一、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。
二、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。
三、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。
四、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。
五、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
六、哪里可以查金融数据？
1.国家统计局官网:每月会发布上个月的固定资产投资数据、工业增加值及利润数据以及物价指数等常规数据,每季度发布一次GDP以及居民收支数据等重大数据。
2.中国人民银行-调查统计司:可查到社会融资规模、货币统计概览、金融机构信贷收支统计、金融市场统计、企业商品价格(CGPI)指数等数据。查询结果以文件下载形式呈现。
3.财政部-财政数据:可以查到政府债券、政府收支、国有企业运行情况等数据。
七、金融时间序列数据含义？
金融时间序列数据要求使用者具备一定的高等数学知识。
特别是其中一些高级的模型，如分析波动率的 ARCH/GARCH 模型、极值理论、连续随机过程、状态空间模型等都对使用者的数学水平有着极高的要求。
因此，在很多人眼中，金融时间序列分析无疑带着厚厚的面纱，令人望而却步。
然而，如果学习的目的是为了解金融时间序列的特点、熟悉金融时间序列分析的目的、并使用线性但非常实用的模型对金融时间序列进行预测并以此制定量化策略，那么只要具备简单的统计学基础，就完全能够实现这些目标。
金融时间序列分析考虑的是金融变量（比如投资品收益率）随时间演变的理论和实践。
任何金融时间序列都包含不确定因素，因此统计学的理论和方法在金融时间序列分析中至关重要。
金融资产的时间序列常被看作是未知随机变量序列随时间变化的一个实现。
通常假设该随机变量序列仅在时间轴上的离散点有定义，则该随机变量序列就是一个离散随机过程。比如股票的日收益率就是离散的时间序列。
在量化投资领域，我们的目标是通过统计手段对投资品的收益率这个时间序列建模，以此推断序列中不同交易日的收益率之间有无任何特征，以此来预测未来的收益率并产生交易信号。
八、做金融数据要钱吗？
要钱。做金融数据，是一种科技数据业务，肯定是有偿的，不可能是无偿服务。而且现在都就行依靠大数据创新金融产品，大数据是核心，这些核心数据都是难得的，都需要通过外部来获得，如果你有数据来源，你完全可以做有偿服务，向银行推送，并要求银行付费使用。
九、大数据金融理论意义？
近年来，我国对大数据发展出台了许多政策。为我国金融业数据治理提供新支持和新技术。我国促进大数据的发展政策的推行，大大加快大数据发展的速度。金融业因其在经济中的重要地位，更应关注大数据对金融业发展，以便能及时管控金融业的运行和监管金融风险，特别是对金融数据治理过程中，利用大数据及其技术，对金融海量数据进行分析﹑处理、挖掘，能及时发现分析处理过后的金融数据的线索和问题，有利于管控金融风险。基于上述认识，主要意义有下面几点：
（一）有利于金融数据整合，管控金融风险。
金融信息化可以对金融数据收集、汇总、处理、分析以及预警实施有序管理，以供金融研究机构以及监管部门使用。该系统的开发可以较好将金融数据分析、处理、挖掘的数据治理环节实现。金融研究机构及或监管部门和省级金融机构可以利用在该系统金融数据对目前金融运行情况及金融风险情况进行研判，及时依据研判结果监管金融业运行和管控金融风险，调整国家金融和货币政策，保证金融业稳健运行。
（二）有利于大数据运用，提高金融管理信息化水平。
在大数据背景下的互联网金融爆炸式发展，大数据技术与金融产业深度地融合，从而拓宽了金融业发展的时间和空间限制，有效地推进了金融数据的共享，提高了资源配置效率，推动了金融业管理信息化水平。
（三）有利于实施金融风险预测，加强金融业监管。
金融风险预测作为金融运行管控的重要环节，是整个金融管理的核心目的之一。金融研究机构或金融监管部门能实时监管金融数据，从而能及时研究金融业运行情况，有利于国家管理本国金融信息化水平。
十、大数据金融是什么？
1. 大数据金融是一种将大数据技术应用于金融领域的新兴领域。2. 大数据金融的出现是因为金融行业的数据量庞大且复杂，传统的数据处理方法已经无法满足金融机构对数据分析和决策的需求。通过利用大数据技术，可以更好地挖掘金融数据中的潜在价值，提高金融机构的风险管理能力、决策能力和客户服务水平。3. 大数据金融的包括但不限于：金融数据的采集、存储和处理技术；金融数据分析和挖掘方法；金融风险管理和预测模型；金融市场的高频交易和算法交易等。大数据金融的发展对金融行业的创新和发展具有重要意义，也为投资者和消费者提供了更多的选择和便利。
