第一篇：證券行業大數據應用

證券大數據應用

一、可能獲得的數據源

1.投資者信息（實名認證信息、聯系方式、證券賬戶、理財賬戶等）2.投資者個人交易數據（股票交易、基金交易、互聯網證券交易等）3.投資者個人行為數據

4.股市交易數據/實時行情等

5.上市公司/準備上市公司數據（基本資料、財報等）6.宏觀經濟數據 7.政策法規

8.行業投資案例庫 9.行業分析報告

10.互聯網金融相關媒體數據

11.互聯網金融垂直社區數據（例如雪球投資組合）12.各行業垂直門戶網站數據

13.社會化媒體數據（微博、微信公眾號、論壇、新聞資訊門戶等）14.各行業電力運行數據

以上數據有些可直接由券商系統（門店數據、終端APP等）即可獲取，有些需要從合作機構獲取，有些只能通過垂直爬蟲爬取聚合。

二、有了大數據能干什么 對投資者（2C）：

投資建議：例如券商官方推薦，類雪球投資組合、京東財謎的去中心化推薦 投資社區：雪球、天厚投資社交等 在線證券交易 在線投資理財 財富管理 量化投資分析

對公司（2B）： 公司投資理財 公司投資并購 股權眾籌

公司輿情監控分析 競爭分析/競爭情報 行業分析報告

對券商本身：

用戶獲取/盤活：大券商盤活存量用戶、中小券商獲取增量用戶

用戶賬戶的建立與持續運營：通過有粘性的服務（例如雪球投資組合），引導用戶綁定互聯網證券理財賬戶、證券賬戶，打通用戶賬戶體系，持續運營。綜合金融服務：股票、投資、理財、眾籌、投行、財富管理 投資報告：行業分析報告、投資建議平臺基礎設施： 大數據風控等 線上線下渠道一體化 客戶流失跟蹤 潛在客戶挖掘

三、運營體系

目標用戶群分析（2B、2C，線上目標用戶群、線下目標用戶群）建立有粘性的互聯網產品及服務 線上+線下獲取用戶/盤活用戶

基于大數據，持續完善產品、持續運營用戶

《數據挖掘技術在證券行業中的應用》 姚毓才 1.客戶關系管理

用客戶交易數據統計出每個客戶的交易情況，根據客戶行為進行聚類。建立數據倉庫來存放對全體客戶、預定義客戶群、某個客戶的信息和交易數據，并通過對這些數據進行挖掘和關聯分析，實現面向主題的信息抽取。對客戶的需求模式和盈利價值進行分類，找出最有價值和盈利潛力的客戶群，以及他們最需要的服務，更好地配置資源，改進服務，牢牢抓住最有價值的客戶。通過對客戶資源信息進行多角度挖掘，了解客戶各項指標（如資產貢獻、忠誠度、盈利率、持倉比率等），掌握客戶投訴、客戶流失等信息，通過對客戶數據聚類，將客戶進行分群，考察每類客戶對證券公司的貢獻情況，這樣可以根據客戶的產生類別的交易行為等其他特點知道該類用戶是否對公司具有價值，并且證券公司根據客戶行為的特點對貢獻度大的客戶類采取相應的政策照顧，并且還能吸引某些行為類似的貢獻度較低類的客戶發展為較高貢獻的客戶。2.股市基本分析

任何金融資產的“真實”價值等于這項資產的所有者的所有預期收益流量的現值。具體地說，分析家不僅需要預測折現率，而且還必須預測這種證券的每股平均收益和派息率。證券的真實價值一經確定，就可以用來與這種證券的市場價格進行比較，從而鑒別這種證券的定價是否恰當。如果真實價值低于市場當前價格，那么該證券價值是被高估了，應該賣出；如果證券的真實價值高于市場當前價格，那么該證券價值是被低估了，應該買進。具體的分析策略包括宏觀經濟信息、產業分析、區域分析和公司分析幾類。3.股市技術分析

利用時間序列預測股票價格。數據挖掘是對大量的歷史數據進行處理和分析，提煉出有價值的信息（表現為規則、模型等模式信息），其中的時間序列模型，可以用于股票價格的預測。4.經營狀況分析

通過數據挖掘，可以及時了解營業狀況、資金情況、利潤情況、客戶群分布等重要的信息。并結合大盤走勢，提供不同行情條件下的最大收益經營方式。同時，通過對各營業部經營情況的橫向比較，以及對本營業部歷史數據的縱向比較，對營業部的經營狀況做出分析，提出經營建議。5.咨詢服務

根據采集行情和交易數據，結合行情分析，預測未來大盤走勢，發現交易情況隨著大盤變化的規律，并根據這些規律做出趨勢分析，對客戶針對性進行咨詢。6.風險防范

通過對資金數據的分析，可以控制營業風險，同時可以改變公司總部原來的資金控制模式，并通過橫向比較及時了解資金情況，起到風險預警的作用。

第二篇：煙草-行業數據綜合分析應用解決方案

煙草專賣管理局數據綜合分析應用

解決方案

xxxx電子科技有限公司

2013年7月

目錄

一、建設背景........................................................3

二、建設思路........................................................3

三、建設目標........................................................3

四、總體設計........................................................4

4.1、設計原則...................................................4 4.2、設計思路...................................................5 4.3、總體架構...................................................6

五、系統實現........................................................6

5.1、整合內容...................................................6 5.2、采集處理方式...............................................7

5.2.1、數據采集..............................................7 5.2.2、數據整合..............................................9 5.3、數據應用..................................................15 5.3.1、應用定制.............................................15 5.3.2、數據展現.............................................21 5.3.3、應用主題數據.........................................21 5.4、主要功能..................................................22 5.4.1、數據來源管理.........................................22 5.4.2、主題和指標管理.......................................22 5.4.3、報表定制.............................................23 5.4.4、圖表定制.............................................23 5.4.5、熱點定制.............................................23 5.4.6、連接資源管理.........................................23 5.4.7、頁面定制.............................................23 5.4.8、用戶及角色管理.......................................24

六、系統價值.......................................................24 5.1、企業報表..................................................24 5.2、主題分析..................................................25 5.3、運營監控..................................................25

七、成功案例.......................................錯誤！未定義書簽。

7.1、河北省省級衛生數據整合共享和綜合信息管理平臺錯誤！未定義書簽。7.2、國藥樂仁堂信息采集整合展現管理平臺........錯誤！未定義書簽。

八、公司及產品優勢.................................錯誤！未定義書簽。

8.1、公司優勢..................................錯誤！未定義書簽。8.2、產品特色..................................錯誤！未定義書簽。

一、建設背景

近幾年，中國煙草行業信息化飛速發展，各個企業目前己經基本完成了基礎設施建設和業務系統建設，如營銷系統、專賣系統、物流系統、財務系統、0A系統等。這些信息系統之間相對獨立，缺乏有機聯系，形成了信息孤島，無法做到信息資源的共享，進而影響了許多正常業務的效率。由于各單位前期在實施信息系統過程中分別采用了各自的系統標準，因而導致了現有各信息系統之間很難做到“無縫連接”，并且在各系統間存在大量的“手工連接”，進而造成大量的信息失真和信息延時，這種情況還對信息管理部門增加了很多工作量，每天為數據而忙碌。同時各業務系統側重于業務處理，不能進行充分的價值挖掘，缺乏為企業領導或業務處室的綜合分析、宏觀決策提供有力支持。因此，在煙草企業數據綜合分析應用系統的建設與完善就顯得尤為重要。

二、建設思路

三、建設目標

通過建立煙草數據綜合分析應用系統，實現收集目前的營銷系統、專賣系統、物流系統、財務系統、0A系統等以及其他業務系統的相關數據，并對數據進行整合，加工形成涵蓋管理、采購、客服、物流、質管、運營、財務七大領域的信息域，并對信息進行多維度的綜合展現，提供各業務所需的綜合報表，從而充分挖掘利用現有信息資源，為領導提供決策支持，并更好的為各業務科室和一線業 務人員服務。

四、總體設計 4.1、設計原則

本項目在系統設計、軟硬件采購、應用開發、系統集成和服務過程中應采用已有的國家標準、行業標準和主流國際標準，遵循但不僅限于下列標準體系和要求：

《煙草行業信息化標準體系》及其有關標準 《煙草行業信息化建設統一技術平臺要求》 《煙草行業數字證書應用接口規范》 《煙草行業信息系統安全等級保護定級指南》 國家《SOA標準體系》

除了遵循上述標準，在整個項目設計開發過程中，需要遵守下面的5項原則。

1.技術的先進性

? 系統應采用先進成熟的技術，以保證投資的有效性和延續性。? 支持常用的操作系統平臺、常用的數據庫系統、常用的應用服務器平臺和常用的開發工具，與XX煙草現有系統互聯互通，以保證系統的兼容性。2.系統的穩定性

? 保證系統能夠正常運作, 系統應能夠7×24小時連續穩定工作。? 軟件版本升級或改進應在不影響業務的情況下進行，保證系統可以穩定、平滑過渡。3.系統可維護性

? 系統應能使系統管理員集中方便地配置、監視、控制、診斷整個系統，并且能夠監視和控制用戶情況、提高效率、消除隱患。

? 對于系統各功能模塊的配置、控制、監視、診斷等工作能夠通過專用的系統管理工具方便的進行，無須進行專門的編碼工作。

? 數據中心系統將按照集中的模式進行部署，因此對系統處理并發任務的 能力提出了很高的要求，投標方需要提供大規模并發流量的處理機制以及發生性能問題時的解決方案；并提供實時交易量(并發交易量及其硬件配置)和并發用戶量(并發用戶數及硬件配置)的相關測試報告和案例說明； 4.系統安全性

? 系統應保證信息的安全性，即保證此系統中的信息能夠安全存儲，并有良好的數據備份和快速恢復方案；

? 采用分級的安全體系，保證數據在處理和傳輸全過程的安全性。系統支持對關鍵的信息（如：用戶密碼）進行加密保存，同時支持對一些比較重要的業務數據在傳送和存儲過程中進行加密保護；

? 保證系統中的信息不被非授權用戶訪問，按組織結構劃分操作人員的操作權限，使用煙草辦公自動化系統的用戶身份認證系統，且各種使用權限所能調用的應用軟件模塊可按要求靈活配置；

? 系統在身份認證方面支持多種的認證手段，如：口令認證、數字證書認證等；

? 系統支持基于角色和基于資源的授權方式，支持用戶到角色的映射，并采用角色的身份來控制對特定操作的訪問權，支持層次化，結構化和區域化的角色設定；

? 系統需要有對系統數據的關鍵操作（如授權操作、流程環節變更）進行追蹤和回溯的能力；

4.2、設計思路

1、模塊化的系統結構

系統結構采用三層（3-tier）或多層（N-tier）設計模型；設計模式為B/S 模式。由合理分劃、邊界清晰的子系統和模塊組成，形成組裝式、插件式的體系結構，以利于系統的升級、擴充和發展。支持業務流程的可調整性；支持業務信息的可調整性和延續性。

2、面向服務的整體架構（SOA）

系統模塊都是向系統內部和外部提供服務的邏輯單元；采用標準的協議提供 服務。采用松耦合的機制與外部系統進行信息交換和系統之間的互操作。

3、無縫集成的應用

提供與其他相關信息系統的數據接口、支持開放的XML 標準接口規范。不同的異構系統之間可以無縫地實現數據集成，也可以無縫地實現業務流程的集成。

4.3、總體架構

系統基于SOA設計理念，架構信息采集、整合、展現信息系統，為增值服務管理奠定總體架構基礎，并以“服務”方式，擴展將來主題業務數據分析、服務系統。

五、系統實現

5.1、整合內容

數據來源主要為營銷系統、專賣系統、物流系統、財務系統、0A系統以及其他業務系統。5.2、采集處理方式

5.2.1、數據采集 5.2.1.1、功能設計

通過整合完善數據采集系統，更加高效的接收和處理來自各系統的數據，實現數據采集工作的靈活設置和快速部署，使數據采集工作更專業化和規范化，減輕數據提供單位的負擔，提高數據采集效率和質量。支持基于事件發生時接收數據消息、支持數據庫改變時數據同步、支持定時提取數據、支持外部文件導入、支持異地全局數據庫。并且支持基于消息的數據傳輸，在前置機感知數據改變后，通過WebService機制項服務器傳遞消息；支持通過各類數據傳輸中間件進行消息的傳遞。

數據采集方式包括：自動采集、定時采集。

自動采集是指通過系統接口，自動實時從數據源采集數據，適用于實時性要求較高的數據信息。

定時采集是指在設定好的時間點對數據源數據進行采集，適用于數據源有規范的數據傳輸技術架構。

數據審核：在數據加載到數據庫前對采集的數據的格式及數據內容進行校驗和審核，保證數據采集平臺采集的數據質量。

自動采集：支持自動采集和定時采集方式，實現采集系統自動獲取數據源數據的功能。

數據加工處理：包括數據信息清洗、信息轉換、信息加載等功能，將從數據源獲取過來的數據進行規范化處理，實現多源數據組合、沖突數據處理、數據格式檢查等功能。并將其轉換成數據倉庫需要的格式。數據加載功能是將經過規范化處理后的數據存放到數據倉庫中。需要定義數據的加載頻率和加載方式。數據的加載頻率根據數據的產生頻率和數據倉庫對數據的分析粒度決定，可以根據需要來定義加載的間隔。

采集平臺系統功能結構如下圖：

5.2.1.2、技術實現

1、技術架構

通過各種采集方式把現有各部門、企業的諸多系統通過數據交換平臺抓取進入數據中心，并可以通過業務報表填報的功能補充信息，支持暴扣文檔、多媒體、XML、文件以及數據庫等多種方式的數據采集。

2、數據接口

本系統采集通過建立數據口的方式與現有的營銷系統、專賣系統、物流系統、財務系統、0A系統以及其他業務系統進行數據采集，并將采集數據進行審核與加工處理。與此同時考慮到與新系統的整合，系統將預留數據交互模塊并建立數據交換機制，為新業務系統的接入提供準備。

