数据开发和数据分析师哪个更好？

一、数据开发和数据分析师哪个更好？

如果说这二者哪个好一点，只能说数据开发偏向于程序，数据分析偏向于数学。

薪资区别

1、数据开发

作为IT类职业中的“大熊猫”，数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；

大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

2、数据分析

数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

最后，无论你是做大数据开发还是分析，都是高薪的技术岗位，最重要的是修炼好自己的技术。

二、bi分析师和数据分析师有什么区别？

BI分析师(Business Intelligence Analyst)和数据分析师(Data Analyst)都是从事数据工作的职业，但是它们之间还是有一些区别的：

  1. 主要工作内容不同：BI分析师主要负责从各种不同的数据源中提取、清洗、转换和整合数据，然后将这些数据呈现给业务用户进行分析和决策。而数据分析师则更加专注于数据的挖掘和分析，他们会使用各种统计和机器学习技术来发现数据中的模式和趋势，并提供相关的建议和解决方案。

  2. 技能要求不同：BI分析师需要具备一定的商业智能工具的使用技能，例如Tableau、Power BI等，同时还需要了解业务流程和需求，以便更好地理解数据。而数据分析师需要掌握更加深入的统计学和编程知识，例如Python、R语言等，以及熟练使用各种数据分析工具和技术。

  3. 目标不同：BI分析师的主要目标是为业务用户提供有价值的洞察和决策支持，帮助他们更好地理解业务问题和市场趋势。而数据分析师则更加关注于数据的探索和发现，通过数据分析来推动业务的发展和创新。

总之，BI分析师和数据分析师都是非常重要的职业，但是它们的职责、技能和目标都有所不同。选择哪个职业取决于个人的兴趣和职业规划。

三、sem竞价优化师和数据分析师哪个更有前途？

sem从魏则西事件后就一直向下划，而且近年来大量新渠道进入人们视线，百度早以不是当年的地位了，数据分析师学历要求比较高，大厂需要

四、数据库工程师和数据分析师哪个好？

哪些开发,我以前做过sql脚本开发(临时取数需求),存储过程开发,etl流程开发,只做了1年,然后由分析师过度到现在的挖掘！

五、大数据工程师和数据分析师有什么区别？

　　数据工程师，数据分析师和数据科学家-当人们谈论快速发展的数据科学领域时，经常会提到这些职位。

　　当然，数据科学中还有许多其他职位，但是在这里，我们将讨论这三个主要角色，它们之间的区别以及哪个角色最适合您。

　　尽管每个公司对每个角色都有自己的定义，但是您作为数据分析师，数据科学家或数据工程师每天可能要做的工作之间存在很大差异。我们将更深入地研究每个特定的角色，但让我们从一个快速的测验开始，它可以帮助您找出最适合您的方法：

　　测验：哪个角色最适合您?

　　下面，我们创建了一个快速的，包含四个问题的测验，以帮助您了解哪个职位最合适：

　　希望该测验使您对在数据科学行业中可能要开始的旅程有所了解。(而且，如果您没有得到想要的答案，请不要担心-这只是一个快速测验，而这三个职位的技能和任务之间有很多重叠之处)。

　　当然，这些工作角色比我们在四个问题的测验中所能传达的要多得多，所以让我们从数据分析师的角色开始，更详细地研究每个角色，并进一步了解每个角色的含义。

　　什么是数据分析师?

　　数据分析师通过获取数据，使用数据来回答问题并传达结果以帮助制定业务决策，从而为公司创造价值。数据分析师执行的常见任务包括数据清理，执行分析和创建数据可视化。

　　取决于行业，数据分析师可能会使用不同的头衔(例如，业务分析师，商业智能分析师，运营分析师，数据库分析师)。不管职位高低，数据分析师都是通才，可以担任许多角色和团队，以帮助其他人做出更好的数据驱动决策。

　　深度数据分析师

　　数据分析师具有将传统业务转变为数据驱动业务的潜力。

　　虽然数据分析师的职位通常是更广泛数据领域中的 “入门级” 工作，但并非所有分析师都是初级职位。作为精通  技术工具的有效沟通者，数据分析师对于将技术和业务团队分开的公司至关重要。

