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摘要：随着信息技术和社会经济的不断发展，海量数据技术大大便利了各个学科的研究，并在各个部门发挥了重要作用。在大数据思想领域，金融研究的效率也大大提高，以往的金融研究方法无法适应新时代的发展条件，大数据思想提高了金融研究成果的可靠性，能够有效地将金融与数据结合起来，促进了金融研究的发展进程。
关键词：大数据思维;金融学;应用
1.大数据思维的分析
近年来出现了"大数据"一词，这一理论的出现在某种程度上有助于改变我国的经济制度，并引起了国家，特别是国家政策制定者和互联网公司对这一技术的注意。虽然现在可以广泛获取元数据，但对于通常所说的元数据仍然没有统一的定义，因为这些元数据无法在短时间内使用传统软件进行处理、分析和捕获。大数据以互联网时代为基础，产生了与传统数据处理技术不同的数据处理技术，后者具有更多的存储空间、数据分析和处理功能，能够快速处理大量信息资源，同时确保科学和分析结果的真实性也正是在这种背景下产生了大数据思想。在新的情况下，有關工作人员只有对大数据有良好的认识，才能充分利用大数据技术，从而改变传统的思维方式，从而确保更科学的决策。随着对大型数据的重视，数据类型越来越全面，数据源也越来越多，而计算、存储和其他数据功能正在迅速发展。
2.金融学研究中植入大数据思维的必要性
大数据是互联网皇冠上的珍珠从理论上讲，元数据是数据管理模型，能够根据大量复杂、高附加值的数据信息快速处理数据。元数据的巨大价值在于其庞大的数据资源和基于这些资源分析的数据提取。目前，云计算和对象互联网等技术的应用推动了大数据时代的进程，进一步拉近了大数据服务与行业发展之间的距离。这种数据处理方法在真实性、可靠性和效率方面具有显着优势。这是传统金融研究中的三项基本数据要求。在大数据技术的影响下，各种行业纷纷走上高速公路大数据和金融的深度整合将不可避免地开辟一条新的研究道路。这也将导致金融领域的大数据技术研究。这对金融企业的发展很重要。在金融研究领域运用大数据思想技术可以大大改进和优化传统金融研究，弥补以往研究的不足，消除瓶颈。
3.大数据对金融应用的现状
3.1数据分析问题
在大数据思想的引导下，中国进入了信息时代。在大数据资源的情况下，金融研究面临着更多的困难。如果不迅速处理这一问题，就可能出现新的风险。例如财务数据增长过度带来的风险、数据泄漏带来的安全问题等。其中任何一个问题都可能严重影响金融公司的财务管理，特别是损失。此外，数据分析是关于海量数据的思考的核心，可大大有助于分析企业财务数据和根据分析结果作出财务决策。但是，目前的数据浪费等问题尚未得到及时解决，这进一步阻碍了金融研究。
3.2数据管理工作不足
使用海量数据是目前面临的另一个严重挑战，即数据管理，由于技术问题和许多现有管理人员无法管理这些数据，而且他们的知识水平与管理要求之间存在很大差距，迫切需要加强数据管理
3.3数据准确性方面影响
以往在开展金融统计工作时，存在一定的弊端，比如统计方式过于落后。在人民银行的要求下对金融统计数据进行逐级上报，并在对数据进行分析和汇总会受到多方面因素的干预，致使金融数据统计效率慢、统计周期长，并且不能保证所统计数据的及时性和准确性，并且人为因素对统计结构的影响较大，金融统计结果很难达到让人满意的情况。在大数据时代，云技术技术、大数据技术等相关技术的逐步应用，提升了信息数据收集效率同时在计算机技术的作用下，也使得金融统计数据准确性得已保证，其统计结果更加剧本准确性、及时性、真实性。
4.大数据思维在金融学研究中的运用分析
4.1数据平台的建设
大数据的主要行业驱动力是数据，它能够深入处理和分析数据，以促进行业研究和使用。在某种程度上，数据越丰富，结果的维度就越多。随着金融发展变得越来越复杂，金融数据源越来越多，越来越隐蔽。因此，在金融研究方面，必须改变以往的数据处理模式，改变对数据和数据技术的看法，以便在金融数据的基础上进行新的研究和发展。在实践中，有必要进一步探索数据来源 确保在因特网上收集和整合现代金融数据，以便为金融研究和发展服务建立一个结构完善的多层次数据平台中心。