5.2.2、數據整合

利用完善的ETL工具，通過節點控制庫、信息共享與管理庫把采集來的數據按照業務內在關聯形成能夠表述完整業務鏈信息的整合信息，并為下一步的數據應用打定基礎。

5.2.2.1、技術架構

1、ETL工具介紹

ETL負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

ETL是數據倉庫中的非常重要的一環。它是承前啟后的必要的一步。相對于關系數據庫，數據倉庫技術沒有嚴格的數學理論基礎，它更面向實際項目應用。所以從項目應用的角度來考慮，按著物理數據模型的要求加載數據并對數據進行 一些系列處理，處理過程與經驗直接相關，同時這部分的工作直接關系數據倉庫中數據的質量，從而影響到聯機分析處理和數據挖掘的結果的質量。

ETL的質量問題具體表現為正確性、完整性、一致性、完備性、有效性、時效性和可獲取性等幾個特性。而影響質量問題的原因有很多，由系統集成和歷史數據造成的原因主要包括:業務系統不同時期系統之間數據模型不一致；業務系統不同時期業務過程有變化；舊系統模塊在運營、人事、財務、辦公系統等相關信息的不一致；遺留系統和新業務、管理系統數據集成不完備帶來的不一致性。

實現ETL，首先要實現ETL轉換的過程。它可以集中地體現為以下幾個方面：空值處理：可捕獲字段空值，進行加載或替換為其他含義數據，并可根據字段空值實現分流加載到不同目標庫。規范化數據格式 可實現字段格式約束定義，對于數據源中時間、數值、字符等數據，可自定義加載格式。拆分數據：依據業務需求對字段可進行分解。驗證數據正確性：可利用Lookup及拆分功能進行數據驗證。數據替換：對于因業務因素，可實現無效數據、缺失數據的替換。Lookup 查獲丟失數據 Lookup實現子查詢，并返回用其他手段獲取的缺失字段，保證字段完整性。建立ETL過程的主外鍵約束 對無依賴性的非法數據，可替換或導出到錯誤數據文件中，保證主鍵唯一記錄的加載。

2、整體結構

系統將各個業務系統中采集到的銷售、財務、物流、倉儲等基本業務數據進行整合，形成節點前置庫，并進行數據加載，形成結構化的綜合信息共享庫與管理數據庫，最后通過加工處理形成數據集市，并通過綜合分析、統計報表、智能分析、決策支持等方式展現給用戶。如下圖所示： 5.2.2.2、數據資源整合

主要功能是實現將分散、異構的數據和記錄進行規范化整理并實現聚合處理，生成基本數據集所規范的、全面動態的企業業務綜合數據信息（宏觀或個案級別綜合業務視圖）共享庫，該綜合共享庫支持動態、交互、智能的綜合業務管理，可發布（提供）綜合集成的“全景業務信息”以支持全局性同步信息共享。主要功能模塊包括數據規范化整理（數據校驗、語法學清洗、語義學清洗等）和數據聚合處理（數據解析、整合存儲/主數據管理、展現預處理等）。

流程如下圖：

1、數據校驗清洗 數據質量問題分類：

根據處理的是單數據源還是多數據源以及問題出在模式層還是實例層我們將數據質量問題分為4類:單數據源模式層問題、單數據源實例層問題、多數據源模式層問題和多數據源實例層問題，具體的質量問題表現如下：

1）缺少完整性約束,糟糕的模式設計，2）數據記錄的錯誤,3）異質的數據模型和模式設計,4）冗余、互相矛盾或者不一致的數據,5）唯一性約束,⑾引用約束,6）拼寫錯誤,7）相似重復記錄,8）互相矛盾的字段,9）命名沖突,10）結構沖突,11）不一致的匯總,12）不一致的時間選擇。

問題數據處理：

單數據源情形中出現的問題在多數據源的情況下會變得更加嚴重.多數據源沒有列出在單數據源情形中就已經出現的問題.模式層次上的問題也會體現在實 例層次上.糟糕的模式設計、缺少完整性約束的定義以及多個數據源之間異質的數據模型、命名和結構沖突等,都屬于該類問題.可以通過改進模式設計、模式轉化和模式集成來解決模式層次上的問題.實例層次上的問題在模式層次上不可見,一些可能的情況有數據拼寫錯誤、無效的數據值、重復記錄等。

對于第1種情形,由于在數據輸入時不知道電話字段的值,因此在數據庫中以存放一個無效值來表示.如果針對電話字段定義一個規則存放在數據清洗庫中,清洗工具就能夠根據這條規則判斷出哪些是無效值.對于第2種拼寫錯誤的情形,需要在數據清洗庫中建立一個存放所有城市名的查找表,通過與該查找表中的城市名相比較,就可以判斷出數據庫中存放的本來應該是哪個城市.對于第3種情況,一般也需要利用外部的查找表才能檢測出來并加以改正.在數據清洗工具中,一些典型的查找表應該是內建的,此外也應該具備可擴展性,允許用戶加入新的查找表.對于第4種情形,在一個自由格式的文本類型的字段里包括了很多部分,每個部分都可以單獨作為一個字段.如果每個部分的先后順序一定,且互相之間有分隔符或者保留字,比如Street,Road等等,就比較容易處理.但是,實際中的情況往往不是這樣,因此要通過機器學習或者其他辦法來解決.由領域專家選定學習樣本(相對于所要處理的數據集,樣本數量少得多)來訓練系統,等訓練好了以后,再由系統自動處理大規模的數據集.由于采用機器學習的辦法,因此一般來說,需要折衷考慮記憶率和準確率.我們將利用隱馬爾科夫模型(HMM)的解決辦法.第6種情形的問題是字段之間不對應.為了改正,需要知道哪個字段更可信,這必須利用其他信息才能決定。

第8種和第9種情形表示的是相似重復記錄的情況.在第8種情形里,一個記錄的name沒有簡寫,而另一個記錄的name被簡寫了,通過定義合適的編輯距離函數,或者內建常用的縮寫規則,清洗工具可以檢測出這類重復記錄.在第9種情形中,同一個現實實體(兩個記錄的name值相同),但是兩個記錄的bdate值不一樣,在合并這兩條記錄時,如何選擇一個合適的bdate值,是一個棘手的問題.相似重復記錄的匹配和合并,是數據清洗過程中一個很重要的問題.首先,選擇一個好的距離函數很重要.另外,記錄的匹配過程非常耗時.如果采用最簡單的方法,所有記錄之間兩兩進行比較,以此來決定是否匹配,其計算復雜度為O(n2),這里n為 數據庫中的記錄數.對很大的數據庫來說,這樣的時間開銷是無法忍受的。

在檢測相似重復記錄之前,需要先對數據進行一些處理.典型的處理操作包括: 字段分裂.從自由格式的文本字段中抽取結構,分離各個部分.驗證和改正.根據查找表來驗證字段值的正確性,若發現錯誤,則加以改正.如果提供合適的領域知識,該過程也可以驗證字段之間的依賴關系.數據標準化.將同一類型的數據用統一的格式來表示,比如日期、電話號碼、性別等.在完成大部分的數據轉化和其他清洗步驟以后,就可以執行相似重復記錄的匹配和合并了。通常情況下,指向同一個現實實體的兩條記錄的信息是部分冗余的,它們的數據互為補充。因此,通過將其合并,能夠更準確地反映該實體.相似重復記錄清除可以針對兩個數據集或者一個合并后的數據集.首先,需要識別出標識同一個現實實體的相似重復記錄,即記錄匹配過程.隨后,將相似重復記錄合并成一個包含該實體的更多屬性,而且無冗余信息的記錄,同時從數據集中刪除多余的記錄。

最簡單的情況是,數據記錄具有這樣的屬性集(或者屬性),它總能夠惟一標識一個實體.這時,只要對兩個記錄集在該屬性集上作等值連接,就完成了記錄匹配過程.對單個記錄集的情形,先根據該屬性集進行排序,然后通過檢查相鄰的記錄,就可以判斷出它們是否為相似重復記錄.如果不存在這樣的鍵屬性集,而且數據中可能還存在錯誤,例如拼寫錯誤等,上面的簡單辦法就不合適了.這時可以通過引入匹配規則來完成模糊匹配,規則是描述性的,而且可以利用用戶自定義的函數.例如,可以有這樣的規則:如果name字段相同,而且address字段相似度也很大,那么這兩條記錄是重復記錄.字段之間的相似度,一般用0~1之間的數值來表示,而且不同的字段對記錄之間總的相似度的貢獻,具有不同的權值.相似度的定義和權值的分配,要由領域專家來確定.對字符串類型的數據,精確匹配或者基于通配符、詞頻、編輯距離、鍵盤距離和發音相似度的模糊匹配是很有用的,我們還考慮了字符串的縮寫形式并結合信息檢索的向量空間模型來定義文本元素之間的相似度。

在處理大的數據集時,匹配重復記錄是一個非常耗時的過程.因為是模糊匹 配,所以整個過程相當于要對兩個記錄集做笛卡爾積.然后,根據相似度進行排序,那些相似度超過某一閾值的記錄被認為是重復記錄,低于某一閾值的記錄則不被認為是重復記錄，而相似度介于這兩個閾值之間的記錄是候選的相似重復記錄,需要用戶作出決定。因為這類記錄的數量不多,所以由用戶來決定是可行的。

2、數據聚合處理

根據信息采集整合展現信息系統的建設需求，把清洗后的數據抽象為采購、客服、物流、質管、運營、財務6個業務域。

5.2.2.3、數據分類存儲

1、標準數據

標準數據是系統運行的數據基礎。標準數據包括業務數據的所有數據標準規范，通過這個庫和數據校驗機制對數據中心的數據進行標準化保障。由于數據標準存在著時效性，因此針對有時效性的數據進行版本控制，不同的版本有各自的生命周期，不同生命周期中的業務數據對應不同版本的數據。

2、業務數據

業務數據是指從各業務系統中各環節收集上來的業務數據，如財務信息、物流信息、采購訂單信息等等。這些數據將會存儲到相應的業務域中進行統一管理。

3、主題數據

業務數據以主題的方式進行整合和預處理，本系統主要包括的數據主題有：采購、客服、物流、質管、運營、財務。

5.2.2.4、中間庫存儲服務

是承接信息獲取服務所加載的數據集并實現按數據提供將原始數據集歸檔。根據業務需求和技術能力其具體實現可做多種策略選擇：“基于自定義建模的關系數據存儲”，或“基于自定義建模的關系數據存儲+基于主數據管理模式的操作數據存儲”。區別在于對業務需求變化擴展的適應性和實施成本效益，另外基于主數據管理模式的操作數據存儲可以直接支持面向全局同步信息共享視圖展現，同時可相當程度支持數據利用業務需求變化。數據倉庫存儲服務是面向決策支持、基于決策模型的信息展現引擎。

當綜合數據信息共享庫（綜合數據存儲服務）包含基于主數據管理的操作數據存儲和基于決策模型的面向主題存儲時，綜合管理信息平臺對因業務需求變化（決策模型變化或信息共享規范擴展）的適應性和支持能力得以提高。

5.2.2.5、數據聚合

數據倉庫是為了系統建立的數據庫,其用來對業務進行統計分析、業務監督、績效考核、應急指揮及決策支持等。其是通過從各系統數據中抽取歸納出來的，主要包括共享資源數據庫和主題數據庫。

5.3、數據應用

數據應用模塊采用SOA構架,統一了Web應用構架，統一了元數據，能夠訪問企業資源系統的所有數據源，為所有用戶提供了基于純瀏覽器的全面的BI功能。

5.3.1、應用定制

系統主要應用定制方式為：報表定制、熱點定制、圖形定制、數據挖掘四部分，主要實現技術路線為下圖： 5.2.1.1、定制類型

1、熱點定制

定制文本數據混合的輸出方式，簡稱熱點定制。可提供可編輯頁面，支持從WORD或網頁直接黏貼內容以規范文本輸出。提供指標選擇功能，讓用戶可以自行選擇匯總指標到編輯頁面，并在選擇時指定匯總指標的各種條件的默認值。保存熱點名稱和用到的匯總指標定義到數據庫，把可編輯頁面的HTML代碼保存到數據庫，并可以進行修改。如下圖：

2、報表定制

通過指定匯總指標及其分組項、條件，形成各種類型的報表。樹形結構列出所有的匯總指標以備用戶選擇，可以多選，并可以選擇上月數、去年同期數。綜合選擇的匯總指標，列出其共有的分組因素，并分為三欄顯示。根據用戶指定的縱向分組因素和橫向分組因素生成預覽表。并可保存所有用戶定義到指定的報表名稱。如下圖:

3、圖形定制

通過指定匯總指標及其分組項、條件，形成各種類型的圖形。樹形結構列出所有的匯總指標以備用戶選擇，只能單選。分析用戶用戶選擇的匯總指標并將其分組因素列為兩欄。其一為輸出分組項選擇，選擇后可以預覽報表和圖形、其二為條件或默認條件指定區域，在分組因素外多出時間范圍條件。允許用戶選擇輸出圖形的類型——包括比例圖、直方圖、日線趨勢圖或月線趨勢圖，如果用戶選擇的是趨勢圖則分組項選擇失效，只能按照時間進行分組。允許用戶預覽輸出結果（不含數據或隨機數據），并對圖表位置進行調整。如下圖：

4、數據挖掘

對展現的數據進行深入挖掘探索，一直到基礎數據或相關鏈接系統。上級中規定了在數據輸出的同時把每個數據項的元數據屬性同時輸出，該屬性包括：該數據項對應的匯總指標的指標ID；該數據項已經包含的條件；該數據項已經包含體現的分組因素；該報表、圖形或熱點本身定義中規范的鏈接方向（可以為空）。

依據以上元數據的定義，有兩種分支：

（1）如果該報表、圖形或熱點本身定義中規范的鏈接方向不為空，則 1）如果鏈接方向為本系統中的其他數據資源則把元數據屬性中的1、2、3部分分別傳遞給該數據資源，并把當前點擊的數據項的值和其分組項關系也作為條件傳輸給目標數據資源，然后調用數據輸出功能對目標數據資源進行輸出。

2）如果鏈接方向為其他業務系統中的頁面資源，則利用單點登錄功能模擬出登錄效果，并打開該頁面資源。

（2）如果該報表、圖形或熱點本身定義中規范的鏈接方向為空，則 1）分析該匯總指標已經體現了哪些分組因素，條件中考慮了哪些分組因素，從而獲得沒有涉及到的分組因素列表，并用彈出菜單的方式請求用戶選擇向下展開至哪個分組因素，菜單末尾為“基礎數據”；如果沒有未涉及到的分組因素則直接進入基礎數據查詢。