　　他们的核心职责是帮助其他人跟踪进度并优化他们的关注点。营销人员如何使用分析数据来帮助启动下一个广告系列?销售代表如何更好地确定要定位的受众特征?首席执行官如何才能更好地理解近期公司发展的根本原因?数据工程师数据分析师和数据科学家区别与联系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html钍ESE是数据分析提供了解决所有问题通过执行分析和呈现结果。

　　他们承担着处理数据以为其组织创造价值的复杂工作。

　　一个有效的数据分析师将消除业务决策中的猜测，并帮助整个组织蓬勃发展。通过分析新数据，合并不同的报告并转换结果，数据分析师必须成为不同团队之间的有效桥梁。反过来，这使组织可以对其增长进行准确的脉搏检查。

　　所需技能的性质将取决于公司的特定需求，但这是一些常见任务：

　　a.清理和整理原始数据。

　　b.使用描述性统计信息来大体上了解其数据。

　　c.分析数据中发现的有趣趋势。

　　d.创建可视化和仪表板，以帮助公司解释数据并做出决策。

　　e.向业务客户或内部团队展示技术分析的结果。

　　数据分析师为组织的技术和非技术方面都带来了巨大的价值。无论是运行探索性分析或解释执行仪表板，分析师培养一个团队之间的连接。

　　开始在Data Analyst的职业道路上学习：

　　什么是数据科学家?

　　数据科学家是一位专家，他将自己的专业知识运用到统计和构建机器学习模型中，以做出预测并回答关键业务问题。

　　数据科学家仍然需要像数据分析师一样能够清理，分析和可视化数据。但是，数据科学家将在这些技能上有更多的深度和专业知识，并且还将能够训练和优化机器学习模型。

　　深入的数据科学家

　　数据科学家是一个个人，可以通过解决更多开放性问题并利用他们对高级统计和算法的知识来提供巨大的价值。如果分析师专注于从过去和现在的角度理解数据，那么科学家专注于为未来提供可靠的预测。

　　数据科学家将通过利用监督(例如分类，回归)和非监督学习(例如聚类，神经网络，异常检测)方法来获取隐藏的见解，以用于他们的机器学习模型。他们实质上是在训练数学模型，这将使他们能够更好地识别模式并得出准确的预测。

　　以下是数据科学家执行的工作示例：

　　a.评估统计模型以确定分析的有效性。

　　b.使用机器学习来构建更好的预测算法。

　　c.测试并不断提高机器学习模型的准确性。

　　d.建立数据可视化以总结高级分析的结论。

　　数据科学家带来了一种全新的方法和观点来理解数据。尽管分析师可以描述趋势并将这些结果转换为业务术语，但科学家将提出新的问题，并能够建立模型以基于新数据进行预测。

　　开始在数据科学家的职业道路上学习：

　　什么是数据工程师?

　　数据工程师可以构建和优化可让数据科学家和分析人员执行其工作的系统。每个公司都依赖于其数据是准确的，并且需要使用它的个人可以访问。数据工程师确保正确接收，转换，存储任何数据，并使其他用户可以访问这些数据。

　　深入的数据工程师

　　数据工程师为数据分析师和科学家建立了基础。数据工程师负责构建数据管道，并且经常不得不使用复杂的工具和技术来大规模处理数据。与前两个职业道路不同，数据工程在软件开发技能方面有更多的依靠。

　　在大型组织中，数据工程师可以有不同的重点，例如利用数据工具，维护数据库以及创建和管理数据管道。无论关注的重点是什么，优秀的数据工程师都可以让数据科学家或分析师专注于解决分析问题，而不必将数据从一个源转移到另一个源。

