券商薪酬“放榜” 光大证券14位高管年薪超百万元 员工人均薪酬涨超一成

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重点研究成果概览 | 财通宏观：陈兴团队

重点研究成果概览 | 财通宏观：陈兴团队精选报告合集 特色数据库 实体经济图谱（周度更新） 中观高频经济景气度综述：包含房地产、汽车、家电、钢铁和化工等近20个关键行业的销售、生产、价格和库存等数据。 部分特色数据：重点城市商圈人流、制造业用工需求和用工价格、重点城市房价与地产销售、货运物流。 财政数据库（周度更新） 财政收入、支出和融资进度 国债和地方债融资计划与实际发行 地方专项债投向统计 地方专项债用于化债的比例、区域分布 美国经济数据库（周度更新） 经济增长：衰退概率。

如何认识金融行业中的数据分析与数据挖掘

数据挖掘的过程更像是在森林中进行一场探险，不仅需要数据分析所提供的地图和指南，还需要探险者的直觉和创新，去发现那些未知的宝藏。数据挖掘的目标是揭示数据的潜在价值，为业务创新和优化提供新的视角及思路。在金融领域，数据分析和数据挖掘能够为企业提供强大的决策支持。相比之下，数据分析更注重对历史数据的解释和总结，而数据挖掘在识别信用风险、优化投资策略和预测市场动向等领域更注重发现潜在模式和复杂关联。例如，在识别🥕信用风险方面，数据分析通常采用传统的统计学方法(如逻辑回归)，通过总结历史。

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