2）如果進入的還是匯總指標的查詢，則系統形成新的臨時圖形分析定制，依據用戶選擇的分組項和原數據項含帶的元數據生成，如果是絕對數指標則默認以比例圖方式展現，如果是計算指標則默認以直方圖展現。

3）如果進入的是基礎數據查詢，則判斷該匯總指標通過哪些基礎數據視圖的數據匯總得來，并提取這些基礎數據視圖中列表顯示的基礎數據指標，配合匯總指標的分組因素（本次涉及到的）形成基礎數據列表的輸出表頭，同時依據匯總指標的條件設置和基礎數據視圖的關聯關系形成SQL語句，從而得到數據。

5.2.1.2、數據分析支撐

實現應用定制的支撐工具包括元數據模型設計和管理工具、多維分析服務器、報表工具、多維分析工具、數據管理工具

1、元數據模型設計和管理工具

本系統采用統一的元數據模型。應用統一的元數據模型設計和管理工具，通過圖形化的界面，就可以對多數據源進行描述，并且能夠同時描述DB，OLAP等各種數據源。為應用提供統一一致的數據訪問。同時元數據模型設計和管理工具支持通用的CWM標準能夠和各種第三方的工具實現元數據交換。可直接使用第三方工具生成的元數據模型。從而：

1、減小了開發工作量；

2、減小了系統維護 和修改工作量；

3、提高了應用開發效率；

4、具有良好的元數據的層狀擴展性。

是應用和數據庫之間的語義層，他封裝數據庫底層表和字段，建立表連接，為后續開發人員和最終用戶提供一個貼合業務術語的數據庫結構視圖。在元數據模型中可以對已有的數據庫結構進行描述，加入各種計算字段，綁定數據的過濾器等，同時可以采用動態SQL，使查詢的語句根據不同的條件和情況靈活的適應數據庫結構。他可以連接多個數據源，能夠連接OLAP,DB等各種數據源。提供對元數據的定制和管理以及安全性控制等相關控制。可直接使用各種標準工具制作的元數據模型。

2、多維分析服務器

從各類數據源（數據庫、數據倉庫、平面文件）中精心篩選出來的“黃金”數據創建成稱為PowerCubes的多維數據立方體。立方體是按探察業務的OLAP多維因素分析模型的設計創建，通過對多維數據立方體的OLAP分析，用戶可以辨明趨勢、跟蹤業務運作、創建高效的統計匯總報表。

支持異構數據源訪問，能夠適應用戶從簡單到復雜的應用數據環境，支持虛擬Cube技術(可按時間生成不同的子Cube，可針對單個子Cube進行增量更新，通過虛擬Cube訪問多個子Cube,支持虛擬Cube的各子Cube維度不同，以適應變化)。Cognos OLAP Modeling生成的Cube為壓縮方式，通常為原始數據占用空間的十分之一甚至更小。同時具有足夠的靈活性，支持手工自定義層次和節點，支持維度中不同層次節點之間的計算，支持指標層次靈活設計。

3、報表工具

可以通過其制作各種類型的報表，制作報表時不僅能夠連接數據庫，還能連接OLAP服務器，能夠同時連接數據庫，OLAP數據源。用戶直接通過在沒有插件，沒有Applet的純瀏覽器界面中鼠標托拽就可以實現各種列表，交叉表，圖表，分段報表，主從報表等各種常用報表,以及中國特色的非平衡報表，動態儀表盤，KPI報表等各種高級報表報告。報表可以分頁面設計，每頁可以有多個查詢，每個查詢可以連接多個數據源，甚至異構數據源。報表的內容采用的是化繁為簡的方式，可以精確控制報表中每一個對象的各種屬性。可以通過鼠標拖拽方式將包括聲音，視頻，圖形，表格，文字，關系型數據庫內容，OLAP等任何有用的信息集成在報表中。還可以方便實現報表數據和GIS地圖數據的無縫集成。報表布局可以精確控制和排版，支持所見即所得的打印。報表設計好之后可以批量生成，也可以通過用戶交互條件生成，甚至基于時間以及事件等進行調度，也可以通過Email等方式主動推送給用戶。同時采用直接保存即發布的方式，大大簡化了報表的發布和管理。

對于報表應用，主要由即席報表工具和即席查詢工具來實現。通過報表工具可以制作各種固定格式的報表報告等，通過即席查詢工具用戶可以方便的進行自助式報表的制作。工具提供了一個完全基于Web方式的交互式數據查詢、報表定制和報表瀏覽界面，能夠實現各種復雜的報表，并提供定時運行、報表數據監視預警、多渠道報表分發（如通過Email）等功能。本工具還提供了強大的儀表盤，多媒體報表，地圖報表等各種報表報告功能。

工具支持用戶直接在沒有插件，沒有Applet的純瀏覽器界面中通過鼠標拖拽的方式進行報表的制作，同時報標志制作完成后，直接通過點擊鼠標，就能夠將報表進行發布，實現信息的共享。

由于系統采用統一的元數據，能夠同時訪問國藥樂仁堂醫藥有限公司的各個數據源，所以用戶在進行報表制作的過程中不需要了解數據源的具體結構，而只需要從業務的角度出發，通過鼠標拖拽就能夠將多數據源的數據整合在一張報表中展現

通過統一的元數據模型設計之后，就可以支持用戶直接通過純瀏覽器界面，進行從簡單到復雜的各種報表的制作，制作的過程中通過各種對象的拖拽，屬性設置，不需要編寫代碼，同時用戶通過點擊鼠標就能實現報表的發布，真正做到了端對端的報表的展現。

4、多維分析工具

聯機分析處理主要指的是多維分析。它提供將數據組織成多維立方體(不論邏輯的還是物理的)，而用戶可以對這些數據立方體進行切片、旋轉、匯總等多角度的查詢和統計。這種查詢和統計可完全出自用戶對業務的考慮，而不必關心數據的物理結構和技術上的組織形式。聯機分析應用是業務智能應用中最主要，也是最廣泛應用形式。

本方案中的OLAP應用主要由多維分析工具來實現。多維分析工具提供完全基于Web方式的OLAP應用界面，能實現不同主題Cube之間的鉆取，并能與報表 工具構成穿透鉆取環境，融合查詢報表和OLAP應用，為用戶提供一個貫穿宏觀和細節的全景數據視圖。

該工具是面向最終用戶的多維分析展現，進行方便的多維度，多層次，多指標的分析。用戶只需要在Web界面中通過簡單的鼠標拖拽等操作，就可以進行各種OLAP分析，如上鉆，下鉆，切片，旋轉，切塊等，另外可以支持圖表一起展現和圖表聯動，支持柱圖，餅圖，折線圖，堆積圖，面積圖，散點圖等各種二維、三維圖形，支持用戶自定義子集功能，支持同比，環比，百分比等各種比例分析，支持TOP N/ Bottom N 分析，支持2/8分析，支持壓縮零。支持排名排序功能，支持維度中不同粒度的混合分析，支持不同維度的非平衡混合分析，支持不同層次維度節點之間的計算，支持用戶在純瀏覽器界面上進行各種OLAP分析，不需要安裝插件，不使用Applet，確保數據安全性，支持用戶使用簡單的拖拽的方式進行多角度分析，支持從Cube和Cube信息之間的鉆取支持Cube和關系型數據庫信息之間的鉆取，支持將分析結果導出EXCEL, PDF等各種格式，采用保存即發布的方式，不需要另外的發布工具它能夠讓系統中的每一位用戶都能夠輕松自如地訪問對應權限的數據，從而更有效地管理其業務，作出正確決策。

5、數據管理工具

是個數據抽取、整合、傳輸、加載的(ETL)工具。它對所有的數據源提供唯一地點來定義元數據和業務規則，定義描述用戶業務特征的信息目錄，創建數據集市或數據倉庫，形成數據中心。通過有效的單結構模型，實現了多種異構數據源、多數據源或多個應用的元數據定義。本工具主要提供數據轉換、傳輸和加載服務，它能快速生成BI應用的信息目錄，以及面向主題的數據集市。這種數據集市既可是關系型的數據庫表也可是多維數據結構存儲的數據立方體—OLAP數據源。這些數據將是信息系統用戶在網上做數據訪問分析的基礎數據。它確保了所有用戶能夠迅速訪問一致性的數據，進行全業務指標整體分析、報表制作和決策支持。

用來自任何普通關系型格式、ERP數據源、平面文件格式的數據或者可以通過ODBC（開放數據庫連接）應用協議接口訪問的數據。基于數據的集成性，本工具可以采用各種格式提供數據結果，例如維度框架、關系型表格等，用戶還可以將數據從一個環境移動復制到另一個環境。可以簡化IT部門的數據抽取、轉換和加載工作。DataManager使用單一的界面，該界面具有用來架構數據倉庫的生動的構造流程（build）圖形，可以讓穿透鉆取關系更加清晰直觀，使屬性的顯示和修改更加方便。自動化向導可以幫助開發人員分步驟的創建一個維度構造流程（dimension build）或事實構造流程（fact build）以及眾多的轉換函數。自動化的維度管理過程和支持匯總和合并的強大引擎可以簡化IT的工作，為IT工作提供支持。

成功的數據倉庫項目建立在維度框架結構基礎之上。維度設計可以消除在數據集市或數據倉庫環境的設計、實施和維護過程中最常見也是最重要的困難。

跨部門、流程和業務領域的共享或一致維度的使用意味著可以將分布式數據源集成到一個一致的視圖中。為了實現這個目的，本工具會將公共描述符（descriptor）組織成維度表并將事實內容組織成事實表。

5.3.2、數據展現

系統展現采用基于JAVA平臺、B/S應用模式，支持圖、文、表集成輸出，易于用戶理解，同時有利于用戶從多維度分析數據。系統數據挖掘簡單易用，并支持形成動態報表，自動從后臺提取數據，及時更新。

數據展現終端分為頁面端展現與移動端展現。即用戶可以通過PC機了瀏覽器獲取數據，同時可以通過手機端安卓系統瀏覽數據。對于移動端展現系統同樣支持圖、文、表集成顯示，并保證數據所產生的單位流量最低。

5.3.3、應用主題數據

系統可以根據用戶的實際需求，快速建立應用主題數據庫，將相關某一主題的數據進行集成展現，既方便高級管理者從公司全局層面獲取數據，又方便針對公司某一業務線路進行數據挖掘。

以卷煙銷售、財務管理、經濟運行、專賣監管等業務領域為主線，滿足公司中層以上對報表統計、業務分析、多維分析、輔助決策支持的需求。針對地市級用戶的業務需求應用分析主題內容側重較微觀的業務操作層面。其應用主題主要包括：

? 客戶主題分析 ? 供應商主題分析 ? 銷售主題分析 ? 庫存主題分析 ? 成本毛利主題分析 ? 商品主題分析 ? 市場投放主題分析。

5.4、主要功能

5.4.1、數據來源管理

數據來源是指系統的每一項基礎數據的來源途徑，包括邏輯概念的數據來源和物理概念的來源服務器，邏輯概念的數據來源包括各種系統、以及機構，例如專賣系統、營銷系統、物流系統等；而物理概念的來源服務器主要是指服務器、數據庫或應用服務等，例如位于192.0.0.2上的端口為1521的數據庫；或者位于192.0.2.3上的端口為8020的getData服務等。

1、數據來源

提供對數據來源的增、刪、改、查的功能，邏輯數據來源的信息項應當至少包括：名稱、資源說明、注冊者、注冊時間、發布者、發布時間、失效時間等。

2、來源服務器

在數據來源下管理來源服務器，提供注冊，修改和刪除的功能，來源服務器的管理信息應當至少包括：名稱、地址、端口、類別等信息，注冊后作為系統實際的數據提取來源被管理起來。

5.4.2、主題和指標管理

提供樹形關系的主題和域的管理，包括增加下級、增加同級、刪除、修改等各種操作，管理的信息內容包括名稱、說明信息、注冊者、注冊時間、發布者、發布時間、停用時間的基礎信息。

作為對信息分類的基本管理單元，本功能應當能夠把所有的指標——包括基礎數據指標和管理指標均注冊到分別的主題和域，系統支持注冊基礎數據指標、注冊管理指標以及相應的反向操作。其中包括：主題樹和主題管理、基層數據指標管理、管理數據指標管理、數據來源、來源服務器、基礎數據視圖等，如下圖所示： 5.4.3、報表定制

主要實現報表定制，通過選擇報表要查詢的管理指標項，對報表的數據行的分組項，并且選擇報表的查詢條件和該查詢條件的默認值進行定制，同時支持報表表樣預覽區域，可以根據業務變化方便快捷的調整所需要的報表，不需做任何程序改動。其如下圖所示：

5.4.4、圖表定制

通過設定圖表要查詢的管理指標項、圖表的查詢條件和默認值、圖表關聯的熱點、圖表展現的形式等條件進行圖表的制定。其如下圖所示：

5.4.5、熱點定制

對熱點內容進行編輯，并且進行定義，如定義“想得到門急診人次是多少，選擇門急診人次，選擇時間范圍”等。

5.4.6、連接資源管理

本功能應用環境為應用端管理人員為信息資源本身進行編目管理，從而內接系統的主題和域等范疇，外連門戶中的目錄體系。

具體管理內容包括：

1、管理者能夠對信息資源目錄進行管理，建立目錄、增加目錄節點、修改節點名稱等。

2、管理者能夠對注冊的信息資源進行審核，規范化注冊內容，統一信息資源名稱及唯一合法出處。

3、管理者能夠對信息資源做發布、作廢等管理處理。

為了實現以上功能，系統應能夠進行：目錄結構管理、編目、注冊、發布、查詢、維護。

5.4.7、頁面定制

對于要展現的圖表或報表在頁面中的位置及結構進行設定，可以根據客戶實 際需求，進行自定義。

5.4.8、用戶及角色管理

實現系統用戶的增、刪、改操作，并且根據用戶所需分配其角色和權限等。

六、系統價值 5.1、企業報表

數據綜合分析應用系統提供的企業級報表定位為企業報表類數據信息發布的統一出口，企業級報表將為發布各類報表提供數據服務，包括上報國家局的報表，互通工商企業的報表，面向所屬各級單位發布的報表，以及面向社會發布的報表等。原各業務系統報表將作為業務明細查詢，輔助數據綜合應用系統使用，并逐步減少使用，最終淘汰。