　　数据工程师的心态通常更侧重于构建和优化。以下是数据工程师可能正在执行的任务的示例：

　　a.构建用于数据消耗的API。

　　b.将外部或新数据集集成到现有数据管道中。

　　c.将特征转换应用于新数据上的机器学习模型。

　　d.持续监控和测试系统以确保优化的性能。

　　开始在数据工程师的职业道路上学习：

　　您的数据驱动的职业道路

　　既然我们已经探索了这三个数据驱动的职业，那么问题仍然存在-您适合什么地方?您已经完成了测验，但让我们更深入地了解如何真正确定最适合您的方法。

　　关键是要了解这是三种根本不同的数据处理方式。

　　数据工程师正在“后端”上工作，不断改进数据管道，以确保组织所依赖的数据准确且可用。他们将利用各种不同的工具来确保正确处理数据，并确保用户在需要时可以使用该数据。

　　一个好的数据工程师可以为组织的其他部门节省大量时间和精力。

　　然后，数据分析人员可以使用工程师构建的自定义API提取新数据集，并开始识别数据中有趣的趋势，并对这些异常进行分析。分析师将以清晰的方式总结和展示他们的结果，从而使他们的非技术团队可以更好地了解他们的位置和工作方式。

　　最后，数据科学家可能会以分析师的初步发现为基础，并进行更多的研究以从中得出洞见。无论是通过训练机器学习模型还是通过运行高级统计分析，数据科学家都将提供崭新的视角来展望不久的将来。

　　无论您选择哪种具体方式，好奇心都是这三个职业的自然前提。使用数据提出更好的问题并进行更精确的实验的能力是数据驱动职业的全部目的。此外，数据科学领域不断发展，因此非常需要不断学习。

　　和所有当前和未来的数据分析，科学家和工程师在那里-好运气和不断学习!

　　知道您最感兴趣的工作是什么?

https://www.toutiao.com/i6828458517989425676/

六、数据分析师，数据科学家和数据工程师的区别？

　　数据工程师，数据分析师和数据科学家-当人们谈论快速发展的数据科学领域时，经常会提到这些职位。

　　当然，数据科学中还有许多其他职位，但是在这里，我们将讨论这三个主要角色，它们之间的区别以及哪个角色最适合您。

　　尽管每个公司对每个角色都有自己的定义，但是您作为数据分析师，数据科学家或数据工程师每天可能要做的工作之间存在很大差异。我们将更深入地研究每个特定的角色，但让我们从一个快速的测验开始，它可以帮助您找出最适合您的方法：

　　测验：哪个角色最适合您?

　　下面，我们创建了一个快速的，包含四个问题的测验，以帮助您了解哪个职位最合适：

　　希望该测验使您对在数据科学行业中可能要开始的旅程有所了解。(而且，如果您没有得到想要的答案，请不要担心-这只是一个快速测验，而这三个职位的技能和任务之间有很多重叠之处)。

　　当然，这些工作角色比我们在四个问题的测验中所能传达的要多得多，所以让我们从数据分析师的角色开始，更详细地研究每个角色，并进一步了解每个角色的含义。

　　什么是数据分析师?

　　数据分析师通过获取数据，使用数据来回答问题并传达结果以帮助制定业务决策，从而为公司创造价值。数据分析师执行的常见任务包括数据清理，执行分析和创建数据可视化。

　　取决于行业，数据分析师可能会使用不同的头衔(例如，业务分析师，商业智能分析师，运营分析师，数据库分析师)。不管职位高低，数据分析师都是通才，可以担任许多角色和团队，以帮助其他人做出更好的数据驱动决策。

　　深度数据分析师

　　数据分析师具有将传统业务转变为数据驱动业务的潜力。

　　虽然数据分析师的职位通常是更广泛数据领域中的 “入门级” 工作，但并非所有分析师都是初级职位。作为精通  技术工具的有效沟通者，数据分析师对于将技术和业务团队分开的公司至关重要。

　　他们的核心职责是帮助其他人跟踪进度并优化他们的关注点。营销人员如何使用分析数据来帮助启动下一个广告系列?销售代表如何更好地确定要定位的受众特征?首席执行官如何才能更好地理解近期公司发展的根本原因?数据工程师数据分析师和数据科学家区别与联系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html钍ESE是数据分析提供了解决所有问题通过执行分析和呈现结果。

　　他们承担着处理数据以为其组织创造价值的复杂工作。

　　一个有效的数据分析师将消除业务决策中的猜测，并帮助整个组织蓬勃发展。通过分析新数据，合并不同的报告并转换结果，数据分析师必须成为不同团队之间的有效桥梁。反过来，这使组织可以对其增长进行准确的脉搏检查。

