Smartbi证券公司运营数据分析系统

Smartbi 智分析功能详细说明书目 录 Contents1.行业背景 (1)2.SMARTBI 智分析产品简介 (3)2.1.产品定位 (3)2.2.产品架构 (5)2.3.客户痛点 (5)2.4.产品价值 (6)2.4.1.成本价值 (6)2.4.2.连接价值 (6)2.4.3.复用价值 (6)2.4.4.生态价值 (7)2.5.产品优势 (7)2.5.1.强管控 (7)2.5.2.全自助 (7)2.5.3.真共享 (8)3.SMARTBI 智分析模块介绍 (9)3.1.数据接入与采集 (9)3.1.1.数据源管理 (9)3.1.2.本地文件上传 (11)3.1.3.元数据管理 (11)3.1.4.权限管理 (13)3.1.5.MPP高速缓存数据库 (15)3.1.6.数据网关 (15)3.1.7.互联网公开数据采集 (15)3.1.8.跨系统数据采集 (15)3.1.9.S AAS平台数据接入 (15)3.2.数据准备 (16)3.2.1.业务主题 (16)3.2.2.自助数据集 (17)3.2.3.自助ETL (20)3.3.数据探索 (22)3.3.1.即席查询 (22)3.3.2.透视分析 (23)3.3.3.多维数据分析 (24)3.4.数据分析 (25)3.4.1.自助仪表盘 (25)3.4.2.电子表格报表 (28)3.4.3.E XCEL融合分析 (35)3.4.4.数据挖掘 ··············································································· 错误!未定义书签。

Kingbase Smartbi灵活查询模块介绍一个完美的BI工具应该具备快速便捷、简单易用的特性，而灵活查询模块则可以帮助企业用户更好地适应BI工具的操作流程，起到事半功倍的作用。

国内BI公司起步较晚，在功能模块方面比不上国外的BI巨头，但是，随着开放性技术的进步，近年来，国内BI公司有了飞跃式的发展，下面以国内BI公司新兴力量——广州思迈特软件公司独立开发的kingbase Smartbi平台为例，介绍其灵活查询模块，希望能够帮助得到有需要的朋友。