企業級報表可自定義各類業務報表，進行靈活展現。例如，對各類常用業務指標，諸如購進量，購進金額，銷量，銷售金額，毛利，毛利率，庫存量，庫存金額，需求量，協議量，單箱毛利，單箱毛利率，存銷比，動銷率，回轉率，交叉比率，占有率、覆蓋率的算法進行預定義，支持報表查詢指標自由組合。5.2、主題分析

以卷煙銷售、財務管理、經濟運行、專賣監管等業務領域為主線，滿足公司中層以上對報表統計、業務分析、多維分析、輔助決策支持的需求。針對地市級用戶的業務需求應用分析主題內容側重較微觀的業務操作層面。

（1）客戶主題分析。包括客戶觀察、市場細分、客戶評價、客戶關系、貢獻度、客戶保留度、規范度、信用度、客戶獲利性分析。

（2）供應商主題分析。包括進貨分析、庫存與未到貨合同對比分析、廠商庫存分析、庫存與未執行合同對比分析、廠商毛利分析、廠商庫存走勢分析。

（3）銷售主題分析。包括銷售分析、銷售趨勢分析，采購分析、調撥分析、獲利分析、進銷存分析。

（4）庫存主題分析。包括庫存總量及資金占用分析、庫存總量二八分析、庫存資金占用二八分析、庫存總量變化分析、庫存資金占用變化分析、庫存分布分析、庫存結構分析、庫存報警。

（5）成本毛利主題分析。包括毛利分析、毛利分布分析、毛利結構分析、銷售毛利分析、配送成本分析、購進成本分析、營銷成本分析、庫存成本分析。

（6）商品主題分析。包括商品進銷存分析、商品的競爭能力分析、卷煙（品牌）購買走勢分析、商品銷售分析、商品毛利貢獻分析、卷煙促銷分析、TOP（暢銷）卷煙（品牌）分析、卷煙（品牌）末位淘汰分析。

（7）市場投放主題分析。包括市場需求總量分析、社會零售庫存分析、價格檔次投放分析、品種投放分析。

5.3、運營監控

通過實時監控，以便于采取相應措施，保證部門、個人的執行與公司的整體戰略目標一致。

1、為企業決策層提供宏觀層面關鍵指標監控和預警。利用駕駛艙和儀表盤，對企業關注的指標，通過生動而明確的圖形和數據進行顯示，使決策層和管理層領導能夠有效了解當前經濟運行的總體情況，并進行監控和預警，為制定和調整企業的戰略提供依據。駕駛艙主要圍繞KPI指標，通過電子地圖、儀表盤、電子 報告、圖表等方式給決策層和管理層提供最直觀的數據展現。

2、為企業管理層提供業務經營層面的指標監控和預警。設置經營指標監控，對異常情況進行報警。從數據的角度，宏觀監控企業運營狀態，包括采購（合同個數、合同數量、合同金額、已到貨數量）、庫存（庫存數量、庫存控制線）、銷售（預測銷量、銷量、銷額、毛利）等，同時點擊某一階段指標可以進入到具體的分析中，使分析的數據更直觀、更全面，也更容易幫助管理層發現問題。

第三篇：大數據在教育行業中的應用

1.大數據在實驗室管理方面的應用

海量數據已經使我們進入了大數據時代，數據信息的來源、傳播速度和傳播數量正在影響、改變著人們的思維方式和生活、工作習慣。近年來，基于“大數據”的實驗室管理系統的開發以及互聯網的實驗室管理技術正在興起。但真正被業內人士承認的教育領域的大數據應用卻為數不多，其中被公認的當數東華大學的智能實驗室項目。

2009年，東華大學教務處處長吳良提出實驗室智能化管理的思路，并將材料學院作為試點單位。實驗室智能化管理即用物聯網的方式把實驗室里所有的儀器設備都管理起來。實驗室智能管理過程中記錄了學生在實驗室內所有的活動情況，包含學生進入實驗室的情況，使用的儀器設備情況，使用儀器設備時長等，以及所有儀器的電流、電壓都可以監控。如今，東華大學所有學院的實驗室都納入了智能實驗室的管理。東華大學通過實驗室智能管理系統進行各個方面的數據采集，并對數據進行深度挖掘，形成了各種各樣的圖表。從圖表中可以看出哪些實驗室申請的設備根本不必購買，哪些實驗室不再需要撥錢。實驗室的使用率和第二年的經費完全掛鉤，最后實現教育經費使用的集約高效；也可以結合大數據的分析和模擬，建立新型的實驗教學課程。

另外，華東大學智能實驗室利用云平臺（東華云）通過服務器虛擬化和實驗教學資源管理系統進行管理，簡化了管理流程, 節約了管理成本, 提高了服務器資源申請的靈活性，實現了實驗資源管理的信息化和透明化。目前，東華大學智能實驗室還實現了24小時開放無人管理、跨學院使用等人工無法實現的管理，數據顯示，智能實驗室的管理對學生學習自主性的提高有顯著影響，學生在實驗室的時間甚至超過了在教室的時間。

2.大數據在校園網用戶行為分析方面的應用

經過多年的積累，人類的數據量、數據處理技術和能力都得到了質的飛躍，大數據時代給人類社會帶來了諸多具有革命性的變化，而校園網的出現則是傳統“言傳身教”教育的一次革命。中職學生思想尚不成熟，自律力和識別能力不強，對于開放式的網絡有些迷茫。校園網學生用戶行為分析的研究是通過對校園網絡的測量和分析，挖掘和發現網絡中呈現出來的各種行為規律，同時識別一些異常網絡行為，最后將用戶行為分析展示。這樣以便學校采取對應的策略及措施引導中職學生健康上網，從而使校園網真正成為學生獲取知識的平臺，提高學生的整體綜合素質。

廣東省電子職業技術學校羅萍設計了一個基于大數據的校園網學生用戶行為分析系統，該系統從網站瀏覽信息、網站發帖留言、搜索關鍵詞、網絡購物等四個維度來描述基于校園網的學生用戶行為。通過對網絡內容的分析，可以進一步細化到學生用戶在網絡中具體網絡行為、發表的言論和帖子、對網絡資源的興趣偏好是什么等等，從而有效掌握學生的上網行為動態。

隨著計算機技術的迅速發展，大數據時代的網絡行為已經成為當前學生校園生活中的一項重要活動內容，正在悄然的改變著學生的學習和生活。因此，深入研究學生網絡行為，理性分析學生網絡行為特點，動機和需求，以及如何引導學生合理運用網絡資源，樹立健康的上網理念，構建有益的校園網絡環境，已經成為目前學校研究的重要課題。

3.數據挖掘在學習分析及干預中的應用

教育領域已經開發和應用了多款學習分析系統，主要集中在績效評估、學習過程預測與學習活動干預三個方面。

績效評估: 如美國 Northern Arizona University 研發的 GPS(Grade Performance Status)系統，可實現全校在校大學生的課堂學習績效評估。該系統能為教師提供最新的學生出勤情況、學生的反饋意見，為學生提供教師的最新評價以及重大事項的提醒。

學習過程預測: 如澳大利亞 University of Wol-longong 研發的 Snapp(Social Networks Adapting Ped-agogical Practice)系統。該系統可以記載和分析在線學習者的網絡活動情況(如學生在線時間、瀏覽論壇次數、聊天內容等)，使教師能深入了解學習者的行為模式，進而調整教學方式，最大化地為學習者提供適應的教學指導。

學習活動干預: 可分為人工干預和自動干預，現在主要集中在人工干預上，借助績效評估工具和學習活動預測工具，由教師完成學習干預。自動干預是未來學習分析技術發展的方向，大數據將為這一目標的實現提供強大動力。

在教育管理改革方面，學習分析能為高職院校教育管理系統的方方面面提供指導教學管理活動的相關數據。依靠這些數據，高職院校管理部門可以有針對性地完善不足之處，修訂教育管理方案，優化教學資源配置，并最終評估修訂方案及資源配置情況。

在教學改革方面，學習分析技術能真正意義上營造信息化的教學環境，保證教師提供的學習服務契合學習者個性化學習、協作學習的需要。傳統教學模式中，教師無法保證所提供的學習資源能真正滿足學生的學習需求，無法適時調整和分配資源，無法提供個性化地學業指導，無法及時了解學習過程中出現的障礙與疑惑。這些問題都限制了高職院校教育改革的深度，而學習分析技術恰恰可以彌補這些缺陷。通過應用學習分析的相關工具和大數據技術，教師可以及時獲取學生的學習行為數據，從而支持一種既能體現教師主導作用，又能兼顧學生主體地位的新型教學方式，以最大化地激發學生的潛能，為新世紀培養創新性人才。

在學習方式改革方面，學習分析技術的作用在于: 自動識別學習情境，能夠從大量紛雜的數據中自動分析出學習者的特征信息，根據其需要推送適應的目標資源，并提供學習建議以協助學習者修訂自己的學習任務；學習者可以實時調整自己的學習計劃，預約輔導以解答學習疑惑；在特定情況下，還可以通過鎖定學習者所在地理區域、學習特點等因素劃分學習小組，以滿足個別學習者的協作學習需求。此外，學習分析能為在校學生提供個性化的學習指導建議，以幫助學生規劃在校學習路徑，明確其學業成就的期望。

4.大數據在課程建設方面的應用

大數據時代學習者在數字化學習過程中留下很多數字碎片，通過分析這些數字碎片，我們將會發現學習者的各種學習行為模式。梁文鑫指出：大數據對課堂教學帶來的主要影響是使教師從依賴以往的教學經驗教學轉向依賴海量數據教學分析進行教學，使學習者對自我發展的認識從依賴教師有限理性判斷轉向對個體學習過程的數據分析，從而使傳統的集體教育轉向對學習者的個性化教育。

目前流行的大規模在線開放課程（Massive Open Online Course，MOOCs）教育，MOOCs 教育被寄予厚望的主要原因是學習分析技術和大數據對它的支持，有了學習分析和大數據技術，優質的教學、課程資源和服務等通過數據真實客觀的被呈現出來。比如：對每一門課程資源和支持服務系統的建設和維護都建立在學習者使用過程的數據分析基礎上，從而使提供的課程內容更符合學習者的需求、教學指導更具有針對性，進而提高了學習者的學習積極性，促進了學習成功的實現。學習者在 MOOCs平臺上學習時，教師和程序可以通過大數據對學習者的學習行為進行理性干預，比如：通過預測認知模型為學習者自動提供適合的學習內容和學習活動方案，通過作業情況、留言板以及討論區的問題討論情況可以發現存在學習困難的學習者，以確保可以及時對其學習進行有效干預等。

大數據的應用可以實現大規模在線教育的同時可兼顧學習者的個人需求，大數據對海量數據的高速實時處理技術可以為在線教育平臺實時洞察學習者的變化、把握學習者的需求、提高學習效果提供支持，還可以對學習過程中產生的不相關信息進行深度分析，以預測和把握學習者的需求變化。

5.大數據在助學貸款方面的應用

國家助學貸款始于2000年，此后,全國各地普通高等院校陸續開辦國家助學貸款業務。但由于政策設計的缺陷、學生個人的誠信缺失、銀行的積極性等多方面的問題,貸款業務開展出現較大差異東部好于西部,南部優于北部,部屬院校高于地方院校。年國家修正貸款政策,加大貸款工作力度和政策扶持力度,國家助學貸款工作才得以繼續進行。但國家對家庭經濟困難學生沒有給出界定,更缺乏界定標準,因此各高校在確定助學貸款資助對象時,只能依靠學生個人陳述、老師自己的判斷、同學之間的投票等方法對困難學生加以界定,以致幫困助學工作困難越來越多。同時,由于信息溝通缺乏有效的渠道,管理缺少統一的工作平臺,很大程度制約了貸款工作的開展,影響了學校、銀行工作的積極性。缺少信息的溝通,造成信息的不對稱,也影響了工作的開展,出現管理的滯后。

2005年，鄭愛華作為課題負責人,組織完成校內課題“濟南大學幫困助學問題及對策研究”,主持申報了山東省科學技術發展計劃軟科學科學項目“山東省國家助學貸款中的問題成因及對策研究”,同年獲得立項,項目編號：B2005016。

助學貸款決策支持系統是濟南大學研究的山東省省級課題“山東省國家助學貸款中的問題成因及對策研究”的子課題之一。目的在于通過該系統,建立家庭經濟困難狀況指標評價體系,包括評價指標的設立、指標分值的量化、最后計算機進行決策計算,輸出決策支持的結果,幫助學校確定貸款資助對象,建立貸款信息數據倉庫，并將貸款信息通過計算機進行處理,實現快捷、方便、及時、準確的數據動態管理,克服銀行、學校、學生、主管部門之間的信息不對稱問題，實現科學決策、信息化管理的目標，有利于山東省助學貸款工作的健康發展,有利于減輕學校貸款工作的管理難度,降低貸款成本,為幫困助學工作開辟有效的途徑。

河北省教育廳學貸中心河北省學生貸款管理中心于2007年開始實施助學貸款信息化建設,將先進的計算機技術應用到國家助學貸款管理工作中,建立“河北省國家助學貸款管理信息系統”,使學生對國家助學貸款的申請、學校對助學貸款的管理、銀行對學生申請的審批以及其間的各種信息的交互等都實現網絡化。6.基于大數據證據的教育教學決策

在美國，教育大數據為美國政府、教育管理部門、學校與教師做出合理的教育教學決策提供了可靠的證據。整體上，美國建立了嚴格的教育問責制度，包括利用州教育問責系統(State Accountability Systems)對各州教育發展情況進行全方位評價，借助于學區級評價系統(District-level Evaluation Systems)評價各學區、各學校的整體教育質量，并要求學校與學區要對后進生進行基于數據的支持性學習干預(Data-driven Interventions)。美國聯邦政府以及各州政府基于對教育大數據的分析結果評價各州或州內學區的教育進展水平，并以此作為教育投入的依據以及教育政策制定的根據。

美國學校一般利用基于大數據的教育評價支持本校在規劃學校整體發展、優化學生管理、制定教學質量改進計劃等方面的教育教學決策。據統計，97%的美國中小學利用來自整個年級或整個學校的教育大數據確定學校需要提升的關鍵領域；分析學生的個體數據以便于分班或安排相關學習支持服務，包括了解哪些學生需要特殊支持或更多支持。47%的美國中小學通過專門的評價人員分析不同教師講授同一教學內容或同一教師以不同教學策略講授同一教學內容時產生的數據，評價教師的教學質量并提出教學方式變革計劃。而83%的學校在利用教育大數據尤其是本校產生的大數據了解本校教師教學發展的現狀與需求，并據此決策如何支持本校教師的教學發展。