　　所需技能的性质将取决于公司的特定需求，但这是一些常见任务：

　　a.清理和整理原始数据。

　　b.使用描述性统计信息来大体上了解其数据。

　　c.分析数据中发现的有趣趋势。

　　d.创建可视化和仪表板，以帮助公司解释数据并做出决策。

　　e.向业务客户或内部团队展示技术分析的结果。

　　数据分析师为组织的技术和非技术方面都带来了巨大的价值。无论是运行探索性分析或解释执行仪表板，分析师培养一个团队之间的连接。

　　开始在Data Analyst的职业道路上学习：

　　什么是数据科学家?

　　数据科学家是一位专家，他将自己的专业知识运用到统计和构建机器学习模型中，以做出预测并回答关键业务问题。

　　数据科学家仍然需要像数据分析师一样能够清理，分析和可视化数据。但是，数据科学家将在这些技能上有更多的深度和专业知识，并且还将能够训练和优化机器学习模型。

　　深入的数据科学家

　　数据科学家是一个个人，可以通过解决更多开放性问题并利用他们对高级统计和算法的知识来提供巨大的价值。如果分析师专注于从过去和现在的角度理解数据，那么科学家专注于为未来提供可靠的预测。

　　数据科学家将通过利用监督(例如分类，回归)和非监督学习(例如聚类，神经网络，异常检测)方法来获取隐藏的见解，以用于他们的机器学习模型。他们实质上是在训练数学模型，这将使他们能够更好地识别模式并得出准确的预测。

　　以下是数据科学家执行的工作示例：

　　a.评估统计模型以确定分析的有效性。

　　b.使用机器学习来构建更好的预测算法。

　　c.测试并不断提高机器学习模型的准确性。

　　d.建立数据可视化以总结高级分析的结论。

　　数据科学家带来了一种全新的方法和观点来理解数据。尽管分析师可以描述趋势并将这些结果转换为业务术语，但科学家将提出新的问题，并能够建立模型以基于新数据进行预测。

　　开始在数据科学家的职业道路上学习：

　　什么是数据工程师?

　　数据工程师可以构建和优化可让数据科学家和分析人员执行其工作的系统。每个公司都依赖于其数据是准确的，并且需要使用它的个人可以访问。数据工程师确保正确接收，转换，存储任何数据，并使其他用户可以访问这些数据。

　　深入的数据工程师

　　数据工程师为数据分析师和科学家建立了基础。数据工程师负责构建数据管道，并且经常不得不使用复杂的工具和技术来大规模处理数据。与前两个职业道路不同，数据工程在软件开发技能方面有更多的依靠。

　　在大型组织中，数据工程师可以有不同的重点，例如利用数据工具，维护数据库以及创建和管理数据管道。无论关注的重点是什么，优秀的数据工程师都可以让数据科学家或分析师专注于解决分析问题，而不必将数据从一个源转移到另一个源。

　　数据工程师的心态通常更侧重于构建和优化。以下是数据工程师可能正在执行的任务的示例：

　　a.构建用于数据消耗的API。

　　b.将外部或新数据集集成到现有数据管道中。

　　c.将特征转换应用于新数据上的机器学习模型。

　　d.持续监控和测试系统以确保优化的性能。

　　开始在数据工程师的职业道路上学习：

　　您的数据驱动的职业道路

　　既然我们已经探索了这三个数据驱动的职业，那么问题仍然存在-您适合什么地方?您已经完成了测验，但让我们更深入地了解如何真正确定最适合您的方法。

　　关键是要了解这是三种根本不同的数据处理方式。

　　数据工程师正在“后端”上工作，不断改进数据管道，以确保组织所依赖的数据准确且可用。他们将利用各种不同的工具来确保正确处理数据，并确保用户在需要时可以使用该数据。

　　一个好的数据工程师可以为组织的其他部门节省大量时间和精力。

　　然后，数据分析人员可以使用工程师构建的自定义API提取新数据集，并开始识别数据中有趣的趋势，并对这些异常进行分析。分析师将以清晰的方式总结和展示他们的结果，从而使他们的非技术团队可以更好地了解他们的位置和工作方式。

　　最后，数据科学家可能会以分析师的初步发现为基础，并进行更多的研究以从中得出洞见。无论是通过训练机器学习模型还是通过运行高级统计分析，数据科学家都将提供崭新的视角来展望不久的将来。

　　无论您选择哪种具体方式，好奇心都是这三个职业的自然前提。使用数据提出更好的问题并进行更精确的实验的能力是数据驱动职业的全部目的。此外，数据科学领域不断发展，因此非常需要不断学习。

　　和所有当前和未来的数据分析，科学家和工程师在那里-好运气和不断学习!

