怎样进行大数据的入门级学习？ - 知乎5950被浏览307470分享邀请回答cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的问题集（），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。Data analysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。但如果你先用R来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：Modern applied statistics with S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了R语言。（S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux，所以用S教程学习R，一点问题都没有）Data manipulation with R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。R Graphics Cookbook：想用R做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。An introduction to statistical learning with application in R：这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。A handbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。PythonThink Python，Think Stats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think X series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：这本书第一章就告诉你要安装Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。Practical Data Analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道。Exploratory Data Analysis 和 Data VisualizationExploratory Data Analysis：John Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解EDA，推荐下一本：Exploratory Data Analysis with MATLAB：这本书虽然标题带了个MATLAB，但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码，而且还提供了GUI（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。Visualize This：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！A tour through the visualization zoo（）Machine Learning & Data Mining这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep learning这两块就不荐书了。The Element of Statistical Learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用R语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。还有一些印象比较深刻的书：Big Data Glossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了NoSQL，MapReduce，Storage，Servers，NLP库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。Mining of Massive Datasets：这本书是斯坦福大学Web Mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的Data Mining那本书重合，但这本书里详细地讲了MapReduce的设计原理，PageRank（Google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。Developing Analytic Talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者MapReduce在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。Past, Present and Future of Statistical Science：这本书是由COPSS（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。其它资料Harvard Data Science：这是H大的Data science在线课，我没有修过，但口碑很好。这门课需要费用8千刀左右，比起华盛顿大学的4千刀的Data science在线课虽贵一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜将近一半（而且斯坦福的更偏计算机）。如果想自学，早有好心人分享了slides: （）和homeworks and solutions: （）PyData：PyData是来自各个domain的用Python做数据的人每年举行一次的聚会，期间会有各路牛人举行一些规模不大的seminar或workshop，有好心人已经把video上传到github，有兴趣的去认领吧（）工具R/Python/MATLAB（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy, Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。