學校教師可以利用教育大數據改進與優化自己的教學決策。整體上，教師可以利用大數據分析需要在何種時機對哪些學生以何種方式安排何種教學內容。教師利用本班學生產生的大數據，或同時借助與外部大數據的對比分析，可以深度評價本班學生的學習表現與學習效果，可以有效分析學生的學習偏好與個性化需求，分析學生群體的學習需求，同時也可以利用數據分析哪些學生更適合在一起進行小組學習，分析怎樣分組才更合理。對于那些有學習困難的學生，通過對大數據的利用，可以分析出學生在什么環節、什么類型內容學習方面存在問題，分析哪些因素可能在影響學生的學習，這樣便于給出適當的學習支持與干預。

那么，大數據從何而來？美國在教育評價的實施過程中主要依托覆蓋全美的立體化教育數據網絡，同時注重數據質量保障，有效地解決了教育評價“大數據從何而來”的問題。

國家級、州級(State-level)、學區級(District-level)以及校級(School-level)在內的各級各類教育數據系統(Educational Data System)均服務于教育問責體系。這些數據系統之間相互關聯，數據互通，形成立體化數據網絡，為美國教育評價用大數據的獲取提供了基本的依托。

在國家層面，美國有由教育部與各州教育管理部門及一些企業協同創建與發展的教育數據機構EDFacts，建設了“教育數據快線(ED Data Express)”，還有美國國家教育統計中心(National Center for Education Statistics)，主要任務在于與教育部內部各機構、各州教育管理部門、各地教育機構合作提供可靠的、全國范圍內的中小學生學習績效與成果數據，分析各州報告的教育數據以整合成為聯邦政府的教育數據與事實報告，為國家層面的教育規劃、政策制定以及教育項目管理提供了有力的數據支持。

2005年，美國教育部啟動了“州級縱向數據系統項目(The Statewide Longitudinal Data Systems(SLDS)Program)”，旨在幫助全美各州“設計、開發與利用州級縱向數據系統以便有效地、準確地管理、分析、分類處理與利用每一位學生的數據”，至今全美有47個州至少獲得過一次本項目資助。

州級與學區級數據系統主要為區域性教育評價提供數據支撐，其中主要包括本州/學區學生的成長數據，教育工作人員在工作方面的安排與準備等相關數據，以及其它關于學與教條件的關鍵數據，比如教師人數、學生入學率、學生與學生家長及學校教職員工對于學校氛圍、條件等方面的評價數據等，認為這些數據直接反映學校與學區在讓學生做好畢業準備方面取得的進展情況。各州的教育數據系統基本都具有測量學生的成長(Student Growth Measures)、提供高中學習反饋報告(High School Feedback Reports)、實施學業預警(Warning Systems)的功能。學校常常利用四種類型數據系統來收集、整合教學過程數據或評價數據：一是在校學生的實時信息系統(Student Information System)，其中包括學生出勤率、人口學特征、考試成績、選課日程等數據；二是數據軟件坊(Data Warehouses)，其中保存了學校當前或歷史上的學生、教職員工、財政方面的信息；三是教學或課程管理系統(Instructional or Curriculum Management Systems)，支持學校教師接入教學設計工具、課程計劃模板、交流與協作工具，支持教師創建基準性評價；四是評價系統(Assessment Systems)支持快速地組織與分析基準性評價數據。7.大數據在招生方面的應用

數據挖掘是一項新興的技術，是商業智能的重要組成部分。近年來，隨著高校數據收集量的不斷增加以及教育決策對量化分析結果的愈加依賴，數據挖掘在美國高校管理中的應用呈顯著上升趨勢。許多研究表明這項技術能幫助大學管理人員更好地分析數據，從而獲取潛藏的、有用的信息和知識，最終提高決策效率。

加州大學9所分校在校長辦公室的統一協調下通過“綜合評審”的原則招收本科生。“綜合評審”包括兩個步驟：第一步是對申請學生的合格性通過多種方法進行確定；第二步是對合格學生的所有背景、特征及技能進行綜合評定，并以此為標準做出錄取決定。加州大學雖然保證錄取所有合格的學生，但由于有的分校或專業競爭激烈，例如伯克利分校、工程專業等，因此不能保證完全按學生的報考志愿錄取。在這種情況下，所有合格、但未被報考分校錄取的學生，將被推薦到兩所加州大學制定的分校，以確保盡可能錄取每位合格的學生。另一方面，這兩所分校也通過 錄取這些“落榜”的學生來增加其入學人數。由于加州大學的錄取審核工作是由各分校負責進行，招生的最后決定到四月初才能見分曉。這時許多學生可能同時接到其他大學的錄取通知，并需要在短期內選擇自己要上的大學。因此，從吸引合格學生入學的角度來說，這時再向學生推薦這兩所大學為時已晚。為了提前做好這一工作，校長辦公室招辦在一月份申請截止日期之后就對申請學生的錄取情況進行預測，并將這些合格但極有可能被拒的學生名單提供給這兩所分校，供他們提前向學生宣傳學校的情況，鼓勵學生來這兩所學校就讀。校長辦公室用來完成這項預測分析研究的工具就是SAS Enterprise Miner數據挖掘技術。

通過這項數據挖掘技術，加州大學可以更有效的招收合格的學生。8.大數據在學習成果評估方面的應用

隨著大學教學模式由傳統的“行為主義”方式向“構建主義”教學過渡，如何更有效地對學生成績進行評估也成為廣大教師和評估工作人員面臨的挑戰之 一。除了利用傳統的考試方法對學生所學知識進行考核外，越來越多的授課教師側重對學生的學習行為進行評價，譬如合作意識、創新精神、實踐能力，等等。這些評價結果更有利于幫助學生提高學習效率，特別是應用知識的能力。但靠傳統的評價方法很難有效地完成類似的評估工作，或者說評估結果的可靠性難以得到保證。近幾年來，許多學者嘗試利用數據挖掘技術提高評估效度。

哈佛大學的研究人員嬌蒂·克拉克（Jody Clark）和克里斯·戴迪（Chris Dede）在這方面的嘗試非常值得借鑒和參考。他們通過復雜的教育媒體收集豐富的與學生學習行為有關的數據，然后利用數據挖掘技術對其進行分析和研究。

評估結果的價值體現在：1）完成對學生的形成性評估，為教師及時提供信息反饋；2）完成對學生的總結性評估，以真實的實踐表現為基礎了解學生最終掌握知識的情況；3）根據學生的個性特征，深層了解學生的學習行為以及學習成效；4）合理評判學生合作學習和解決問題的能力；5）通過對學生的學習行為規律和學習成效之間的“路徑”關系進行“挖掘”，洞察學生的學習動態。

9.衢州市柯城區依托大數據為學生“私人定制”成績單

近年來，隨著大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞匯，教育逐漸被認為是大數據可以大有作為的一個重要應用領域，有人大膽地預測大數據將給教育帶來革命性的變化。大數據技術允許中小學和大學分析從學生的學習行為、考試分數到職業規劃等所有重要的信息。衢州市柯城區以大數據為依托，為學生“私人訂制”成績單。

2015年開始，衢州市柯城區啟動教學質量診斷系統項目，采用CC教學測評系統對每個學生進行數據分析，為學生出具“學業診斷分析報告單”。“學業診斷分析報告單”基于對學生一個學期以來成績的大數據分析，通過“單科成績對比圖”、知識點掌握情況分析表、知識點的個人掌握率和班級平均做對比表，將學生考試各科目考察的每一個知識點的掌握程度作出相應的分析，從數據中分析學生對知識點的掌握程度，對個人能力如識記能力、運用能力做出綜合評價，為學生的學業作出一份細致全面的“體檢診斷報告”。“學業診斷分析報告單”為學生提供了知識、能力掌握上的優勢和不足信息，學生可通過分析原因，提高學習的針對性和有效性，減少重復的試題訓練，進而有效減輕學習負擔。教師可通過分析了解學生在知識、能力掌握方面存在的優勢和缺陷信息，實施補教性教學，從而提高教學質量，促進學校教學、學生學習方式的改革和發展。10.大數據在學生扶貧方面的應用案列

西安交通大學學生處立足大學生資助工作實際，按照教育部“教育扶貧，十三五期間實現‘精準資助’”的要求，結合陜西省教育廳關于教育精準扶貧的工作思路，扎實開展了一系列“綠色通道”迎新工作：利用大數據完成學生貧困程度的精準識別，通過實地家訪將綠色通道延伸到新生家中，開展“知心工程”讓資助教育沁入學生心中，建立七位一體的資助系統讓學生沒有任何后顧之憂。西安交通大學提供給每個貧困生的，不僅是金錢的資助，更是被尊重及自信積極的人生態度。

資助大數據實現精確認定。在新生來校報到之前，通過“西安交通大學家庭經濟困難學生綜合認定系統”挖掘學生家庭經濟困難指數，認定家庭經濟困難學生情況，并以此為依據，主動引導特困新生在家中即可通過網上申請“綠色通道”并順利入學，消除特困生家庭的后顧之憂，在此基礎上與各書院共同主動開展有針對性的幫扶工作。

資助全覆蓋實現精準幫扶。學校為每一位通過“綠色通道”入學的學生發放全套床上用品“愛心大禮包”，體現學校的關愛。新生入學后學校將陸續通過“獎、助、貸、補、勤、免、償”七位一體的資助體系給予學生持續資助，確保每一位學生不會因為經濟困難而影響學業。學工系統還通過“知心工程”工作體系，全面跟蹤家庭經濟困難學生情況，建立建全貧困生信息庫。今年學校還將特別為建檔立卡戶新生每人發放一學期的生活費。11.希維塔斯學習”（Civitas Learning）利用大數據幫助學生提高成績

在教育特別是在學校教育中，數據成為教學改進最為顯著的指標。通常，這些數據主要是指考試成績。當然，也可以包括入學率、出勤率、輟學率、升學率等。對于具體的課堂教學來說，數據應該是能說明教學效果的，比如學生識字的準確率、作業的正確率、多方面發展的表現率——積極參與課堂科學的舉手次數，回答問題的次數、時長與正確率，師生互動的頻率與時長。進一步具體來說，例如每個學生回答一個問題所用的時間是多長，不同學生在同一問題上所用時長的區別有多大，整體回答的正確率是多少，這些具體的數據經過專門的收集、分類、整理、統計、分析就成為大數據。

現在，大數據分析已經被應用到美國的公共教育中，成為教學改革的重要力量。為了順應并推動這一趨勢，美國聯邦政府教育部2012年參與了一項耗資2億美元的公共教育中的大數據計劃。這一計劃旨在通過運用大數據分析來改善教育。聯邦教育部從財政預算中支出2500萬美元，用于理解學生在個性化層面是怎樣學習的。其中，“希維塔斯學習”建立了高等教育領域最大的跨學校數據庫。

“希維塔斯學習”是一家專門聚焦于運用預測性分析、機器學習從而提高學生成績的年輕公司。Civitas Learning提供了一套應用程序，學生和老師可以在其中規劃自己的課程和安排。“希維塔斯學習”各種基于云的智能手機第三方應用程序（APP）都是用戶友好型的，能夠根據高校的需要個性化。這意味著高校能聚焦于各自不同的對象，相互不同地用這家公司的分析工具開展大數據工作。

該公司在高等教育領域建立起最大的跨校學習數據庫。通過這些海量數據，能夠看到學生的分數、出勤率、輟學率和保留率的主要趨勢。通過使用100多萬名學生的相關記錄和700萬個課程記錄，這家公司的軟件能夠讓用戶探測性地知道導致輟學和學習成績表現不良的警告性信號。此外，還允許用戶發現那些導致無謂消耗的特定課程，并且看出哪些資源和干預是最成功的。

12.電子科大利用大數據尋找校園中最孤獨的人

從硅谷到成都，大數據，這個新鮮的話題正在全球同步熱傳。一場關乎每個人生活、工作和思維的大變革正在悄然發生，大數據時代迎面襲來。

到底什么是大數據？大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物。數據化的核心理念是：一切都被記錄，一切都被數字化。電子科大的周濤解釋到，“大數據要求數據能充分發揮其外部性并通過與某些相關數據交叉融合產生遠大于簡單加和的巨大價值。”比如，國家電網智能電表的數據可以用于估計房屋空置率，淘寶銷售數據可以用來判斷經濟走勢，移動通訊基站定位數據可以用于優化城市交通設計，微博上的關注關系和內容信息可以利用于購物推薦和廣告推送??

他們做過一個有意義的課題——尋找校園中最孤獨的人。他們從3萬名在校生中，采集到了2億多條行為數據，數據來自學生選課記錄、進出圖書館、寢室，以及食堂用餐、超市購物等數據。通過對不同的校園一卡通“一前一后刷卡”的記錄進行分析，可以發現一個學生在學校有多少親密朋友，比如戀人、閨蜜。

最后，通過這個課題找到了800多個校園中最孤獨的人，他們平均在校兩年半時間，一個知心朋友都沒有。這些人中的17%可能產生心理疾病，剩下的則可能用意志力暫時戰勝了癥狀，但需要學校和家長重點予以關愛。

第四篇：證券行業求職信

求職信

尊敬的主管領導：

您好!