　　知道您最感兴趣的工作是什么?

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七、怎样同时看直播大屏和数据？

手机直播数据大屏主要可以通过以下几个步骤进行查看：

1. 打开手机直播软件，选择需要查看的直播间。

2. 进入直播间后，找到直播间中的数据展示模块，并点击进入。

3. 在数据展示界面中，可以查看本场直播的观看人数、弹幕数量、点赞数量以及礼物、打赏等相关信息。

4. 部分直播软件也提供了实时数据监控功能，可以在数据展示界面中实时监控直播间的数据变化。

除了直接在手机直播软件中查看数据外，还可以通过连接电脑、投影仪等设备，将手机屏幕镜像到大屏幕上，方便多人同时查看。具体实现方式可以根据不同情况进行选择，比如使用无线投屏器、数据线连接等方式。

总之，通过直播数据大屏，可以更方便、直观地了解当前直播的数据情况，帮助主播或团队更加科学有效地统筹管理和调整直播策略，提高直播效果和收益水平。

八、人工智能和机器学习会逐渐取代金融和数据分析师吗？

对于人工智能对于金融领域的影响的我的立场并没有变，同时也想借着这个问题谈谈作为金融从业者或相关专业的学生该怎么面对人工智能的发展。

金融是一个复杂的系统。在短时间内，很难被人工智能或者机器学习完全替代。但是在利润率高、数据结构化好、数据储量大、问题定义明确的金融领域，AI会大行其道。随着一个个小领域被逐步击破，最终大规模的跨领域金融AI才会出现。根据马太效应，强者愈强，大金融公司如高盛、大摩已经加大了在人工智能领域的投资。

十年对于单一的金融AI已经足够了，但对于跨领域金融AI可能又太仓促了。

在现阶段，金融公司所面临的数据结构化需求远远高于开发AI的需求。大量的历史数据还并未电子化，甚至大量金融公司新产生的数据都还属于非结构化的格式。

对于金融机构来说，有目的和计划的在合法的途径下收集、购买、或生成相关数据将会为未来企业发展带来巨大的优势。对于大型的金融机构/研究机构，应该继续加大在AI领域的投资，从内部培养跨金融和AI领域的人才，即使在短时间内不能产生直接利润。

1. 没有人工智能背景，该怎么保证自己不被AI浪潮淘汰？

我的观点是，首先不要尝试从头学起，时间成本太高了。大部分AI从业者需要研究生以上的学历，而且往往都是计算机/统计/数学/物理方便的背景。往短了算，读完计算机的本硕至少需要5-6年。然而大量AI从业者一般有博士学位，这就需要额外的3-5年，尤其是从事理论模型开发的从业者。

其次，在就业时也要尽量选择大的金融服务类公司。像上文提到的，小公司一般没有财力投入到大规模的人工智能创新当中。随着时间过去，小的金融公司只会愈发艰难，大公司会赢者通吃。

同时可以加强对于行业资讯的关注，我平时关注的有 机器之心、人工智能学家、以及人工智能头条。大部分时候只要关注一下资讯就可以了，比如白宫发了人工智能报告啊，高盛又出了一份AI展望报告啊~这样可以保证自己获得一手的资讯。