4.2有效提高适应能力和风险控制
目前任何金融产品的使用都有一定程度的风险，而金融风险则伴随着市场经济的不断恶化或蔓延、更大的不稳定性和有效预测的困难。我们不能完全规避金融风险，但我们可以通过提高应对和管理金融产品的能力，有效降低金融企业面临的金融产品风险和经济损失。因此，金融企业必须利用大数据思想提高其管理金融产品风险的能力，同时考虑到当时的发展趋势和要求，以便有效地减少损失。许多研究表明，利用大数据思想开发金融产品可以有效提高金融决策的准确性和可靠性，从而确保企业的经济效益，降低风险的可能性。例如，在银行贷款过程中，银行可以利用大数据概念对金融公司的季度和年度销售额、资金数额和信誉进行全面分析，并根据偿还能力决定是否提供贷款，从而使它们能够获得贷款因此，在金融研究中使用大数据思想有助于分析和控制金融研究和投资中的潜在风险类型，从而提高金融产品风险控制能力，降低风险发生和传播的可能性。
4.3在财务分析中加强大数据思维的运用
财务分析是企业的一项重要任务，其中许多企业目前依靠财务报表，而不是分析整个市场的金融环境。因此，很难确定公司的实际财务状况和潜在风险，从而增加了财务分析的不确定性。在财务分析中运用大数据思想可以帮助企业和金融研究机构更科学地分析企业的财务状况，预测企业的发展问题，利用大数据模型提前管理风险，减少发展中的财务风险因此需要用大数据思想进行财务分析
4.4有效促进因特网筹资
互联网金融，顾名思义，是互联网与金融相结合的，不仅依赖于网络的技术支持，而且也依赖于海量数据的支持。因特网筹资以因特网和金融部门的优势为基础，并在海量数据的支持下，在因特网筹资方面进行创新，促进因特网筹资的稳定发展。 5.大数据思维对金融体系运用的建议
5.1加强技术管理工作
大数据技术作为大数据思想的应用基础，在一定程度上可以对大数据思想的应用产生直接影响。在这方面，建议有关工作人员优先管理大数据技术。其中，对于金融企业而言，决策者应更加关注与大数据技术发展有关的问题，如不断创新和提高大数据技术应用的效率，与网络技术和云计算等新技术的动态整合，以及提高收集能力同时，有关人员必须根据当前技术发展趋势构建技术管理体系，不断深入大数据思想，为金融研究提供内部动力。
5.2加强人才队伍建设
人力资源是能够反映大数据思想应用效率的一个重要因素。因此，在运用大数据思想的同时，必须加大建设熟练劳动力的力度。金融企业可以从引进国外人才、培养国内机构人才和增强大数据效应等方面入手。一方面能有效提高大数据思想中的人才创造能力，另一方面也能为未来金融研究奠定人才基础，促进金融业的稳定发展。
6.结束语
总而言之，金融业要想实现宏伟稳定的发展目标，就必须积极利用大数据思想，全面深化金融研究的影响，确保金融內容的理性和科学性。对于金融研究者来说，只有正确深入地了解大数据思想的内容，才能明确大数据思想和价值思维的当前用法，更好地利用多层次大数据思想的内容。例如合理利用数据平台建设、风险管理能力等同时，对于金融企业来说，只有正确深入地加强大数据思想的技术管理和人才创造，企业才能推进自身的长期发展进程，实现企业的稳定与安全。因此，可以说，金融和相关企业必须认识到需要利用大数据思想来规划和精简多层次的执行工作，以确保金融部门的长期发展。
参考文献：
[1]王予凡.大数据思维在金融学研究中的有效运用[J].百科论坛电子杂志，2020（3）：30-31.
[2]邓艳红.试论大数据思维在金融学研究中的运用[J].商情，2020（6）：37，77.
[3]詹富淳.大数据思维在金融学研究中的运用思考[J].消费导刊，2019（5）：171.
[4]焦铸，马军.大数据思维在金融学研究中的运用解析[J].消费导刊，2019（17）：186-188.
[5]夏杰.浅谈大数据思维在金融学研究中的运用策略[J].首席财务官，2019，15（12）：25-26.