MongoDB（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web2.0时代的必需品。Hadoop/Spark/Storm（可选）: MapReduce是当前最著名也是运用最广泛的分布式计算框架，由Google建立。Hadoop是基于MapReduce的框架建立起来的分布式计算系统，Spark在Map Reduce的基础上利用有向无环图构建了RDD，目的就是为了减少Map和Reduce之间的数据交换次数，所以速度就快了。另一个区别就是，Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，Storm只接受实时数据流而不存储数据。Hadoop因为“历史”最为悠久，有不少技术和产品都是基于Hadoop开发的，所以在较长的时间内Hadoop并不会不会被淘汰。而Spark是目前生态最好，最活跃的分布式框架。如果刚刚起步研究分布式计算，可从Spark入手。OpenRefine（可选）：Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。Tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。Gephi（可选）：跟Tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。------------------------------------正
完-----------------------------------------除了比较难找到资料给出链接之外，其余都需要各位自己动手了。也请多多支持正版。刚开通了值乎，欢迎来扰。 (二维码自动识别)1.4K51 条评论分享收藏感谢收起/Programming-Collective-Intelligence-Building-Applications/dp//Joel Grus (2015) Data Science from Scratch, O'ReillyRussell Jurney (2013) Agile Data Science, O'Reilly以上三本书的共同特点是，不拘泥于具体技术细节，而是通过实例描述了end to end的整套大数据流程，同时又提供了非常down to earth的代码，让读者能够马上上手实践。回国工作一段时间，有个比较突出的体会：国内的技术人才绝大部分基础扎实，能力很强，对各种技术如数家珍，上手都非常快，比起国外同行稍显薄弱的是分析实际业务问题，建立Technology Stack来解决之的能力。以上推荐的三本书有助于培养这方面的能力。做为Data Scientist，本人关注的主要是Data Science相关方向的资料。和题主问题略有出入，望海涵。---------------写代码的方面，公司或研究所有现成的环境是最好的。如果没有，自己看书在云端搭一个。现在云服务已然是白菜价，这些投资会物超所值。不知道题主说的入门级是有多基础，如果Linux, Git, Vim还不会的话，首先补上这几课。有了环境，选一本自己能看得下去的书，跟着把里面的例子跑一遍，弄懂每行代码是干嘛的。[ 08/28/2015 ] 评论有朋友问新手编程如何入门。 赞同
的回复，再补充几点：如果完全没有编程基础，目标又是数据科学方向（而非软件工程师），不推荐从C族语言（C/C++/Java/C#）起步。直接学Python，容易入门，很快能在实际工作中用上。高票答案中推荐了一些Python的书都不错。Think Python是非常好的入门书，每章的例子都很短小精悍，容易理解，自己敲一遍，再把每章的习题做一做，Python入门基本就没问题。Think Python的问题是教材气重了些。如果需要写复用度高的，健壮的代码，推荐和这本结合看：Practical Python。手机党查资料不方便，这里就不给链接了。回到电脑前再补充。---------------交流的方面，多参加一些线下活动，认识朋友。多刷Stack Overflow, Quora。Youtube上的各种讲座，会议，教程，多到你不敢相信。Slidesshare欢迎补充。需要讲得详细些的地方，欢迎留言。374 条评论分享收藏感谢收起更多3 个回答被折叠（）与世界分享知识、经验和见解2017厦大考研：汉语言文字学考研备考常识整理【汉语言文学吧】_百度贴吧
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　　考研备考掌握“大数据”是第一步，只有对考试科目，备考内容，报录比等专业知识有所了解才能让专业选择更加科学，备考更加具有针对性。聚英厦大考研网整理了厦门大学汉语言文字学考研相关备考常识，希望能对你有所帮助。　　一、专业简介　　“汉语言文字学”是研究汉民族语言文字的历史、现状及其内在规律的一门学科，以研究汉民族和汉民族文化的起源、发展和未来为主要目标。　　二、专业代码　　050103汉语言文字学　　三、研究方向　　01汉语方言与音韵 02文字与训诂 03中外汉语语言学史 04汉语语法学 05对外汉语研究　　四、初试科目　　①101思想政治理论②201英语一或203日语③701语言文学基础④861语言学　　五、初试专业课备考参考书目推荐　　701语言文学基础　　《古代汉语》王力，中华书局，2000年。（非计算语言学专业书目）；　　《现代汉语》黄伯荣、廖序东，高等教育出版社，2000年　　《中国现当代文学史》（上、下册）朱栋霖，高等教育出版社1999年　　《世界文学简史》李明滨，北京大学出版社，2002年　　《中国文学史》袁行霈，高等教育出版社1999年　　《2017厦门大学701语言文学基础考研专业课复习全书》　　《2017厦门大学701语言文学基础专业课全真模拟题与答案解析》　　861语言学　　《古代汉语》王力，中华书局，2000年。（非计算语言学专业书目）　　《现代汉语》《现代汉语》黄伯荣、廖序东，高等教育出版社，2000年　　《语言学概论》（修订本）叶宝奎，厦门大学出版社，2002年　　《语言学概论学习参考》叶宝奎、陈明娥，厦门大学出版社，2005年　　《语言学纲要》叶蜚声 徐通锵，北京大学出版社，2006年　　《语料库语言学》黄昌宁、李娟子，商务印书馆（计算语言学参考书）　　《2017厦门大学861语言学专业课复习全书》（含真题与答案）　　《2017厦门大学861语言学专业课全真模拟题与答案解析》　　六、历年报录比　　七、就业方向　　高校、科研机构、新闻出版及党政机关、企事业单位，与汉语言文字学相关的教学、科学研究、对内对外汉语教学、出版、编辑等工作及政府、企事业单位的宣传、广告、媒体管理等工作。第一手考研咨讯加入2017厦大人文考研群 一起学习。