针对读者不同的就业情况可以分成以下情况讨论：

• 1.1. 如果你现在已经身处金融服务类公司，那么应该开始关注公司内部的人工智能创新项目。大部分的跨国金融公司都会有类似的fund来支持这样的项目，在投行券商里面的研究部门或者独立的数据分析团队。比如在我们公司，有一笔Territory Investment Fund用于支持领域创新，不求回报，只求在创新中不落下风。在找到对应的内部团队后，可以毛遂自荐当志愿者来体验新开发的AI系统。在各大公司里面，AI开发团队往往都面临相似的困境--内部员工的不配合和敌视。一般只要你愿意提供反馈，AI开发团队都是很欢迎的这样的第一手反馈的。尽早加入开发团队可以让自己更适应这样的变革，也会为你尽早指明方向该作出怎样的改变。
• 1.2. 如果你还在上学，是一名商科专业的大学生。就像上文提到的，我不建议你转专业从头学计算机。但可以适当的补充一些数据分析类的课程，比如数据库、统计概率以及简单的Python/R的使用。如果有意在这个方向继续学习，但数学和计算机能力有限，可以参考1.3的推荐。
• 1.3. 如果你不是一位金融从业者，但想要朝AI金融从业者发展。这条同时适用于在思考是否要继续读书的学生。我会建议大家去读一个 Master in Business Analytics 或者 Master in Data Analytics, 也就是商业分析硕士或者数据分析硕士。这个专业属于这两年流行起来的专业，主要内容是讲如何将数据分析应用于商业当中。这样的学位一般会涵盖基本的数据分析以及机器学习，但比较侧重于应用，而不是理论开发。从这个角度来看，申请难度比较低而且门槛也不像理工科的硕士那么高。当然，我们不能期待读完这个学位就可以叩开金融机构的大门，只是说在未来工作中使用AI模型时会比较得心应手，并能对ML有一些理解。

2. 人工智能在交易领域的应用

大量的人工智能已经被对冲基金所使用，比如Simplex Equity的Self-learning model，在未经人工干预的前提下实现了在英国退欧时就抛售了日本期货。这并不是孤例，彭博社去年的一篇文章就分析了AI对于Quant的冲击，人工智能基金 跑贏大市 - Focus On - 彭博商業周刊。

明显可以发现，这个领域就属于我们所定义的利润率高且有数据积累的领域，因此金融公司愿意投入财力和人力进行开发。如果想要了解更多类似的例子，可以直接搜索“券商+人工智能” 或者 “投行+人工智能”等，有大量的新闻。

3. 为什么AI现阶段不能完全替代金融学的各种模型？

A. 无法很好的用AI来定义一个金融问题现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。现在看起来很有希望的强化学习，迁移学习等还并不能大规模普及应用。以简单的监督学习为例，如果你想建立一个模型来预测企业并购是否会影响公司股价，那么你需要提供大量并购数据，以及并购后股价是否发生了变动。理想情况下，在收集足够多的并购消息和股价变动信息后，做自然语言分析后提取特征放到机器学习模型里面就大功告成了。然而在实际情况中：我们无法给出明确的问题定义和边界。如果想用AI来来制定一个股票交易策略，那么需要考虑进去多少因素？仅仅只考虑并购消息就够了么？越多的相关的因素越可以提高模型的拟合性和准确性。如宏观政策和微观的具体情况都会影响到股价的波动，漏掉其中哪一个都会造成一定的影响，往往是多多益善。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑，这也是为什么大量用AI来预测股票走势的探索都无疾而终的原因。现阶段或者可预见的未来，在很多问题上不会出现这种明确的定义和范围。B. AI从业者和金融从业者缺乏有效沟通在很长的时间里面，计算机和金融学之间的联系相对比较薄弱。作为一个CS背景的人，我个人对于金融/经济学的理解还处于比较肤浅的状态，只理解基本的概念和原理。同样的，金融服务类从业者又缺乏对于AI模型和统计的了解。因此使用AI来推动金融学发展需要大量跨领域的人才，至少需要两个方向都懂的项目经理。C. 金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备人工智能的火爆，或者说06年Hinton论文后带起的深度学习的老树开花，并没有来得及为行业储存大量的专业人才。不难看出，大量一流AI/ML人才还是被互联网公司一网打尽，(Hinton在谷歌Lecun 在FB)留给金融服务类公司的人才并不多。以我们公司举例，各国分公司的Chief Data Scientist 基本都不是计算机/统计/数学背景出身的科学家。D. 投出产出在现阶段不成正比，短时间内难以获得收益。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑。因此研究探索型的、不能产生利润的方向很少有公司来投资AI来进行研究的。换言之，有财力提供AI研究的金融公司不多，小型的金融机构或者学术机构又缺乏资源（资金，技术人才，数据积累）来进行相关系统的研究。E. 技术性的难题还包括很多，比如AI在金融领域应该以什么样的模式存在？是一个软件，一个网络服务，还是一个机器人。在大量需要与客户沟通的领域，人机交互以及如何生成内容也是继续探索的领域。