作者简介：马凤霞（1970.11-），女，汉族，内蒙古赤峰市，中国社会科学院研究生院，研究方向：金融学。
关键词：大数据思维;金融学;应用
1.大数据思维的分析
近年来出现了"大数据"一词，这一理论的出现在某种程度上有助于改变我国的经济制度，并引起了国家，特别是国家政策制定者和互联网公司对这一技术的注意。虽然现在可以广泛获取元数据，但对于通常所说的元数据仍然没有统一的定义，因为这些元数据无法在短时间内使用传统软件进行处理、分析和捕获。大数据以互联网时代为基础，产生了与传统数据处理技术不同的数据处理技术，后者具有更多的存储空间、数据分析和处理功能，能够快速处理大量信息资源，同时确保科学和分析结果的真实性也正是在这种背景下产生了大数据思想。在新的情况下，有關工作人员只有对大数据有良好的认识，才能充分利用大数据技术，从而改变传统的思维方式，从而确保更科学的决策。随着对大型数据的重视，数据类型越来越全面，数据源也越来越多，而计算、存储和其他数据功能正在迅速发展。
2.金融学研究中植入大数据思维的必要性
大数据是互联网皇冠上的珍珠从理论上讲，元数据是数据管理模型，能够根据大量复杂、高附加值的数据信息快速处理数据。元数据的巨大价值在于其庞大的数据资源和基于这些资源分析的数据提取。目前，云计算和对象互联网等技术的应用推动了大数据时代的进程，进一步拉近了大数据服务与行业发展之间的距离。这种数据处理方法在真实性、可靠性和效率方面具有显着优势。这是传统金融研究中的三项基本数据要求。在大数据技术的影响下，各种行业纷纷走上高速公路大数据和金融的深度整合将不可避免地开辟一条新的研究道路。这也将导致金融领域的大数据技术研究。这对金融企业的发展很重要。在金融研究领域运用大数据思想技术可以大大改进和优化传统金融研究，弥补以往研究的不足，消除瓶颈。
3.大数据对金融应用的现状
3.1数据分析问题
在大数据思想的引导下，中国进入了信息时代。在大数据资源的情况下，金融研究面临着更多的困难。如果不迅速处理这一问题，就可能出现新的风险。例如财务数据增长过度带来的风险、数据泄漏带来的安全问题等。其中任何一个问题都可能严重影响金融公司的财务管理，特别是损失。此外，数据分析是关于海量数据的思考的核心，可大大有助于分析企业财务数据和根据分析结果作出财务决策。但是，目前的数据浪费等问题尚未得到及时解决，这进一步阻碍了金融研究。
3.2数据管理工作不足
使用海量数据是目前面临的另一个严重挑战，即数据管理，由于技术问题和许多现有管理人员无法管理这些数据，而且他们的知识水平与管理要求之间存在很大差距，迫切需要加强数据管理
3.3数据准确性方面影响
以往在开展金融统计工作时，存在一定的弊端，比如统计方式过于落后。在人民银行的要求下对金融统计数据进行逐级上报，并在对数据进行分析和汇总会受到多方面因素的干预，致使金融数据统计效率慢、统计周期长，并且不能保证所统计数据的及时性和准确性，并且人为因素对统计结构的影响较大，金融统计结果很难达到让人满意的情况。在大数据时代，云技术技术、大数据技术等相关技术的逐步应用，提升了信息数据收集效率同时在计算机技术的作用下，也使得金融统计数据准确性得已保证，其统计结果更加剧本准确性、及时性、真实性。
4.大数据思维在金融学研究中的运用分析
4.1数据平台的建设
大数据的主要行业驱动力是数据，它能够深入处理和分析数据，以促进行业研究和使用。在某种程度上，数据越丰富，结果的维度就越多。随着金融发展变得越来越复杂，金融数据源越来越多，越来越隐蔽。因此，在金融研究方面，必须改变以往的数据处理模式，改变对数据和数据技术的看法，以便在金融数据的基础上进行新的研究和发展。在实践中，有必要进一步探索数据来源 确保在因特网上收集和整合现代金融数据，以便为金融研究和发展服务建立一个结构完善的多层次数据平台中心。
4.2有效提高适应能力和风险控制