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有效利用&大数据&，提升精准营销能力
不需任何担保、抵押，只要凭借企业信用资质即可申请贷款，24小时随用随借、随借随还&不久前，阿里巴巴金融向普通会员开放的&网络金融&再度使&大数据&时代商业银行加快战略转型议题喧嚣尘上。在&大数据&时代，随着移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用、全新虚拟客户信息体系的构建，作为数据密集型行业，充分认识和利用&大数据&，将是未来商业银行赢得市场的利器。
下面我从以下四个方面，就如何有效利用大数据，来实现精准营销谈谈自己的一些想法。
一、未来银行业的发展趋势
1、未来银行业更加倾向于零售营销
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源。在银行业经营战略转变以及利率逐步市场化的背景下，银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式也必须调整。零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越大的比重。而绝大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终端设备等媒介留下的海量碎片化数据，如何收集数据并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以客户为中心发展模式的重要手段。
2、未来银行更加倾向于科技创新
创新是银行实现差异化发展的驱动力。目前银行产品、银行的经营管理系统都面临着同质化严重的问题，因此需要通过技术创新来不断增强银行业的核心竞争力&& 帮助银行改进金融系统，改善与顾客之间的交互，改进并简化客户的银行业务体验。大数据时代为银行业务发展和技术创新带来了新机遇。
3、未来银行更加倾向于数据分析挖掘
很多互联网公司例如亚马逊、Google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。对于银行业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。形象地说，&数据的收集能力+数据的分析能力=企业智商&，这关乎商业决策的迅速和准确，关乎企业的生存和发展。
二、银行业大数据特点
与其它行业相比，银行业的数据有如下特点：业务系统自动化、信息化程度较高；业务系统较多，数据相对分散；数据监管较严格，数据格式相对规范；数据规模较大，数据范围较齐全。
银行业数据的相对优势，为银行业率先试水大数据开发创造条件。通过建设数据仓库，整合了全行数据资源，建立统一的数据质量监控体系，为全行客户分析、监管合规、财务绩效、运营管理、风险管理提供了有力的支撑。在这方面，我行已经走在了国有商业银行的前列。
三、银行实施大数据战略过程中的误区
误区一：重数据应用，轻数据管控
部分银行在实施开发大数据过程中，过分看重数据的业务应用，追求&短、平、快&的从海量数据中淘出&金子&，忽视了数据管控的重要性，导致整个大数据战略实施过程中缺乏统筹规划，业务应用信息准确性不高等重大问题。只有在大数据开发过程中数据应用与管控&双管齐下&，才能保证整个大数据开发战略高效率、高质量、可持续发展。
误区二：实施大数据战略只是技术性工作
一说到大数据开发，很多人的第一反应是这属于技术人员的工作，业务管理人员的参与热情往往不高。但是，我们开发大数据的目的是为了能给银行带来实际效益与应用价值的，是为了服务于银行经营和管理的，不应该只是技术人员的&独角戏&。这跟总行提出的推进网点&三综合&建设：打造综合性网点、综合制柜员和综合化营销队伍，实施前后台分离，提升网点的综合服务能力的要求如出一辙。全员参与到大数据的开发，才能真正发挥大数据对指导实现精准营销的价值。
误区三：实施大数据战略就是建设数据仓库
银行实施大数据战略是一个长期的、持续的、迭代的过程，数据仓库是实施大数据战略的基础，但大数据战略不仅仅包括数据仓库建设，还包括数据标准化的咨询、数据管控体系建设以及依托数据仓库建设起来的各种报表分析、主题应用、决策支持等子系统。
误区四：大数据开发的组织机构建设
信息成果作为银行实施大数据战略过程中产生的核心财富，需要在规范、安全的信息管理体系中开发、使用与保存。信息管控包括数据标准化、数据质量监控、数据需求管理、信息安全管理等内容，涉及信息管理、软件开发、运营管理、财务管理、营销条线等业务部门，需要信息管理部门统筹规划，各业务、技术部门通力配合。
4、 如何应用大数据实现精准营销的分析
1、针对性营销
大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。
2、社交化营销-善融商务
人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。
3、信用风险评估
银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。
4、欺诈风险管理
信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。
5、提升客户体验
银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。
6、需求分析和产品创新
大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。
7、运营效率提升
大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。
8 、决策支持
大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。
总之，进入大数据时代，金融行业的客户信息、交易信息、资产信息、信用信息等数据经过有效采集和整理分析，将会成为具有价值的数据信息。内部数据结合外部数据将形成具有重要价值的数据资产，可以有效帮助金融企业进行精准营销，降低运营费用，提高欺诈管理水平，提高信用风险管理水评，为决策提供有效支持，同时帮助金融企业了解客户需求，开发出符合客户需要，具有创新精神的新产品。简单的讲大数据将帮助金融行业提高运转效率，降低支出成本，提高风险管理水平，基于客户需求进行产品创新。
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