현재 재무 분석을 위한 더 나은 아이디어와 방법이 있습니까?

위 네티즌의 답변이 상당히 자세하다고 생각합니다. 이전에 IBM의 I2와 Intelligent Cloud의 Brilliant Eyes를 사용해 보았는데 각각의 장점이 매우 좋다고 생각합니다. 200만개가 넘는 데이터를 한번 불러오면 I2에서 멈췄기 때문에 사용하기 편했는데 Fiery Eyes가 더 매끄러웠고 나중에 분석도 더 매끄러웠어요.

재무 분석 아이디어와 관련하여 여기에 저의 겸허한 의견을 표명하고 싶습니다.

사실 데이터마다 재무 분석 방법이 다르다고 생각합니다.

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1. 일반 자본 흐름 데이터의 경우 Huoyan 평가판으로 직접 가져와서 분석하는 "목록 분석" 기능을 통해 많은 고액 자금 결제 계정을 찾을 수 있습니다. 이 기능은 매우 유용하다고 생각하며, 조정된 은행 거래 기록 뒤에 있는 메모를 기반으로 해당 계좌의 성격을 확인할 수 있습니다. 그 중 일부는 투자자, 차용자, 회사 직원 등의 계좌입니다.

2. 일부 자금세탁방지자료의 경우, 주로 홈페이지의 거래기록을 바탕으로 관련 기업이나 개인의 자동차 구입, 부동산, 자금관리 등에 관한 정보를 확인할 수 있습니다. 끝.

3. 상하이 바오푸(Shanghai Baofu), 상하이 푸유(Shanghai Fuyou), 광저우 유니온페이(Guangzhou UnionPay), JD 온라인 뱅킹(JD Online Banking) 등과 같은 제3자 데이터의 경우 실제로 플랫폼의 투자자 및 차용자, 특히 투자와 관련이 있는 경우가 많습니다. 개인이 차용자인지 차용자인지는 이러한 사람들과 플랫폼 간의 거래 시간과 금액을 기준으로 판단되어야 합니다. 또한 회사 직원 및 기타 직원도 포함될 수 있습니다.

4. 회사에서 취득한 데이터베이스 데이터의 경우 데이터의 양이 적을 경우가 있어 엑셀을 이용하여 일부 내용을 통계적으로 분석할 수 있으나, 데이터의 양이 많아 엑셀로 열 수 없는 경우가 있습니다. , Open Navicat을 사용하는 것이 좋습니다. Navicat은 사용하기 매우 쉽고 데이터를 빠르게 처리합니다. 또한 일부 데이터베이스 테이블에 많은 수의 데이터가 있는 경우 Navicat을 사용하여 가져올 때 가끔 오류가 발생할 수 있습니다. , 먼저 데이터를 가져오는 것이 좋습니다. Python의 경우 먼저 쓸모 없는 열을 삭제한 다음 Navicat 또는 Python을 사용하여 처리할 수 있습니다.

그리고 소프트웨어의 상황에 대해 말씀 드리겠습니다. 실제로 많은 양의 자본 흐름이 이동되는 경우가 있습니다. Excel을 사용하여 분석하고 보는 경우 매우 시간이 많이 걸리고 힘듭니다. 하지만 자금 분석에 특화된 소프트웨어가 있다면 분석하기가 더 쉽습니다. 이전에 Intelligent Cloud의 Fire Eye를 사용해 보았는데(당시 인트라넷에서 다운로드했습니다) 분석 효과가 좋다고 생각합니다. 데이터의 양이나 시각화 효과 표시 측면에서나 성능은 괜찮다고 생각하므로, 필요하신 분들은 한번 사용해보시길 권해 드립니다. 이상은 저의 겸손한 의견입니다. 토론하고 교환하는 것을 환영합니다.