最近回答了很多类似的问题，包括：

随着人工智能的进步，财务工作者会大批失业么？该如何应对？ - 阿萨姆的回答 - 知乎

金融学如何应对人工智能和大数据？ - 阿萨姆的回答 - 知乎

机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？

九、数据的据怎么组词？

组词：据说、据此、据称、据点、据传、依据、跟据

(1) (形声。本义：手靠着；靠着)

(2) 同本义

据，杖持也。——《说文》

冯几据杖。——《战国策·燕策》

据轼低头。——《庄子·盗跖》

(3) 依靠，凭借

不可以据。——《诗·邶风·柏舟》

神必据我。——《左传·僖公五年》

诚据其势。——《史记·平原君虞卿列传》

北据汉沔。——《三国志·诸葛亮传》

向后据地。——《徐霞客游记·游黄山记》

(4) 又如：据着(凭着)；据梧(依靠着梧桐树)；据争(据理争辩)；据恃(凭仗)；据高临下(凭借高处俯控低处)；据凭(依仗)

(5) 根据

据于德。——《论语》

据法而治者，吏习而民安。——《商君书·更法》

(6) 又如：据经(依据经典)；据乱(据乱世之史)；据常(根据常理)；据依(依据)；据古(尊依古道)

(7) 占有，占据

乃入据陈。——《史记·陈涉世家》

据其栅。——《资治通鉴·唐纪》

据而有之。——《资治通鉴》

悉为逆据。——《广东军务记》

(8) 又如：据鞍(跨鞍。后用以指年老而壮志不减)；据凡(占据要位)；据重(占据要位)；据窃(窃据，非法占据)

(9) 按着

稽首据掌致诸地。——《礼记·玉藻》。注：“以左手覆按右手也。”

(10) 又如：据地(手按着地)

(11) 安；定

十、元数据和数据标准区别？

1.元数据

元数据是描述数据的数据，所以在数据资产管理平台上建设就可以了（元模型管理、元数据采集、元数据查询、元数据管理（血缘分析、一致性核验等）），不涉及源系统表改造。

元数据分两大功能：描述数据静态信息和描述数据动态信息

静态信息：业务元数据、技术元数据、管理元数据，也就是元模型管理的东西、元数据需要记录的信息。业务元数据记录的是数据中英文名称，来自哪个业务领域等信息；技术元数据记录的是数据的数据类型、是否为空、是否唯一等信息；管理元数据记录的是对字段的操作和访问记录。

动态信息：数据从哪来、到哪去，如何去的（加工逻辑）。

2.数据标准

数据标准解决的问题是统一数据语言：统一命名规范，统一对数据的理解，完成数据的定义和规范。

数据标准分为数据标准制定、标准维护。其中，

标准制定：数据标准一般是从数据最小颗粒度开始定义和规范，先有词根，词根组成字段，然后有编码规则，制定好标准（规定中英文名称、数据类型、文本长度、是否为空、是否唯一等）。

标准维护：事后检查，事前预防。事后检查：将标准下发至目标数据模型中进行贯标评估，将不符合标准的进行修改；事前预防：建模时，引用定义好的数据标准。

3.两者区别

元数据和数据标准的区别在于：元数据是记录/描述数据的数据，数据标准是规范/定义数据的数据。即使数据是错的，元数据不管，只负责记录，而数据标准就是定义数据对与错。

从 从0-1新建数据模型 这个角度来说，应该是先制定数据标准，在制定元数据采集。

从数据治理这个角度来说，应该是先制定元数据采集，在制定数据标准。因为元数据记录了数据操作记录，是一个留痕的动作，再者，元数据一般是自动采集，相对于数据标准制定，经历的时间会比较短。