天博金融数据分析在现实工作中的作用的背后是海量的数据与有时间顺序的信息，而信息技术处理的是数据与信息，因此金融与信息技术有着天然的联系天博。

　　从20世纪70年始，金融机构将信息技术广泛运用于清算、结算、风控、放贷等核心业务，从而提高了效率，降低了成本，管理了风险。

　　近年来，先进的信息技术高速发展，移动互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等新兴技术更多地应用于金融行业的各个领域，金融与信息技术（尤其是数据分析）的融合迈上了新的高度。

　　通过上面这张图，我们会发现，当我们获取到数据源（即原始数据）后，并不是直接便进入数据分析阶段，而是需要依次进行“数据探索-数据预处理”两阶段。

　　所谓的数据探索，就是要解决数据有哪些特点、遵循哪些规则、集中在那个区间等问题，帮助数据分析师了解数据的情况，为后续的分析做充足的准备。

　　常规的数据探索方法有两种：一是描述性统计，二是数据可视化，也就是我们常说的绘图天博。以股票为例：

　　这张看似普通的再普通不过的界面，将A场每日能产生一百万条左右的原始数据（按分钟线计算），进行了可视化处理，让我们在进行股票分析时，并不需要盯着原始的一条条数据去进行比较分析，而是可以直观地从K线图，以及常规的统计数据中，了解到市场的走势，帮助我们掌握股票交易的趋势及方向。而这，正是数据探索所能为我们带来的帮助。

　　除了在数据探索的过程中，我们需要借助可视化的工具，在海量数据分析的时候，我们分析后的结果也有可能是复杂的，这个时候，我们也会借助到可视化工具去直观地表现我们分析后的结果，如用热力图反映两两股票间的相关性。

　　对于时间序列数据的处理，可以说是金融数据分析中的特色项目。由于时间序列的数据很多特性都是围绕着时间展开，因此涉及到大量对时间处理的操作，如对周期数据的探索、对阶梯性数据的探索、对数据的重采样（将日数据转化为月等）、对特定时期的采样等。

　　从大环境来说，金融科技的发展浪潮势不可挡。2019年6月，央行行长发表演讲时强调：“未来，全球金融增长点在于金融科技，国际金融中心竞争的焦点也在金融科技。因此，我们应高度重视金融科技发展。”

　　为适应“无科技不金融”的时代背景，近年教育部先后批准增设了互联网金融和金融科技专业。同时，传统金融类本科专业也面临着升级改造，迫切需要在人才培养和专业建设中融合更多的科技元素。

　　金融大数据分析与数据科学训练营，以商业金融数据为研究对象，将大数据理论与Python实践应用完美地结合在一起天博，为学员提供丰富的金融量化技术和大数据实践方法，最后接受金融大数据挑战任务并进行学术展示，启发学员对生活中遇到的商业金融问题进行理性分析与量化思考，为未来的专业选择与职业发展奠定基础。