首先，非常感謝您百忙之中抽空閱讀我的求職信，希望它不同于您手中若干份雷同的求職材料，并且能夠有助您在激烈的市場競爭與知識經濟的大潮中錄求到綜合型的跨世紀人才。敬請留意后面的內容，相信您一定不會失望的。

我是華中農業大學經濟學系國際經濟與貿易研二的學生。我想利用暑假的時間到貴單位實習，因為實習是將所學的知識應用到實踐中以此提高自身能力最有效的途徑。我相信我的加入能夠為貴單位的管理注入新的思想。

首先，我在校期間努力學習科學文化知識,更是利用雙休日的時間學習計量經濟學的課程,擴寬自己的知識面。本科所學專業是國際經濟與貿易,其中學了管理學、貨幣銀行學、國際結算等相關課程，研究生階段也相應學習了管理經濟學、中級宏觀經濟學、中級微觀經濟學等課程，對管理方面有較深入的認識。業余時間學習了證券與會計方面的知識，取得會計從業資格證書和證券從業資格證書。其次,我還積極參加社會實踐活動,先后在福朋喜達屋酒店、鴻海科技集團、黃岡職業技術學院、銀海集團實習。這些經歷培養了吃苦耐勞、積極進取的品質。

在您即將讀完這份材料之際，有幾句話想對您說：我親朋好友大多在深圳工作，我在深圳呆過一段時間，對這座城市產生了深厚的感情。我的畢業小論文與大論文已經寫完，學校已經沒有什么重要的事，可以隨時來貴公司，且可以保證有充裕的時間實習。此刻我渴求能到貴公司去實習，使所學的理論與實踐有機地結合，能夠使自己的人生有一個質的飛躍。工資和待遇不是我考慮的首要前提，我更看重公司的人才培養模式，我相信貴公司恰是我所追求的理想地方。我很自傲地向您承諾：選擇我，您毫不會悔怨。

第五篇：證券行業年終總結

證券行業年終總結1

20xx年我主要從事證券交易系統技術支持、銀證產品的調試上線及其它工程實施工作。

工作主要成績如下：

1.xx年由于一些客觀原因，如人員離職、借調、工程任務比較緊張、人員比較緊張的情況下，沈陽金證的大部分技術支持工作都是我來負責的，其中包括柜臺系統、外圍系統、銀證產品方面維護；銀證產品調試安裝、電話委托安裝等。在五月份，公司推出剩余配售產品后，由于沈陽地區安裝比較早，一方面需要盡快、盡早地把它吃透、學精，為開拓市場時提供好技術支持，另一方。川江營業部與太原街營業部的數據合并工作。

2.順利完成了南五與南八中路營業部的數據集中工作。

3.撫順交行電話銀行中間件接口轉換調試工作正在實施中。

從一年中的工作中我取得的成績是在證券業務、技術水平、開發能力、工程項目經驗上都有了提高，無論從問題的分析解決能力，項目實施經驗上都有了進步，對一些新產品，如內嵌和通用版剩余配售有了深入了解；對其它x、移動柜臺、開放式基金代銷系統等也有了一些基本了解。

成績的取得究其原因，主要是因為：

⒈、在工作中不斷積累總結，不放過任何一個小問題，深入找出問題出現原因。

⒉、銀證項目的進展順利原因是去年做過類似的產品調試工作，比較詳細了解銀證轉帳及銀證通業務流程和工作原理，前后臺間關系，數據流向、資金流向等問題。

⒊、數據集中項目順利完成是得益于在平時維護中對證券業務知識和柜臺系統熟悉。

⒋、正在實施的電話銀行中間件接口調試，由起初對業務的不了解，到現在對已經對流程有了清晰了解，增強了分析處理問題能力，并有信心把它完成好。

在工作中存在問題與不足：

1.技術業務還有待深入全面了解。

2.對網絡方面知識和動手能力有待加強。

3.在維護或工程實施中，沒注重對關鍵問題總結，并形成文檔，這樣便于大家來共享，減少不必要的重復勞動，提高部門的工作效率。

4.在以后的工作學習中要不斷地學習新業務，新知識，做到知識的更新。

改進措施：

1.平時注重知識技能積累，刻苦鉆研，在邊學習邊實踐中成長。

2.加強網絡方面的學習，有機會多參加相關方面培訓。

3.在工作中善于總結，對典型、關鍵問題解決注意整理，形成文檔，希望部門加強這方面的交流、監督。

4.主動爭取新業務工程實施機會，在實踐中學習。

5.對公司推出的新產品及時了解。

證券行業年終總結2

進入xx證券已有一年多了，這段時間自身在各個方面都有所提高，主要體現在：

1、對證券行業有了初步了解進入公司以來，從熟悉這個行業到通過資格考試，對證券這個行業有了初步的了解，而駐點銀行，通過渠道營銷，對證券業務又有了較深的理解，工作中能解決各種基本問題。

2、業務開拓能力的提高在業務營銷過程中，與客戶的交談和遇到的不同問題，提高了自己的溝通能力和應變能力；而對客戶不定期的回訪，為其提供全方位、多角度的服務，使信達服務真正的深入人心。

3、工作的責任心和事業心加強了對自己經手的每一筆業務，都認真對待，盡量避免給客戶和公司帶來不必要的麻煩，辦事效率力求最快、最好。

在業務營銷中，同樣也發現了一些問題和自己的不足：

1、證券知識還須加深了解，需不斷學習。

2、在與客戶關系維護中，溝通方式還要逐步加強。

3、專業分析能力及營銷能力還須進一步增強。

進入營銷這個行業，業績是衡量一個人的價值所在，前幾個月的業績表現不佳，我重新整理了思路，在今后的日子里，我要這樣做：

1、發傳單進入信達證券我經常發傳單，雖然發了很多，效果不是很好，但覺得還是可行，大量的傳單會提高公司的知名度，下一步還想適量發些，堅持終會有效果的。

2、有效利用銀行資源。

證券行業年終總結3

即將過去的20xx年，是我過得很艱難的一年。在大盤接近1949點的時候我感到了痛苦，此時我就在想，一定要把自己充實起來，要不就會在大盤未見底之前自己被淘汰。后來的實踐證明了我的想法的正確，這更堅定了我的信念，要不斷地去學習，充實自己，也只有這樣才能和公司共同成長。

回顧一年的工作，我在很多方面做的都不夠好。

第一，在大盤的不斷下跌中，客戶大都套牢，特別是跌破2300點的時候，客戶抱怨很大，我也逐漸失去了開發新客戶的勇氣，留下來的電話回訪也不是很及時，但是服務仍在持續。這也是面臨的問題。

第二，在產品銷售方面，做的不夠好，一年僅賣了47萬的產品。在公司的轉型中，沒有做好，在今后當中加倍努力。

第三，專業知識不充足，客戶提問的一些問題不能給予及時、很好的解答。

第四，對已經開發的客戶不是非常了解，客戶的風險承受能力不清楚，客戶的資產配置沒能提供合理的建議。

第五，同銀行的關系沒有處理好，所以我以前的客戶中很少有銀行給介紹的。

鑒于以上，我決定新的一年里從下面幾方面去努力。

第一，后期注重學習并熟練掌握公司推出的理財產品，然后向客戶推介。現在公司推出了添富快線，后期可以利用它來服務客戶，向潛在客戶宣添富快線，吸引客戶。利用公司的力量來服務好客戶，讓客戶在弱勢中穩健操作。等客戶盈利或者對公司服務認可后向客戶要轉介紹，要求客戶把身邊做股票的朋友介紹過來。

第二，加強營銷技術的學習。跟上公司的步伐，新的一年的我的目標是銷售20x萬理財產品。

第三，了解客戶的需求，根據客戶不同的風險承受能力及行情，建議客戶配置不同的資產，比如：股票，基金，融資融券，貨幣型基金，銀行短期理財。

第四，維護好同銀行的關系，關鍵時點問銀行要求客戶介紹。20x，即將逝去，但20x就在你我眼前。相信只有主動出擊的人，才會有成功的機會。讓我們一起加油，完成自己的業績。去創造屬于自己的輝煌。祝愿咱們營業部這個大家庭越來越紅火，也祝愿大家的業績越做越好。

證券行業年終總結4

進入xx證券已有一年多了，這段時間自身在各個方面都有所提高，主要體現在：

1、對證券行業有了初步了解

進入公司以來，從熟悉這個行業到通過資格考試，對證券這個行業有了初步的了解，而駐點銀行，通過渠道營銷，對證券業務又有了較深的理解，工作中能解決各種基本問題。

2、業務開拓能力的提高

在業務營銷過程中，與客戶的交談和遇到的不同問題，提高了自己的溝通能力和應變能力；而對客戶不定期的回訪，為其提供全方位、多角度的服務，使信達服務真正的深入人心。

3、工作的責任心和事業心加強了

對自己經手的每一筆業務，都認真對待，盡量避免給客戶和公司帶來不必要的麻煩，辦事效率力求最快、最好。

在業務營銷中，同樣也發現了一些問題和自己的不足：

1、證券知識還須加深了解，需不斷學習。

2、在與客戶關系維護中，溝通方式還要逐步加強。

3、專業分析能力及營銷能力還須進一步增強。

進入營銷這個行業，業績是衡量一個人的價值所在，前幾個月的業績表現不佳，我重新整理了思路。

4、在今后的日子里，我要這樣做：

1、發傳單

進入信達證券我經常發傳單，雖然發了很多，效果不是很好，但覺得還是可行，大量的傳單會提高公司的知名度，下一步還想適量發些，堅持終會有效果的。

2、有效利用銀行資源

證券公司是指依照《公司法》和《證券法》的規定設立的并經國務院證券監督管理機構審查批準而成立的專門經營證券業務，要想做出業績就要不斷的學會總結。

證券行業年終總結5

20xx年準備踏入尾聲了，回顧這一年的工作，首先，我感謝公司為我提供了良好的學習環境和鍛煉機會，讓我對證券行業有了更加深刻而清晰的認識，自身各方面都有所提升。下面我將一年來的工作情況簡單總結如下：

一、加強學習，提升自身業務素質

通過認真學習公司派發的《贏在執行》等書本，學習與證券有關的金融知識，充實自己的知識儲備和素質培養。時刻關注國際經濟形勢和國家宏觀經濟政策，以便積極應對其對股市行情帶來的影響。同時，向身邊優秀的同事好好學習，用他們的經驗和做法以補己之短。并在實踐中不斷學習、總結，遇到不熟悉的業務，及時請教，不斷提高自己的綜合業務素質。一年來的學習實踐，使我對證券行業和證券業務都有了較為深刻的理解，工作中能夠解決很多基本問題。

二、實踐鍛煉，提高業務開拓能力

在銀行駐點方面，認識到銀行駐點工作的重要性，熟悉銀行各類業務，通過積極協助銀行員工為客戶辦理業務等方式，培養與銀行員工之間的感情。在駐點工作中不輕易離崗，耐心守候，對前來銀行辦理業務的人員做到熱情服務，不放過任何開發新客戶的機會。

在與客戶交流以及服務的過程中，時刻以客戶利益為主，關心客戶所關心的問題，盡全力做到誠信、穩健，讓客戶放心。同時注重細節，以信譽和口碑，爭取更多的客戶。遇到問題多從對方角度出發，盡力維護客戶利益，提高了自己與人溝通的能力和處理問題的能力。

為了把工作做得更好，明年的工作定位如下：

1、堅持不懈學習提高。不斷豐富自己的專業知識，并學以致用，不斷提高專業分析能力和營銷能力，為客戶提供全方位的服務，

2、有效利用銀行資源。持之以恒堅持銀行駐點工作，通過感情溝通、工作協助等方式，開發有效的客戶資源，為客戶提供優良的服務，使客戶投資資產資金增值，增加公司的業績。

3、充分利用關系網絡。拓展身邊的關系網絡，通過以友拉友、以老帶新等方式，讓更多人選擇東莞證券。

4、做好客戶維護培養。對現有客戶給予全方位、多角度的跟蹤服務，確保現有資源不流失，并爭取通過老客戶不斷介紹新客戶，增加自己的資產，為公司創造更多效益。

雖然今年市場震蕩，投資環境不理想，但是堅持一定能夠得到回報，下年一定要繼續秉承東莞證券對客戶服務至上的精神，把自己的業務能力提高，為公司創造更大價值。

證券行業年終總結6

20xx年對于我來說，應該是忙碌、學習、領悟和慶幸的一年。

這一年來，幾乎每天都處于緊張和忙碌之中，先是年初由于經濟危機的影響，很多客戶采取保守、觀望的態度，需要調整投資產品配置，選擇與之匹配的投資產品，重新分析制定規劃，盡量選擇較為保守的品種，比如貨幣基金、債券等；然后春節前后，宏觀經濟略有回暖跡象，一些以往操作頻繁的客戶又有些按捺不住，要繼續進行股票和權證的短線操作。

在對市場進行了綜合分析后，對各種股票板塊和證券品種進行了對比，建議這些客戶可以選擇一些防御類行業的股票或者資源類的上市公司，盡量回避權證類的高風險品種，對于保守的客戶，也建議可以適當嘗試etf產品的二級市場投資，這樣可以在保證資本安全的前提下，把握打盤上漲的幅度，收益較為穩妥，這段時間的工作既繁重有辛苦，既要參考很多資料和數據，反復研究，又要向客戶耐心的介紹各品種的特點，得出的結論的理由，以及一些品種在操作上的簡單技巧和注意事項并隨時與客戶進行溝通，交流彼此對市場的看法；接著是“創業板”的上市，身處證券行業，這段時間的工作非常緊張和繁重，而且讓我在一次陷入矛盾之中。

“創業板”開通手續，公司是下達了任務指標的，采取了很多聯系和通知客戶的措施，而通過對學習各國創業板市場的資料，特別是參加了天津地區持證人繼續教育活動，聽了老師對風險投資和創業板市場的分析后，覺得大多數客戶非常不適合參與創業板市場的投資，因此對前幾批發行的創業板股票的資料進行了非常深入的分析并及時傳達各客戶；第四季度，市場通脹預期愈演愈烈，大盤也已逐漸顯示了上漲乏力的跡象，但個股依然活躍，新入市的客戶依然滿倉操作，并們有及時地調整倉位，一旦大盤調整會有風險很大，建議客戶要控制好倉位，保留較大比例的帳戶資金，等待時機。以上這些行為包含著大量的查閱資料，分析對比，思考總結和交流溝通的工作，怎一個“忙”字了得？

也正是因為這一年來不同以往的忙碌，積累了更多的經驗，督促自己去學習更多的知識，了解更多類型的投資品種和市場，提升了自己適應更多不同變化的能力。

通過在證券行業十幾年的工作，考取了cfp資格兩年多以來，漸漸領悟出很多老師和前輩們常常教悔的道理：

謙虛：只有保持謙虛的態度，才能讓自己學習到更多的東西，使自己的知識和意念常“新”。

嚴謹：對各種產品和市場要認真研究和分析，對不同客戶也要有更多的了解，才能給他們提供更加適合的投資建議。

圓通：面對公司任務和客戶利益，要積極對待，既不能逃避也不能推脫，盡量運用自己的知識和經驗尋找二者的平衡點，只要肯花心思，是可以做到“雙贏”的。

誠懇：無論如何，只用誠心誠意為客戶著想，站在客戶的角度，作出的投資規劃才是正真適合客戶本身的，也才是最能讓他們接受和認可的。

長期以來我都是以這樣的.態度在工作，也正因為如此，與很多客戶成為了知心朋友，今年的市場變化更為豐富，很慶幸自己幾年前就參加了金融理財師的培訓和學習，較早的對國際金融市場有了些了解，在進行分析和規劃時等到了充分的運用，被客戶非常認可和贊同，使他們對這一年來的投資成績非常滿意，我們之間的友情加深了，對我也更加信賴，因此，讓我非常感激，相信自己應該有能力為更多的人提供更好的服務！