目前任何金融产品的使用都有一定程度的风险，而金融风险则伴随着市场经济的不断恶化或蔓延、更大的不稳定性和有效预测的困难。我们不能完全规避金融风险，但我们可以通过提高应对和管理金融产品的能力，有效降低金融企业面临的金融产品风险和经济损失。因此，金融企业必须利用大数据思想提高其管理金融产品风险的能力，同时考虑到当时的发展趋势和要求，以便有效地减少损失。许多研究表明，利用大数据思想开发金融产品可以有效提高金融决策的准确性和可靠性，从而确保企业的经济效益，降低风险的可能性。例如，在银行贷款过程中，银行可以利用大数据概念对金融公司的季度和年度销售额、资金数额和信誉进行全面分析，并根据偿还能力决定是否提供贷款，从而使它们能够获得贷款因此，在金融研究中使用大数据思想有助于分析和控制金融研究和投资中的潜在风险类型，从而提高金融产品风险控制能力，降低风险发生和传播的可能性。
4.3在财务分析中加强大数据思维的运用
财务分析是企业的一项重要任务，其中许多企业目前依靠财务报表，而不是分析整个市场的金融环境。因此，很难确定公司的实际财务状况和潜在风险，从而增加了财务分析的不确定性。在财务分析中运用大数据思想可以帮助企业和金融研究机构更科学地分析企业的财务状况，预测企业的发展问题，利用大数据模型提前管理风险，减少发展中的财务风险因此需要用大数据思想进行财务分析
4.4有效促进因特网筹资
互联网金融，顾名思义，是互联网与金融相结合的，不仅依赖于网络的技术支持，而且也依赖于海量数据的支持。因特网筹资以因特网和金融部门的优势为基础，并在海量数据的支持下，在因特网筹资方面进行创新，促进因特网筹资的稳定发展。 5.大数据思维对金融体系运用的建议
5.1加强技术管理工作
大数据技术作为大数据思想的应用基础，在一定程度上可以对大数据思想的应用产生直接影响。在这方面，建议有关工作人员优先管理大数据技术。其中，对于金融企业而言，决策者应更加关注与大数据技术发展有关的问题，如不断创新和提高大数据技术应用的效率，与网络技术和云计算等新技术的动态整合，以及提高收集能力同时，有关人员必须根据当前技术发展趋势构建技术管理体系，不断深入大数据思想，为金融研究提供内部动力。
5.2加强人才队伍建设
人力资源是能够反映大数据思想应用效率的一个重要因素。因此，在运用大数据思想的同时，必须加大建设熟练劳动力的力度。金融企业可以从引进国外人才、培养国内机构人才和增强大数据效应等方面入手。一方面能有效提高大数据思想中的人才创造能力，另一方面也能为未来金融研究奠定人才基础，促进金融业的稳定发展。
6.结束语
总而言之，金融业要想实现宏伟稳定的发展目标，就必须积极利用大数据思想，全面深化金融研究的影响，确保金融內容的理性和科学性。对于金融研究者来说，只有正确深入地了解大数据思想的内容，才能明确大数据思想和价值思维的当前用法，更好地利用多层次大数据思想的内容。例如合理利用数据平台建设、风险管理能力等同时，对于金融企业来说，只有正确深入地加强大数据思想的技术管理和人才创造，企业才能推进自身的长期发展进程，实现企业的稳定与安全。因此，可以说，金融和相关企业必须认识到需要利用大数据思想来规划和精简多层次的执行工作，以确保金融部门的长期发展。
参考文献：
[1]王予凡.大数据思维在金融学研究中的有效运用[J].百科论坛电子杂志，2020（3）：30-31.
[2]邓艳红.试论大数据思维在金融学研究中的运用[J].商情，2020（6）：37，77.
[3]詹富淳.大数据思维在金融学研究中的运用思考[J].消费导刊，2019（5）：171.
[4]焦铸，马军.大数据思维在金融学研究中的运用解析[J].消费导刊，2019（17）：186-188.
[5]夏杰.浅谈大数据思维在金融学研究中的运用策略[J].首席财务官，2019，15（12）：25-26.
作者简介：马凤霞（1970.11-），女，汉族，内蒙古赤峰市，中国社会科学院研究生院，研究方向：金融学。