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大数据思维在金融学研究中的运用

2020-04-08于梦

商情 2020年7期
关键词:大数据思维运用策略

于梦

【摘要】随着当前时代信息技术的进一步发展,大数据技术已经成为信息时代发展过程中一项非常主流的发展趋势,同时也形成了相应的大数据思维并应用于各行各业,对促进行业技术改革、模式创新等均发挥了非常重要的作用。同时在大数据技术不断发展且普及应用的过程中,各行各业也必须结合当前大数据技术发展的背景并合理的将大数据技术应用于行业改革创新的发展过程中,应对大数据技术普及时带来的各项风险,如此才能确保行业的发展速度与发展质量。基于此,本文将以大数据思维为例,针对大数据思维在金融学研究中的运用进行分析总结。

【关键词】大数据思维;概念内容;运用优势;运用策略

随着当前全球范围内金融经济的持续火爆发展,金融学已经成为当前全球范围内一项非常重要的研究学科,其对于全球范围内经济健康快速发展发挥了非常重要的促进作用。然而金融学本身的发展也需要借助其他行业、其他思想、其他理念与其他技术的辅助,因此结合当前时代的技术背景,将大数据技术中的大数据思维应用于金融学研究过程中,对促进金融学的进一步发展具有非常重要的意义。尤其是金融学本身是一项非常复杂的学科,其不仅包含大量的典型经济理论,更包含了大量的非典型经济势力,因此充分利用大数据技术中的大数据思维,对进一步优化金融学的研究深度、提升金融学的理解范围等均有积极作用。基于此,本文将针对大数据思维的基本概念进行阐述总结,进而对大数据思维在金融学研究中的运用优势和运用策略进行探讨总结。

一、大数据思维的基本概念

大数据思维是基于大数据技术以及大数据行业持续发展过程中所形成的意向思维理论,例如当前我国范围内互联网技术快速发展普及的情况下,已经形成了相应的互联网思维理论。而伴随着当前全球范围内大数据技术的持续进步,大数据行业内相关的技术专家、战略专家、研究学者等纷纷对大数据技术进行深入思考和分析,结合当前大数据技术行业的实际发展情况与未来发展形势,最终形成了相应的大数据思维理论。具体来讲,大数据思维包含了全样思维、容错思维、相关思维三项组成内容。

首先全样思维中的样指的是样品的样。以往社会发展过程中针对数据的检查多以抽样检查为主,其原因既在于当时的数据技术限制,也由于数据本身处理难度较高,如果进行全部样品的数据采集和分析实在无法完成。然而对数据进行抽样分析虽然对保证数据的真实性和准确性发挥了重要作用,但抽样统计的方法本身在精准性和全面性上就有一定的偏颇,且抽样分析本身具有相对的不稳定性,经常会发生抽样分析统计结果与实际结果的误差。因此大数据思维中所应用的全样思维,指的就是在当前大数据技术广泛发展的背景下,通过对全部样品进行数据分析、处理、收集、整理、检查,以此有效弥补以往抽样分析过程中种种结果误差的一项思维理论。

其次容错思维指的是,以往对数据信息进行抽样分析的过程中相关人员为了尽可能的确保抽样分析统计结果的准确性和真实性,为了达到降低抽样分系统计结果与真实结果之间的误差而对抽样分析统计的数据质量有着非常高的追求,不允许由于数据信息的误差而造成统计结果与真实结果之间的误差。同时相关人员还会使用各种模型以确保抽样分析统计结果的稳定性和真实性。而大数据思维中的容错思维则允许当前采集到的数据中蕴含有相应的异常乃至纰漏、误差、疏忽、错误等,因为大数据技术本身应用的是全样统计分析,而全样统计分析中必然存在着各式各样的数据,上述数据本身所携带的误差也是数据信息的一部分。因此大数据思维必须要涵盖有容错思维,以此对各项数据信息的真实性进行全面分析和统计,确保数据分析统计结果是最接近客观事实的结果。

最后相关思维指的是在大数据思维中,应用相关关系代替以往的因果关系。因果关系本身是以往社会发展过程中人们思维中的一项重要组成内容,然而结合当前社会经济的实际发展情况来看,大部分的因果关系其实并不存在且即使存在也十分脆弱,难以长期维系下去。因此采用相关关系来代替因果关系以后,更加注重两件事物彼此发生前、发生中以及发生后的关联性,而不去关注两件事物在发生前、发生中以及发生后的因果关系。简而言之,在大数据思维中,将全样数据进行分析统计时,只要有一个数据反例存在,则说明与该数据相关的因果关系都不会存在。这也是使用相关思维代替因果思维的一项重要原因。