Query（灵活查询）是Kingbase Smartbi的重要组件，是面向关系数据库的灵活查询平台，满足用户自助式的定制查询和报表。

业务用户可以轻松的从数据库中访问、浏览和探察数据；满足业务人员自助式的、零编程的、快速的定制查询。

Query具备可视化的定制能力，使企业中越来越多的员工能够分享BI技术所带来的变革。

通过友好的界面轻松地拖拽数据项，最终用户自己可以快速地创建查询和报表。

在不需要复杂培训的条件下，用户能够自己创建查询、报表、图表和分析。

图：Query应用流程Query帮助用户快速对业务流程进行度量。

例如，它们可以根据上个月、上个星期——甚至当天的产品销售量来衡量某项市场活动是否获得成功。

这种洞察可以帮助企业更好的集中市场力量、快速调配资源，与客户形成更紧密的关系。

Query的特性：l灵活的、交互的查询平台。

提供了强大的灵活的查询和分析能力、丰富的报表展现，并采用Web2.0技术，极大的改善用户体验。

2自助式的查询平台。

业务人员可以快捷的自定义报表，应对需求的不断变化。

3完善的、分层级的权限控制机制。

使分支机构获得强大的BI能力，分析业务进展情况，以应对市场的变化。

企业可以在分支机构设置管理员，并授予其相应的管理权限。

4支持大用户数量的访问，提供高性能的、高效率的、企业级的灵活查询解决方案，使企业每位员工都可以直接获得BI所带来的价值。

灵活的、交互式的查询灵活查询可以从数据中确定各种趋势，发现根本原因，以更加深入地了解业务。

现如今，很多企业逐渐意识到了数据分析的重要性，而且到了月末或者年终的时候，各个部门都会为了报表加班加点的工作。

在这种过程就是，最好就是拥有报表工具，让操作变得更加高效快捷，这也是近几年报表工具为什么可以火的原因。

那大家肯定会问，有什么特别火的报表工具推荐吗，可以摆脱因为报表加班加点的现象。

当然有！Smartbi报表工具是思迈特软件公司的产品之一，它实现了从“类Excel”到真“Excel”的跨越，是企业级报表的最佳解决方案。

之所以值得推荐，主要有以下几点原因：1、完全基于Excel的报表开发工具在Excel中安装Smartbi Excel插件，可以直接在Excel中设计报表格式或者是直接进行数据分析，可以使用Excel本身自带的表格、图形、函数等能力，这就使得Excel直接成为一个报表开发工具。

思迈特软件Smartbi系统架构与数据流向2、使用报表工具Smartbi数据接口实时获取动态数据在实际的报表开发项目中，数据存储在业务数据库或者是数据仓库当中，那么如何通过Excel 去呈现这些数据呢？这时候，Smartbi数据接口就派上用场了。

通过使用Smartbi平台提供的数据接口，可直接连接到数据库的表上，也可以通过编写SQL语句形成数据结果集，然后将表中的字段或者是结果集中的字段直接拖拽到Excel的设计界面，通过数据接口来对数据的安全性进行控制。

3、实现了报表模板的发布及管理报表工具Smartbi服务器端提供了报表管理平台，可以将报表以动态模板或者是含有静态数据的方式发布到服务器上进行统一的管理，最终用户可以通过PC浏览器、平板、手机或者是大屏幕对报表进行浏览和使用，实现B/S模式的数据共享，利用Excel单元格的输入功能，开发填报表单，对数据进行在线修改和填报，并将修改以后的数据保存到数据库，防止数据丢失。

4、数据采集：满足各种填报方式5、支持流程与审核Smartbi内置流程引擎，提供完备的流程机制，解决用户在日常办公中涉及到流程需求。

论证券公司数据的采集与数据可视化券公司数据的采集与数据可视化一、引言证券公司作为金融行业的重要组成部分，扮演着收集、整理和分析大量金融数据的角色。

数据的采集和可视化对于证券公司的业务决策和风险管理至关重要。

本文将探讨券公司数据的采集方法以及如何将采集到的数据进行可视化分析。

二、数据采集1. 数据来源券公司的数据来源包括内部数据和外部数据。

内部数据主要包括交易数据、客户数据、资金数据等，可以通过券公司内部系统进行获取。

外部数据包括市场数据、宏观经济数据等，可以通过与数据供应商合作或者通过API接口获取。

2. 数据采集方法（1）内部数据采集：通过与券公司内部系统对接，使用数据抓取工具或者编写脚本实现数据的自动化采集。

可以使用Python、Java等编程语言进行开发，通过网络爬虫技术获取数据。

（2）外部数据采集：与数据供应商进行合作，购买相关数据，并通过API接口获取数据。

也可以通过订阅金融数据服务提供商的数据流，实时获取市场数据。

3. 数据清洗和整理采集到的原始数据通常需要进行清洗和整理，以便于后续的数据分析和可视化。

数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

数据整理包括数据格式转换、数据合并等操作，以便于后续的数据处理和分析。

三、数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图表、图形或者地图等形式，以便于人们更直观地理解和分析数据。

