金融大数据实操考试内容

金融大数据分析考试内容通常涵盖数据基础、金融知识、分析方法及工具应用等方面，具体可分为以下模块：

一、数据基础与处理（30-40%）

数据类型与特征

- 结构化、半结构化、非结构化数据的定义与特点

- 数据清洗（缺失值处理、重复数据删除）

- 数据转换与标准化

数据处理工具

- Python（Pandas、NumPy）/R语言（dplyr、tidyr）

- SQL基础操作与数据库管理

数据可视化

- 折线图、柱状图、饼图等常用图表的制作

- Matplotlib、Seaborn等可视化库的应用

二、金融知识与业务理解（20-30%）

金融市场基础

- 股票、债券、衍生品等金融工具的特性

- 宏观经济指标（GDP、利率、通胀）对金融市场的影响

金融风险管理

- 风险评估模型（VaR、CVaR）

- 信用评分与信用评分模型（如逻辑回归、神经网络）

金融法规与合规

- 数据隐私保护法规（如GDPR）

- 金融行业监管要求

三、分析方法与模型（20-30%）

统计分析

- 描述性统计（均值、中位数、标准差）

- 假设检验、回归分析（线性/多元）

机器学习与深度学习

- 决策树、支持向量机、神经网络等算法

- 模型评估指标（准确率、召回率、F1值）

时间序列分析

- ARIMA模型、GARCH模型在金融时间序列预测中的应用

四、实践与综合应用（10-20%）

案例分析

- 金融市场案例（如股市波动分析）

- 企业财务数据挖掘案例

编程与工具应用

- 使用Python/R进行数据处理与模型构建

- 数据可视化实战项目

考试重点提示

工具掌握：

Python、R语言为核心，需熟练使用Pandas、Matplotlib等库

案例结合：理论知识需与金融场景结合，如用ARIMA预测股价

合规意识：数据隐私与金融法规是重要考点

建议备考时结合教材与实际案例，多进行编程练习，并关注金融行业最新动态。