二、大数据思维在金融学研究中的运用优势

(一)充分提升数据平台建设的完善程度

大数据思维在金融学中的应用基础在于针对金融学中的相关数据进行全样分析,因此数据平台的建设是满足大数据思维在金融学中应用的一项必不可缺的基础工具。而传统金融学研究中数据信息的来源以银行机构为主,在应用大数据思维以后,相关金融机构可以通过互联网网站、APP等多项工具收集客户的金融操作数据信息,以此更进一步的扩充金融数据信息的来源范围,对以此充分使用全样调查的手段来更進一步的分析金融数据信息,提升金融数据信息丰富性、全面性的同时队优化金融数据信息处理结果的科学性、合理性亦有非常重要的作用。

(二)充分提升数据处理的风险控制能力

当前无论何种类型的金融产品其在具体的运行过程中都存在相应的操作风险。而将大数据思维应用于金融学的研究过程中,能够充分利用大数据思维的研究结果对当前决策是否有利于金融风险的控制进行分析,结合数据分析结果与真实结果之间的误差对金融产品运行过程中的各项决策进行优化调整,以此将相关风险均控制在可以处理或者可以接受的范围内。因此大数据思维在金融学研究中的运用,对优化金融产业中各项决策、各项产品的风险抵抗能力具有积极作用。

(三)充分提升互联网金融的发展速度

大数据思维与互联网思维均是当前信息技术快速发展背景下所延伸出来的新型思维。而结合当前金融行业的发展情况来看,互联网金融已经成为金融行业下一个发展爆点,其对于改革传统金融行业发展过程中暴露出的各项问题、优化金融行业的创新发展质量等均有非常积极的作用。而大数据思维的应用是一项基于网络信息技术和数据通信技术才能充分发挥其各项战略功能的思维,因此大数据思维在金融学中的应用,对促进互联网行业本身的发展亦有非常积极的作用,对提升互联网金融的发展速度具有非常强力的支撑作用。

三、大数据思维在金融学研究中的运用策略

(一)在金融学研究中合理应用大数据元素

相关人员在金融学研究的过程中应当合理应用先进的数据分析软件工具,以此充分发挥大数据元素在金融学研究中的各项数据分析功能。同时相关人员也要通过数据分析软件工具,来有效避免以往人工数据分析过程中由于人为操作而产生的各项错误计算结果,进一步提高金融数据分析结果的真实性、全面性和准确性。此外,相关金融学教学人员在具体教学过程中也要逐渐增加数据分析软件工具的应用,将大数据元素适当合理的添加到自身教学设计和教学内容中,确保金融学研究与大数据思维本身的协调性、互补性,充分发挥大数据思维的工具辅助作用。

(二)将大数据金融环境与金融学研究结合

相关人员在金融学研究过程中要结合当前的金融环境对金融学的发展进行研究分析,此时可以利用大数据技术对当前金融环境的实际发展情况进行统计分析,继而利用大数据思维对当前金融环境的发展情况进行分析整理,最终将大数据思维所得出的金融分析结果与金融学研究所得出的分析结果进行对比探讨,能够更加有效的提升金融学研究结果的先进性和真实性,也能帮助相关人员对大数据思维有更好的理解和掌握。

(三)合理的提高数据分析工具的应用比例

与以往传统的金融数据分析相比,大数据分析工具相较以往的传统数据分析工具无疑更加先进且大数据技术的整体应用,对数据分析工具本身的依赖程度也更高。因此相关人员在金融学研究过程中要合理的提高数据分析工具的应用比例,要充分利用大数据思维集成化、规模化的特点来完成金融学研究,同时也要更加突出人在金融学研究中的主体地位,要结合全球范围内金融行业的实际发展情况对经典金融实例进行重新分析,以此更加突出数据分析工具的各项辅助分析功能,也能更加充分的发挥大数据思维的各项辅助研究作用。

四、结语

综上所述,大数据技术已经成为时代发展过程中的主流技术类型,由此所形成的大数据思维也必然会对整个时代的发展起到重要影响作用。相关人员在金融学研究过程中要充分了解并掌握大数据思维的基本概念,明确大数据思维对金融学研究的功能优势,采取多種合理措施加强大数据思维在金融学研究中的应用比例,确保金融学在大数据思维的促进下得到更加良好的发展。

参考文献:

[1]朱佳琦.大数据思维在金融学研究中的运用策略浅议[J].纳税,2017(7):91.

[2]刘念,刘一沙.浅谈大数据思维在金融学研究中的运用策略[J].现代经济信息,2016(10):295-,297.

[3]乔颖.浅谈大数据思维在金融学研究中的运用[J].中国商论,2018,No.759(20):14-16.

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