金融行业的发展牵动着每个人的心，在金融行业，基金、股票...占据着行业的重要地位。在了解金额变化的同时，更需要探索数据变化背后产生的原因，因此衍生了一系列的金融数据分析师，根据已有的经验对数据进行解读，形成了行业热的发展趋势，究竟什么是金融数据呢，金融数据的分类和特点又是什么。

金融数据

金融数据是指在各项金融活动中产生的数据。金融是国民经济中的重要部分，与国民经济的各行各业都建立有密切的关系。因此，金融数据所引发的效果，直接影响着整个国家的运行。

金融数据分类

（1）按照金融业务活动划分：可以将金融数据分为银行业务数据、证券业务数据、保险业务数据以及信托、咨询等方面的数据。这些数据都从某一侧面反映了金融活动的特征、规律和运行状况。

（2）按信息内容划分：可以将金融数据分为金融系统内部数据和金融系统外部数据。金融系统内部数据是指在金融机构各项业务活动中产生的数据。金融系统外部信息是指金融机构为开展好各项金融活动而面向全社会收集和储存的数据。

（3）按照获取信息来源划分：可以将金融数据分为来自金融机构内部的数据、来自市场的数据和来自全社会的数据。这些数据反映出金融行业数据来源广泛、数量巨大。

金融数据分析特点

输入审核更严格

金融数据的特点决定了金融数据处理的结果必须准确无误。金融数据大多以数字的形式展现，一个数字的错误可能会导致整个数据分析的崩盘，因此，金融数据分析审核要更加严格。无论是接受客户委托输入的数据还是用于信贷分析输入的数据，都要严格审核。

存储容量更大

金融数据的广泛性、综合性和连续性决定了金融数据的数量相当大，因而需要由容量大、存取速度快的存储器进行存储。同时，由于金融企业面向全社会，因而会导致瞬间要求存取、查找的需求非常集中，特别是在网络业务激增后，更会要求存储器有较快的查找速度，以利于金融业务的开展。

网络传输更广泛

金融数据的特点要求金融数据的传输有一个宽泛的网络，这一网络从全局看应覆盖一个地区、一个国家甚至是是世界范围；从局部看，应渗透到每个企业和家庭。只有这样，金融企业才能连通所有的微观主体，面向全社会提供全方位服务。也只有这样，金融计算机网络才能发挥出最大的效益。

数据维护更频繁

金融数据的特点决定了金融数据必须经常维护。随时解决数据分析过程中的漏洞，防止数据丢失造成损失，正是因为金融企业是面向全社会提供各种资金服务的，其数据的真实性和可靠性就更为重要，这也使得数据的维护在数据处理中处于非常重要的位置。

数据分析在金融领域的应用相对于其他行业而言，更加要求数据分析的保密性，在针对金融领域的数据分析软件中，Finebi精细化的权限管理，有效的避免了数据的泄露，在一些金融企业得到了充分的展现。金融数据的发展，相信未来对于数据的预测更加的准确，信息化的发展将会更加的迅速。

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