在传统的数据分析领域中，金融数据的分析一直有着其独有的特殊性：

1. 海量数据
以股票市场为例，如果我们要做高频的交易操作，对分钟级的K线进行跟踪分析的话，A股市场单日所产生的数据总量就有近100万条，如果结合财务、上市公司信息等数据，其单日内产生的数据量级会随着数据维度的增加而不断翻倍。

2. 时间序列
如果说数据量级的问题还只是数据分析领域的一个常见问题的话，那么金融数据的时间序列性，即随时间变化而变化的数据，则能充分提现它在数据分析上的独特性。

那么，在实际的数据分析中，我们又是如何对海量的金融数据进行处理和分析的呢？

如果你想了解更多金融数据分析相关方法及理论知识，本次UCMT巴黎高商金融管理博士 FDBA《金融数据分析》，应该能给你不少启发。课程开放少量免费试听名额，欢迎报名参加。以下是课程信息：

金融管理博士FDBA课程

《金融数据分析》

● 课程名称

  • 《金融数据分析》

● 课程介绍

  • 课程主要帮助学生掌握金融计量经济学的基本原理，分析不同类型金融数据（横截面、时间序列、以及面板数据）时适用的计量经济学模型，并介绍金融实证研究的基本方法以及后续如何从事实证金融的博士论文研究。

● 授课教授

授课教授

丁宁教授

浙大宁波理工学院商学院金融学副教授，UCMT金融管理学院院长。

主要研究方向为：宏观金融，资产定价，金融投资，公司金融，金融科技。

长期从事共同基金和对冲基金及与之相关的大规模金融数据库，金融模型，数量投资的研究和应用，熟悉国内外金融市场投资的理论与实务，曾在全球主流金融学术期刊上发表研究论文。

● 授课时间

  • 2022-07-16 09:00-17:00

  • 2022-07-17 09:00-17:00

开放试听时间：2022-07-16 9:00~12:00

● 授课地点

  • UCMT上海校区

● 授课对象

  • FDBA在读、意向学员

● 本课程开放少量试听名额，长按识别二维码报名参加