以下是几种常见的数据可视化方法：1. 折线图折线图是用直线将各个数据点连接起来，用于显示数据随时间变化的趋势。

可以用于展示股票价格的走势、交易量的变化等。

2. 柱状图柱状图通过不同长度的矩形柱来表示不同类别的数据，并用高度来表示数据的大小。

可以用于比较不同证券公司的市场份额、不同产品的销售额等。

3. 散点图散点图用坐标轴上的点来表示两个变量之间的关系。

可以用于展示证券公司的客户分布情况、客户的资产规模与投资收益之间的关系等。

4. 热力图热力图通过颜色的深浅来表示数据的大小，用于展示数据在空间上的分布情况。

如何进行投后数据管理？Smartbi投后数据管理平台来帮你光给钱的时代已经过去，重视投后管理才能使利益最大化。

及时有效的投后管理能够帮助企业及早洞察机会、发现风险、调整战略。

面对繁杂的数据，如何快速又直观地获析投后数据？Smartbi投后数据管理平台来帮你。

Smartbi投后数据管理平台，为有限合伙人、政府机构、风险基金、私募基金、战略投资者，以及会计事务所等投资机构，提供数据管理与分析的平台型解决方案。

它可以带来以下价值：1、融合的投后数据采集与管理大量的市场信息、被投企业信息、投资项目信息，通过Smartbi平台的填报和跨平台采集，进行良好的存储与治理，进而提升数据资产质量。

2、自助式的投后数据加工手段投资机构研究员可以自助地对投后数据进行统一的数据清洗、标准化和计算处理，还可以进行指标的同比、环比、累计、均值等计算。

Smartbi将数据加工、数据采集等过程串联起来，可以做到自动化运行。

3、全面的投后数据分析体系Smartbi服务团队，针对不同企业的行业特点和业务结构特点，以经营为向导，量身定制分析模型、分析报表体系和指标体系，如投资收益率分析、产品结构分析、销售分析、库存分析、财务报表分析等，实现事前测算、事中跟踪预警、事后分析探究的全过程分析。

4、创新的投后数据分析方法在Smartbi平台的应用商店中，提供不同行业的分析模型与模板，如杜邦分析、AARRR分析、米勒-奥尔模型、运营资产模型、巴萨利模型等，这些分析模型与模版，开箱即用，为投资机构的研究员，提供了分析的便利。

5、丰富的投后数据分析形式Smartbi平台不仅仅是一个数据管理、数据可视化平台，其丰富的数据分析形式，如仪表盘、多维分析、即席查询、透视分析、数据挖掘等，既便捷自助，又高效实用，为投资机构洞察项目风险，帮助被投企业改善经营、提升企业价值，提供了强有力的工作支撑。

使用Smartbi平台进行投后管理跟踪与分析，解放了投资机构研究员的大量精力，研究员可以将精力集中在对市场信息的判断与感知，对被投企业的投后管理上。

随着时代的发展，企业对于数据的处理需求量越来越大，要求也越来越高，传统报表的局限性逐渐暴露出来，出现处理数据效率低、数据获取过程麻烦、共享时安全性和便利性得不到保障等问题；对个人而言，如果不会使用可视化的方式呈现数据，就难以得到直观的结果。

大数据工具的普及与流行势在必行。

那么，接下来我就给大家推荐一款功能全面、易上手的大数据工具——报表工具Smartbi。

Smartbi是一款用于报表制作，分析和展示的工具，旨在帮助企业用户快速搭建企业报表平台，将企业内部流转的营销、财务、人力等数据进行整合加工，构造不同部门的业务模型，最终生成业务报表、数据驾驶舱等分析应用；面向的是经典的商业智能分析展现场景，以中国式报表、多维度分析、可视化业务仪表盘、移动BI分析和业务分析报告等应用为核心。

1、中国式报表大数据工具Smartbi深度整合Excel的现有能力，在Excel界面中完成报表、数据分析应用的设计，拥有丰富的报表展现样式，包括清单报表、交叉报表、分组报表、多源分片报表、分块报表、表单报表、图形报表、回写报表等。

同时，可借助Excel图形和ECharts图形实现数据可视化，支持交互式控件设计。

2、多维度分析大数据工具Smartbi多维分析可以直接对接多维数据库（Essbase、SSAS等），通过将多维数据集中的各个维度进行有机组合，查询出相应的数据。

它提供了切片、切块、钻取以及行列互换等多种可视化操作方式，使得不同角色可基于自身所关注的维度进行灵活的数据分析，从而使用户对大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确的判断，辅助决策。

