德与操守》、《数据库与 SQL 基础》、《统计学（初级）》、《业务数据分析》、《数据可视化》
PART 1 数据分析概述与职业操守（占比3%）
PART 2 数据结构（占比15%）
PART 3 数据库基础（占比17%）
PART 4 描述性统计分析（10%）
PART 5 多维数据透视分析（10%）
PART 6 业务数据分析（30%）
PART 7 业务分析报告与数据可视化报表（15%）
CDA Level II 包含以下科目：《数据采集与数据处理》、《统计分析》、《商业策略分析》、《数据治理》
PART 1 数据采集与处理（占比12%）
PART 2 数据模型管理（占比3%）
PART 3 标签体系与用户画像（占比5%）
PART 4 统计分析（占比25%）
PART 5 数据分析模型（占比40%）
PART 6 数字化工作方法（占比15%）
CDA Level III 包含以下科目：《数据挖掘与高级数据处理》、《自然语言处理与文本分析》、《算法应用与实战》
PART 1 数据挖掘概论（占比15%）
PART 2 高级数据处理与特征工程（占比25%）
PART 3 自然语言处理与文本分析（占比20%）
PART 4 机器学习算法（占比40%）
PART 5 机器学习实战（案例操作部分）
要了解
关于“什么是大数据金融”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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希望本篇文章《什么是大数据金融》能对你有所帮助！
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