證券行業年終總結7

20xx年即將過去，一年的工作即將結束，而新的一年，又要開始。做為一名柜臺員工，在20xx年里迎來了公司本最重要的一項工作――恒生2.0系統上線。當然，這一年中也還有些其他的工作收獲，現就將這一年的工作情況做如下總結

20xx年上半年，響應總公司“全能柜員”的號召，要求柜臺人員做到對開立資金賬戶、股東賬戶、銷戶、撤指轉托管、三方存管、資金取款等所有業務的熟悉和掌握，實現一名柜員可以辦理所有柜臺業務的能力。在這期間，我與郝靜波對之前單獨負責的業務做了充分的交流與溝通，將彼此的業務做了補充，重點是讓我對開立資金開戶、撤指轉托管、傭金修改等方面的業務做到熟悉和掌握。

20xx年四月，總部提出了柜臺系統升級的計劃，將原恒生1.0系統升級到現今普遍使用的恒生2.0系統，并將該項目列為今年公司發展的重中之重。升級分兩個階段進行，第一階段實現資金賬戶與股東賬戶一站式開立，棄用原股東賬戶開戶使用的新意系統；第二階段六月份后進行，實現所有賬戶的開戶、銷戶、撤指轉托管、創業板開通等業務，做成集所有業務于一體的系統。

系統升級的第一階段還是比較好實現的，第二階段因為需要整合所有的數據與功能，總部特意于6月下旬在北京舉辦了一次培訓會，讓大家了解這次升級的重要性，以及對業務方面的知識、系統的使用做了更詳細的講解。七月底到八月底進入了最為忙碌的一個月，2.0系統正式進入測試階段，每天都在不斷的測試系統的各項功能，完善系統的升級。在這個過程中，慢慢的對新系統有了更為深刻的了解，對系統的功能更加的熟悉。8月底，新系統正式上線，一切都表現的那么穩定，讓之前的辛苦沒有費。2.0系統較之前的系統更加的快捷，將所有業務集于一身，讓柜臺的工作效率有了明顯的提升。

通過新系統的上線，柜臺徹底實現了“全能柜員”的要求，現在的柜臺，可以同時進行相同的業務，只需要雙方相互復合通過就可以完成。除了以上工作之外，我還負責公司股票機發放及錄入的工作，電子檔案的掃描，客戶轉戶挽留，客戶電話的`咨詢等工作。

在下一年的工作中，我的計劃如下：首先將現有的工作變的更細節化。細節決定一切，有時候因為一點粗心大意，會將問題變的復雜，要杜絕這樣的事情發生，應該多想一點，做細一些，讓事情變的更完善；其次，要讓柜臺工作更加規范化，柜臺的事項比較具體和繁雜，需要把各方面的事情分輕主次，需要多與各部門溝通、合作。第三，要實現工作內容的程序化，將柜臺重要的工作內容形成文字性的規范化流程，在日后的工作中按流程辦理，使工作更加程序化。

證券行業年終總結8

20xx年是不尋常的一年，這一年，大學畢業后，我來到了中銀國際，憑借著我對證券行業的熱愛，以及對證券知識的渴望，我順利通過了證券從業資格的考試，正式成為了公司的一員。參加工作已有3個月有余，在公司各級領導的正確領導及同事的幫助下，我對公司的具體運作流程，公司的規章制度有了一定的了解，對前臺以及電話回訪業務有了一定的認識和掌握。雖然來公司時間不長，但在這3個月的時間里，我學會很多，收獲很多，現將我的工作總結如下：

一、思想品德及自身素質方面

剛從校園走出來的我思想方面還不夠成熟，經過在公司3個多月的學習和多方同事的幫助下，思想上有一定的提高。本人能夠按照公司的要求按時上下班，不遲到不早退，要求加班的時候能夠準時到崗，充分利用工作時間，有效地完成公司分配的任務。

在認真工作的同時，本人也努力提升自身的素質，不斷提升職業道德，掌握證券從業規律，拓展證券知識，提高自身業務水平。本人本著多學習、多琢磨、多反思、多總結的原則，不斷提升自己，超越自己。多學習，學習先進的證券業務理論，學習同事的寶貴工作經驗，學習專業知識。多琢磨，學習到的業務知識反復的琢磨，實際業務中，遇到難點盡可能運用自己的業務知識解決，如有超越自己知識范圍不能解決的，虛心請教同事。自我反思是提高業務素質的基本途徑，對于自己工作中的成功或失敗要及時反思和總結，不斷為自己今后的工作積累經驗。

二、工作能力及相關業務方面

通過3個多月的學習及實踐，我對公司的工作流程有了一定的了解，對各個崗位業務有一定的認識。本人主要負責電話回訪的業務。工作上，我本著積極努力，扎實肯干，求真務實的精神，把電話回訪工作做到最好，做到最細。電話回訪，主要針對新客戶在我公司開戶后對其是否親臨現場辦理開戶手續，開戶資料的填寫是否真實完整，客戶對客戶經理的權限揭示書的內容是否了解，客戶對客戶經理以及營業部服務人員的日常服務是否滿意，客戶的交易賬戶平時是否都由客戶自己親自操作和管理等做回訪工作，并填寫電話回訪單子；對老客戶提出的問題給予解答，并相應做記錄。同時，在前臺領導及各同事的幫助下，我對前臺的各項業務也有所掌握，現就這幾個月來工作中的主要成績作如下總結：

（一）電話回訪業務：進入年終第四季度，隨著開戶量的增加，電話回訪業務也進入最繁忙階段。在新開戶電話回訪中，話務量累計達到1599個，重要通知類回訪113個，定期回訪758個。在眾多電話回訪中，本人本著誠懇待人的態度為客戶解答問題，沒有一次受到過客戶投訴。這也就表示，這三個月來，我和同事的辛勤工作換來的是客戶的滿意以及肯定。

（二）前臺業務：為了更好的了解公司，更有效地工作，在工作之余到前臺學習相關業務。

在學習前臺具體崗位業務前，先要熟悉各項開戶及特殊業務資料。各項資料可以說是所有業務中最基礎的，也是最容易掌握的，是所有業務的鋪墊。只有掌握好各項業務相應的資料才能準確而有效的為客戶提供資料，辦理業務。

1、開戶崗業務：主要為新客戶開立資金賬戶，開立證券賬戶；為轉戶開立資金賬戶。在客戶丟失股東卡的情況下想要辦業務時，為客戶補辦股東卡。在客戶轉戶時，發現客戶股東賬戶被凍結，為客戶辦理激活業務。每天在結束當天業務后，負責把當天每個開戶資料通過掃描形成電子檔案傳送給中登以及總部。

2、復核崗業務：對開戶業務以及特殊業務審核后給予復核，負責每天閉市后把做完的業務歸檔。

3、特殊業務崗業務：主要針對客戶辦理修改密碼、撤銷資金賬戶、撤銷指定標志、轉托管、換行、創業板進行相應操作業務。對股票下跌到三板的客戶進行三板業務。對于客戶長時間沒有到營業部更新資料的給予補資料業務，身份證升位，變更身份證有效期等。客戶親屬有逝世的，客戶攜帶有效證明文件來辦理繼承業務的，給予相應的繼承業務操作。

（三）積極配合IT部門做好系統測試工作。

三、工作中存在的不足

1、電話回訪工作效率還有待提高，爭取做到讓客戶百分百的滿意，放心。

2、工作態度上還認識的不夠深刻，工作積極性有待于提高。

3、業務方面仍有不熟練的地方，還需要自己多記多練。

4、應變技巧缺乏，客戶電話回訪期間，遇到客戶詢問的相關問題不能第一時間給出最好的答案。

5、服務意識需要加強，對客戶咨詢的問題應耐心給予解答。三個月的時間是短暫的，在公司領導的關懷和同事的關心幫助下我受益匪淺。作為一個新人，我懷著一份積極的態度面對工作的壓力，樂觀的去解決工作中出現的問題，享受工作帶給我的樂趣。即使知道今后的工作上還會有更多的困難更大的壓力，但我會保持一分良好的心態積極去面對。

20xx年，我會積極努力的學習其他崗位的業務，對公司的整體流程有一個全面系統的熟悉。按時完成公司領導分配的任務，替領導分憂解愁，做領導的好助手。關心同事，尊敬領導。在不斷前進的道路上，為公司的無限發展而奮斗不息。

證券行業年終總結9

回顧過去的20xx年，自2月起我在證券公司這個大集體接受熏陶，回顧這一年來的工作，我不斷加強學習，迅速轉變角色，積極融入公司環境，主動落實領導安排的各項工作，雖然在工作上和老同志比起來還有不小的差距，但是卻對證券業的認識有了新的提高，業務操作水平有了新的增長，服務意識、風險意識有新的增強。現將近一年來的工作總結如下：

一、加強學習，提升素質

進入公司工作以來，我深深知道自己的知識水平和綜合素質，還存在許多不足，特別是自己尚未通過證券從業人員考試，必須進一步加強學習，提高綜合素質。一年來，我時時不忘抓緊學習。第一，加強政治理論學習。半年來會同全體公司員工堅持理論學習，了解國家的政策、法律法規、相關文件精神不斷完善和提升自己的理論素養。第二，加強業務學習。除參加公司集中組織的培訓外，我利用平時的業余時間，學習了證券業的相關業務知識書籍，及時給自己的知識充電，提升自己的知識應用能力。第三，加強修養學習。在平時的生活中我牢記“細節決定成敗”這句化的深刻道理，時時、處處，向領導、向同事學習為人處事的方法，不斷提高自身的道德修養水平，爭取工作從細節學起，從小節抓起，從小事做起，一步一個腳印，在工作的點點滴滴中積累知識，提升素質，搞好自己的本職工作。

二、積極上進，踏實工作

自進入公司以來，我首先便開始積極的學習適應，后根據公司安排，7月至12月在柜臺做業務和開戶工作，由于之前忙碌于學習之類或者是學習不夠之類到11月才取得證券從業資格證。基金任務完成情況不是很理想，幾個月的開戶任務資金也不是很到位，截止到現在，一共開戶25個，客戶總資產18萬。在領導安排其他工作的同時，我還和大家一起整理公司檔案，對每天辦理的業務和新開戶資料登上臺賬，存進檔案。現在做柜臺輔助工作，復印、掃描等等。

三、正視問題，繼續努力

通過近一年的學習，我對證券業務的認識更加深刻，同時，在公司領導和同事們的幫助下自己的業務水平和綜合素質也得到了一定提升。同時，我也認識到自身還存在許多不足和問題：

一是加強學習還不夠。我參加證券從業資格考試到11月才通過，說明我在業務學習方面還不夠，還需要加強。

二是業務水平還不夠。由于自己進入公司不久，雖然業務水平有了提高，但基金任務和開戶任務完成都不理想，還需要非常大的提高。

在今后工作中，我會繼續加強學習，向書本學，向領導學，向同事學，全面提高自身綜合素質，積極主動地參與公司工作，腳踏實地，真抓實干，爭取早日成為一名優秀的證券從業者。

證券行業年終總結10

剛剛過去的20xx年，對我來說，這是不斷積累的一年，也是不斷進步的一年。

一個好的營銷團隊必須有好的營銷經理，xx年末營銷總監張雷經理的到來改變了以往的營銷模式，xx年營業部在新增有效戶和理財營銷等上都有突破；對團隊高速發展作出了不可磨滅的貢獻，我能身在這樣的團隊是很幸運的。

在營銷渠道上，我也和大部分同事一樣，都采用的銀行渠道、小區渠道、關系網渠道、投資俱樂部渠道、網絡電話營銷渠道等來挖掘客戶。誰都知道證券營銷是一項需要不斷積累的工作，壓力很大，但平時更需要投入足夠的耐心。同樣的一個問題，不同客戶反復的問你十幾遍，你都得耐心解答。在初次見到客戶時，一定要仔細傾聽，而不是迫不及待地向客戶灌輸技術指標或理財銷售產品情況。這樣的話客戶可能很快就會表露出不耐煩的情緒。急于求成往往有可能導致功虧一簣。有時一周下來，一個客戶都沒搞定，必然會很著急，但卻始終只能堅持，耐心坦誠地與客戶交流才能完成自己所定的任務。

在機構戶及大戶方面自己年初時曾投入了很大精力去攻克，想找幾個大點的來撐撐場面，但也許是我經驗不足或許是能力還不夠，最后往往以失敗告終。記得當時有一個機構戶都已經和我預約好了，后來沒想到他自己偷偷去復外營業部開了也不找我，只是把我當成“問路人”了…在這方面我還得繼續向前輩學習，希望在20xx年里年有所改觀。

在中小戶營銷上，我整年都是采用“快餐營銷”模式，速戰速決，連帶開發。也就是一般不持續很長時間花費大量精力去追某幾個客戶，也不投入較大財力請老客戶吃飯或送禮品什么的。只是平常多抽空在QQ、MSN或電話上與客戶聊聊天，聊一些客戶喜歡的話題。比如我在一個公司一連串開了10多位客戶，都是他們相互轉介紹的。剛開始第一位辦理的客戶是在論壇上認識的，我倆當時為一個國際熱點話題在論壇上相互爭辯了許久，后來干脆直接加1QQ又聊到半夜，聊得非常投機。后來有一次他問我是做什么的，我也沒避諱什么，告訴他我是證券公司的，就這樣第二天他就把自己300萬打新股的戶從其他券商轉到了我這。

新客戶開發非常重要，但同樣重要的是對現有客戶的維護。我一直本著客戶就是朋友的原則，將客戶當朋友。這點至關重要，這樣做的目的，絕不僅僅限于公司層面的品牌樹立及滿足證券交易的基本要求；就個人層面來講，這也是一個營銷人員的職業操守及后續開發能力的體現。因為營銷工作的終極目標，就是要做到能讓你的客戶為你帶來（介紹）新的客戶。對現有客戶的培養，最基本的就是證券交易軟件的正確使用及證券知識的普及，同時要不斷的向客戶灌輸證券市場的風險意識，客戶資產的縮水代表著交易量的萎縮，我們只有盡最大的努力，將潛在客戶發展成現有客戶，將現有客戶培養成優質客戶，才能使客戶資產有效的實現保值增值，這個雙贏局面的實現，是我們與客戶共同追求的目標。