3、可视化仪表盘大数据工具Smartbi自助仪表盘为企业级用户提供数据自助分析服务，化数据为价值，有效解决企业大数据隐患，大幅度降低沟通成本，提高企业营运效率。

Smartbi自助仪表盘零门槛、多维度做好数据分析，精准可靠，让运营人员也可以完成“技术工作”。

通过鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，简单易用，还能通过抽取数据到MPP数据库保证性能。

证券行业智能化数据分析与决策支持方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究内容与方法 (3)第2章证券行业概述 (4)2.1 证券市场发展现状 (4)2.2 证券行业业务流程 (4)2.3 证券行业数据特点 (4)第3章智能化数据分析技术 (5)3.1 数据预处理技术 (5)3.1.1 数据清洗 (5)3.1.2 数据集成 (5)3.1.3 数据转换 (5)3.1.4 数据归一化 (6)3.2 数据挖掘与知识发觉 (6)3.2.1 关联分析 (6)3.2.2 分类 (6)3.2.3 聚类 (6)3.2.4 预测 (6)3.3 机器学习与深度学习 (6)3.3.1 机器学习 (6)3.3.2 深度学习 (7)第4章决策支持系统构建 (7)4.1 决策支持系统框架 (7)4.1.1 数据采集与预处理 (7)4.1.2 数据存储与管理 (7)4.1.3 数据分析与模型构建 (7)4.1.4 决策支持与可视化 (7)4.1.5 系统接口与集成 (8)4.2 数据仓库设计与实现 (8)4.2.1 数据仓库架构 (8)4.2.2 数据模型设计 (8)4.2.3 数据仓库实现 (8)4.3 数据分析与决策模型 (8)4.3.1 数据分析模型 (8)4.3.2 决策模型 (8)第5章证券市场趋势分析 (9)5.1 趋势分析概述 (9)5.2 趋势预测模型与方法 (9)5.3 趋势分析在证券市场的应用 (9)第6章证券投资组合优化 (10)6.1 投资组合理论概述 (10)6.3 智能化投资组合优化策略 (10)第7章风险管理与控制 (11)7.1 证券市场风险概述 (11)7.2 风险评估与度量方法 (11)7.2.1 市场风险度量 (11)7.2.2 信用风险度量 (11)7.2.3 流动性风险度量 (11)7.2.4 操作风险度量 (11)7.3 智能化风险管理与控制策略 (11)7.3.1 建立全面风险管理体系 (11)7.3.2 利用大数据分析技术 (12)7.3.3 构建风险预测模型 (12)7.3.4 优化风险控制策略 (12)7.3.5 加强内部控制与合规管理 (12)第8章证券行业监管科技 (12)8.1 监管科技概述 (12)8.2 证券行业监管需求与挑战 (12)8.2.1 监管需求 (12)8.2.2 监管挑战 (13)8.3 智能化监管科技应用与案例分析 (13)8.3.1 智能合规检查 (13)8.3.2 风险监测与预警 (13)8.3.3 信息披露智能审核 (13)8.3.4 数据挖掘与分析 (13)8.3.5 智能监管报告 (14)第9章证券行业客户服务与营销 (14)9.1 客户服务与营销概述 (14)9.2 智能客户关系管理 (14)9.2.1 客户画像构建 (14)9.2.2 客户分层与分类 (14)9.2.3 智能客户服务 (14)9.3 数据驱动的精准营销 (15)9.3.1 营销策略制定 (15)9.3.2 营销活动实施与监控 (15)9.3.3 营销优化与调整 (15)第十章案例分析与发展趋势 (16)10.1 国内外证券行业智能化案例分析 (16)10.1.1 国内证券行业智能化案例 (16)10.1.2 国外证券行业智能化案例 (16)10.2 证券行业智能化发展趋势与展望 (16)10.2.1 发展趋势 (16)10.2.2 展望 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (17)10.3.2 应对策略 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等先进技术在金融领域的应用日益广泛。