金融数据分析新手入门先搞懂这5个核心概念

【标题】金融数据分析新手入门先搞懂这5个核心概念 【正文】

前几天有个做运营的学妹给我发消息，说她转行想做金融数据分析，买了一堆课，结果打开第一个视频就懵了。老师嘴里蹦出来的词，什么同比环比、什么回归分析，她感觉自己像在听天书。我问她，那你为啥非要学这个？她说看招聘网站上薪资高啊。

说实话，这个理由我太熟了。我自己大概六年前也是一头扎进来，觉得金融数据分析听起来就高级，结果第一个月净在那儿跟各种概念大眼瞪小眼。后来慢慢摸出门道了，发现新手真正需要先搞懂的，其实就那么几个核心概念，把这几个弄明白了，后面很多事就顺了。

今天咱们不聊虚的，就说五个你入门金融数据分析绕不开的概念。我按自己的理解给它们排了个序，不一定对，但至少能让你少走点弯路。

第一个要搞懂的，是数据清洗到底在洗什么

很多人以为金融数据分析就是建模型、跑代码、出图表。我当初也这么想，结果第一次拿到一份真实的交易数据，打开一看，几千行里夹杂着空值、重复记录、格式乱七八糟的日期，还有几列数字被存成了文本格式。我当时就傻眼了，这玩意儿怎么分析？

后来带我的老师傅说了一句让我记到现在的话：你花在清洗上的时间，应该占整个分析过程的一半以上。这不是夸张。一份脏数据，你后面用再高级的模型也是白搭。数据清洗说白了就是三件事：把缺的补上或者删掉，把重复的拎出来处理，把格式统一成能用的样子。听起来简单，但真做起来，你会发现每个数据集都有它自己的脾气。

第二个概念，叫描述性统计，别嫌它基础

我见过不少新手，一上来就想学机器学习，觉得统计太low了。但我跟你讲，描述性统计才是你每天都要用的东西。均值、中位数、标准差、最大最小值、分位数，这些词你可能在课上都听过，但真到用的时候，很多人分不清什么时候该看均值，什么时候该看中位数。

举个我自己的翻车例子。有一次我分析用户资产分布，用了均值，得出一个看起来挺漂亮的数字。结果汇报的时候，领导问了一句，那大部分用户到底在什么水平？我一下答不上来。后来把中位数和分位数拉出来一看，均值被少数高净值用户拉高了，实际上大部分人资产远低于那个数。这件事让我明白，描述性统计不是走过场，它决定了你对数据的直觉准不准。

提示：做描述性统计的时候，养成一个好习惯，均值、中位数、标准差同时看，再画个分布图。你会发现很多光看均值发现不了的问题。

第三个，时间序列，金融数据分析离不开它

金融数据最大的特点就是跟时间绑在一起。股价、利率、交易量、用户增长，这些数据都是按时间顺序排列的。时间序列分析就是研究这些数据随时间变化的规律。你不用一上来就学什么自回归模型，但至少得理解趋势、季节性、周期性这几个基本概念。

我记得刚开始做业务分析的时候，看到月度数据有高有低，就简单归结为市场波动。后来一个前辈提醒我，你把去年同期的数据拉出来对比一下。我一对比才发现，原来每年春节那个月的数据都会掉，这是季节性因素，不是市场出了问题。这个教训告诉我，看时间序列数据，光看眼前这一段是不够的，得把时间轴拉长，看看有没有重复出现的模式。

第四个，相关性不等于因果性，这句话得刻在脑子里

这个概念听起来像废话，但新手最容易在这上面栽跟头。我前两年做过一个分析，发现用户打开应用程序的次数和他们的投资金额呈正相关。我当时兴奋得不行，觉得找到了增长密码，赶紧建议产品团队想办法让用户多打开应用程序。结果折腾了一个月，打开次数上去了，投资金额没怎么动。

后来我想了想，可能是我搞反了。也许不是打开次数多导致投资多，而是本来投资意愿强的人就爱打开看行情。你说这事闹的。相关性只是告诉你两个东西在同步变化，到底谁影响谁，或者是不是有第三个因素在背后起作用，那得用更严谨的方法去验证。反正从那以后，我看到相关性高的数据，第一反应不再是兴奋，而是先问一句：这事儿说得通吗？

第五个，可视化，别把图表当成装饰

很多新手觉得做图表就是为了汇报好看，这想法真得改改。可视化其实是你分析过程中的思考工具。你数据清洗完，描述性统计也算了，时间序列也看了，但脑子里还是一团浆糊。这时候画几张图，很多东西就清楚了。

我自己的习惯是，拿到一份数据，先画三个图：一个趋势图看整体走向，一个分布图看数据集中在哪里，一个对比图看不同类别之间的差异。这三个图画完，基本上就能给这份数据画个像了。选什么图也有讲究，看趋势用折线图，看分布用直方图或箱线图，看对比用柱状图。别一上来就搞那些花里胡哨的，把最基本的图用对地方，比什么都强。

这五个概念说完了。我知道你听完可能还是觉得有点散，这很正常，我当初也是这么过来的。金融数据分析这东西，急不来。你先挑一个概念，找一份真实的数据，动手做一遍，比看十篇文章都管用。

哦对了，我最近在整理之前踩过的一些坑，打算写成一个系列。你要是也有类似的经历，或者正在被哪个概念卡住，欢迎在我公众号后台留言。咱们一起琢磨琢磨。