總體來說，過去的一年里新增有效戶突破了300戶，新增資產5000余萬，相比xx年有了很大的提高；在銷售經驗與新客戶洽談工作上，都取得了一定進步，為接下來的20xx年樹立了信心。

證券行業年終總結11

，我主要從事證券交易系統的技術支持、銀行證券產品的調試和在線等工程實施主要成果如下：

1、20年來，由于人員辭職、借調、工程任務緊張、人員緊張等客觀原因，我負責沈陽金證的大部分技術支持工作，包括柜臺系統、外圍系統和銀證產品的維護；銀行證券產品調試安裝、電話委托安裝等5月，公司推出剩余配售產品后，由于沈陽安裝較早，一方面需要盡快深入了解和完善，為市場發展提供良好的技術支持。另一方面，當客戶在使用過程中遇到各種問題時，我會對其進行詳細分類，包括哪些是理解和使用上的錯誤，哪些是程序錯誤，哪些程序需要改進。如有必要，將其匯總成文件并發送至總部。在具體使用過程中，不同的客戶有不同的需求，應進行相應的程序修改以滿足需求。簡言之，在人員短缺的情況下，盡量謹慎、到位地進行服務，讓客戶感覺我們的技術服務不打折。

2.友好北街營業部柜面系統和財務提成系統數據成功并入活力路營業部。同時，將另外兩個業務部門的數據與友好街業務部門分離，實現了三個業務部門在同一天的平穩過渡

3.完成了哈聯證券三大業務部門同城集中交易項目的實施。在時間緊、問題多的情況下，我們得到了各方面、各部門人員的協助，最終比較順利地完成了任務

4.完成了天通證券工行銀證通的調試和上線工作

5.完成光大銀行在華北太原街銀行證券轉賬的調試及上線工作

6.已成為中信銀行在北方生動活潑路銀行證券項目的調試和上線工作

7.金川江營業部與太原街營業部成功完成數據合并

8.成功完成南武、南壩中路業務部數據集中

9.撫順交通銀行電話銀行中間件接口轉換及調試正在實施中

在過去一年的工作中，我在證券業務、技術水平、開發能力和工程項目經驗方面取得了進步，在問題分析和解決能力以及項目實施經驗方面取得了進步，并對一些新產品有了深入的了解，如嵌入式和通用版本；我對其他xone、移動柜臺、開放式基金托管系統等也有一些基本的了解。

證券行業年終總結12

一年來，公司辦公室在公司班子的正確領導下，按照年初昆制訂的工作計劃，著重在管理和服務兩個方面開展工作，較好地完昆成了各項工作任務，回顧一年來的工作情況，有八個方面值得認真總結。

一、轉變觀念，干部員工崗位xx上崗，人事管理合同化，建立適應新型經營機制需要的人事勞資制度。

今年公司完成脫鉤轉制的一項重要工作，就是用人制度改變，昆八月份按照遼證總公司的部署，本溪分公司在除班子成員和財務經昆理以外的全體職工中，進行了干部和一般員工xx上崗工作。確立昆了以中層干部和員工層層聘任，對全體員工進行合同管理的新型人昆事管理制度。為了理順與總公司的勞資管理工作，本著尊重歷史又昆著眼將來的態度，在辦公室起草，領導班子研究，并征得廣大職工昆意見的基礎上，制定了遼證本溪分公司工資套改方案。通過xx和昆勞資改革，極大地轉變了全體職工頭腦中舊的用人觀念，大家即感昆到了xx帶來的壓力，也看到了工作的目標和奮斗的希望。通過竟昆聘和勞資改革，點燃了優秀職工的工作熱情，對一般職工和落后人昆員也起到了鞭策作用。通過xx和勞資改革，完成了人事管理向合昆同化的轉變，為公司更進一步地實行現代企業制度奠定了基礎。

二、減員增效，合理設置崗位和人員。

從年初開始，公司領導班子就確立了減員增效，合理設置崗位昆和人員的工作思路。公司領導較早地預見到了今年嚴峻的經濟形勢，昆在減員增效工作上，決心堅定，態度堅決，使這項工作得到順利完昆成。公司陸續裁減了13名臨時員工（北地5人：陳瑞權、昆高玉芝、王莉、欒麗琳、劉潔；永豐2人：高景榮、鄭春艷；辦公昆室1人：王冬麗；財務1人祝增光；顧問4人：唐有民、苗儒生、周昆方陵、高洪軍。），并按合同管理規定，辭退了兩名試用不合格的昆職工：高潤、。在崗位設置和人員安排上，公司領導不斷根據昆工作任務的變化和要求，及時合理的調配人員，截止到年底部門間昆的人員調配達到了25人次，其中：北地交易部13人次（高平2次、昆劉玫1次、王俊民1次、于洪2次、蔣彥莉1次、李萌春1次洪平1次、昆剛希正2次、安俊1次、孟憲峰1次），永豐交易部7人次（于洪1次、昆蔣彥莉1次、李萌春1次、蘭天1次、徐洋1次、范軍1次、孫旭濤1次）昆，電腦部5人次、業務部12人次（高平2次、洪平1次、剛希正2次、于洪昆2次、李宏2次、劉玫1次、王東1次、宋志紅1次），財務部7人次昆，辦公室6人次（姚進1次、蘭天1次、吳秋月1次、徐昆洋1次、黃寶軍1次、李陽1次）。通過減員增效，合理設置崗位和昆人員，保證了公司各項任務的完成，并為利潤計劃的.實現起到了添磚加瓦作用。

證券行業年終總結13

20xx年即將過去，也是在這一年我踏入證券行業，選擇了xx證券。從事證券行業是自己夢寐以求的愿望，我熱愛這個行業，也相信自己可以勝任這份工作！20xx年即將來臨，為了更好的做好的做好本職工作，特制定一年的工作計劃。

一、證書考試

證券行業專業性很強，在券商集體轉型創新發展之際，純粹依賴傳統經紀業務來獲取業務收入面臨很大挑戰。20xx年，我的目標是考取期貨從業資格證，證券從業資格證要求的五門課程力爭全部通過，完善自己的證券知識體系，為之后的職業要求打好基礎。

二、日常管理

1.營業部任務

作為基層營銷人員要認真學習營業務統一安排的各項內部培訓學習事項，積極完成營業務下達的各項創新業務指標，對外展示華泰證券良好的企業文化，做最具責任感的理財專家！

2.團隊任務

團隊是整個營銷業務鏈的關鍵執行部門。作為基層的營銷人員，我們要按照團隊經理的安排，做好渠道建設，拓寬業務渠道，挖掘更多有潛力的高凈值客戶群。聽取團隊經理的調度，具體執行分攤下來的業務指標。維護團隊和諧，共同打造最有競爭力的團隊。

三、業績目標

1.開戶數

上半年開戶數達到40戶，其中有效戶達到15戶以上。下半年開戶數達到60戶，其中有效戶在20以上。力爭全年開戶數在120左后，有效戶達到50。

2.托管資產

托管資產是重要的考核要求，是硬性指標。20xx年上半年托管資產要求達到200萬以上，全年力爭托管資產達到600萬。

四：職業目標

1．證券經紀人是最基層的營銷人員，力爭在完成業績考核的基礎上，一年內做到高級證券經紀人，力爭年末達到證券客戶經理級別的業績要求。

2．認真學習創新業務，華泰營銷人員全業務鏈。專業水準達到投資顧問級別。

證券行業年終總結14

剛剛過去20xx年，對我來說，這是不斷積累和進步的一年一個好的營銷團隊必須有一個好的營銷經理，20xx年底，營銷總監張磊的到來改變了以前的營銷模式。在過去的xx年里，業務部門在新的有效賬戶和金融營銷方面取得了突破；我為團隊的快速發展做出了不可磨滅的貢獻。我很幸運能加入這樣的團隊。

在營銷渠道方面，像我的大多數同事一樣，我使用銀行渠道、社區渠道、網絡渠道、投資俱樂部渠道、互聯網電話營銷渠道等來挖掘客戶。眾所周知，證券營銷是一項需要不斷積累的工作，壓力很大，但平時需要投入足夠的耐心。對于同一個問題，不同的客戶反復問你十多次，你必須耐心地回答。當你第一次見到客戶時，你必須仔細傾聽，而不是急于向客戶灌輸技術指標或金融銷售產品。在這種情況下，客戶可能很快就會表現出不耐煩。渴望成功往往會導致失敗。有時在一周結束時，如果客戶沒有完成，他會非常焦慮，但他只能堅持下去，耐心、誠實地與客戶溝通，以完成他設定的任務。

在機構家庭和大家庭方面，我在年初投入了大量精力克服困難，并希望找到一些大家庭來支持這一場景，但可能我沒有足夠的經驗或能力，經常以失敗告終。我記得當時，一個機構賬戶與我預約。后來，我沒想到他偷偷去了外國業務部，沒有找我。他只是把我當成“過路人”。在這方面，我必須繼續向我的前任學習。我希望是在20世紀多年來有所改進。

在中小家庭營銷方面，我常年采用“快餐營銷”模式，快速決策，共同發展。換句話說，它通常不會持續很長時間，花費大量精力追逐一些客戶，也不會投資很多錢邀請老客戶吃飯或送禮物。通常只需要花時間在QQ、MSN或電話上與客戶聊天，談論一些客戶喜歡的話題。例如，我在一家公司開設了一系列10多名客戶，他們都是相互介紹的。一開始，第一位顧客是在論壇上認識的。當時，我們就一個國際熱點話題爭論了很長時間。后來，我們簡單地添加了QQ，一直聊到午夜，這是非常投機的。后來，有一次他問我做了什么，我沒有回避任何事情。

我告訴他我來自一家證券公司。就這樣，第二天，他從其他證券公司將300萬打新股的賬戶轉移給了我開發新客戶非常重要，但維護現有客戶也同樣重要。我一直遵循客戶是朋友的原則，把客戶當作朋友對待。這非常重要。這樣做的目的不僅限于公司層面的品牌建設和滿足證券交易的基本要求；在個人層面上，這也是營銷人員職業道德和后續發展能力的體現。因為營銷的最終目標是讓你的客戶為你帶來（介紹）新客戶。培養現有客戶最基本的是正確使用證券交易軟件，普及證券知識。同時，要不斷向客戶灌輸證券市場的風險意識。客戶資產的縮水代表著交易量的縮水。只有盡最大努力把潛在客戶開發成現有客戶，把現有客戶培養成優質客戶，才能有效地維護和增加客戶資產的價值，實現這種雙贏是我們與客戶共同追求的目標。

總體來看，過去一年，新增有效戶數超過300戶，新增資產超過5000萬元，較20xx年大幅提升；在銷售經驗和與新客戶的談判方面。

證券行業年終總結15

時光飛逝，猶如白駒過隙。在即將過去的20xx年，證券行業迎來了更多的機遇和更為激烈的挑戰。**的大廈不是一天建成的，發揮眾人的智慧，把個人正確思想，那就是崛起**證券的精神和信心，變成群體的思維，落實于群體行為，從而把個體事業，變為集體的追求。

20xx年我主要的工作如下：

1.近一年來，隨著市場競爭壓力的加劇，來營業部談費率、轉托管的客戶異常的多，我因為身處前臺，所以接觸了很多這樣的客戶，和客戶談費率、套近乎，這樣的工作已經是日常工作重要的組成部分，在與這樣客戶的交談中，我深知攻城為下、攻心為上的策略，與客戶建立感情基礎是能不能把客戶留下的關鍵，對于一些市值較大，需求較為復雜的客戶要求轉托管的，我即盡人之所能事，通過自己的努力，通過同事們的幫助，對證券市場股民心態的有了更為深層次的認識。

2.在縣城拓展客戶，尋找營業部的下線，先后到**、**苦苦尋覓發展經紀人，最后在**發展了一名兼職經紀人。

3.手機營銷的工作，自從總部反動了“手機證券”營銷的吹風行動以來，我一直給周邊的客戶營銷我公司的炒股手機，以配合總部的這次營銷行動，最后成功的營銷了**客戶愿意使用本公司的炒股掌上機。

4.短信咨詢的工作，因公司在移動平臺的使用上，耗資巨大，總部已察覺此問題，長此以往要做冤大頭，遂發號各營業部立即停止使用該移動短信平臺，改用由移動研發的經濟實用新型的次一代短信工具—移動飛信。當然，要想發飛信，就得加飛信!客服部在一段時間內完成了由原有移動短信平臺向移動飛信轉軌加兼顧的初步工作，本人認真的配合客服部的方經理的工作。

5.本人在營業部從事了咨詢的工作。“咨詢工作不好做”這是一句從老工作人員中常聽到的話，的確也是如此!我在從事這項工作的時候具體表現為，每天早上結合當天晨會的精要給個位投資者發送當天盤面的看法以及個股的推薦，對營業部qq群的維護。客戶水平參差不齊，有的口味重，有的口味淡，真是眾口難調!做好這項工作還是要多加強學習，積累經驗，把自己水平提高是硬道理啊!

6.與客戶建立長久的合作感情，客戶是我們的生活的源泉，是我們公司事業長青之樹的根基，為了這一點，我和客服部的同仁常常月黑風高的潛入客戶家中做客戶工作，雖然有時候客戶給我們冷臉看，但是我們希望用我們胸中的熱情去融化客戶心中的那塊堅冰，正是因為這樣，一些客戶和我們成為了忘年交。

7.配合電腦部做好機房測試工作，機房歷來有營業部的心臟之稱，機房的安全是營業部能安全正常運營的保證，所以營業部周六常常出現我的身影，因為我在做測試。

8.最近行情比較活躍，董事長號召我們要走出去，要做行商。所以市場部常常深入到人民群眾中間去搞宣傳，搞營銷。我隨他們先后走訪了**小區、**小區、**小區、**公園等地，從這些活動中認識到了我們要以人民群眾喜聞樂見的形式去營銷我們公司，才能收到事半功倍的效果。

千里之行，始于足下。我相信在董事長大視野、大發展、大開放思路的指引下，只要我們腳踏實地、夯實實務、勤于學習，我們必將站上勝利的巔峰。