证券行业大数据应用（合集5篇）

第一篇：证券行业大数据应用

证券大数据应用

一、可能获得的数据源

1.投资者信息（实名认证信息、联系方式、证券账户、理财账户等）2.投资者个人交易数据（股票交易、基金交易、互联网证券交易等）3.投资者个人行为数据

4.股市交易数据/实时行情等

5.上市公司/准备上市公司数据（基本资料、财报等）6.宏观经济数据 7.政策法规

8.行业投资案例库 9.行业分析报告

10.互联网金融相关媒体数据

11.互联网金融垂直社区数据（例如雪球投资组合）12.各行业垂直门户网站数据

13.社会化媒体数据（微博、微信公众号、论坛、新闻资讯门户等）14.各行业电力运行数据

以上数据有些可直接由券商系统（门店数据、终端APP等）即可获取，有些需要从合作机构获取，有些只能通过垂直爬虫爬取聚合。

二、有了大数据能干什么 对投资者（2C）：

投资建议：例如券商官方推荐，类雪球投资组合、京东财谜的去中心化推荐 投资社区：雪球、天厚投资社交等 在线证券交易 在线投资理财 财富管理 量化投资分析

对公司（2B）： 公司投资理财 公司投资并购 股权众筹

公司舆情监控分析 竞争分析/竞争情报 行业分析报告

对券商本身：

用户获取/盘活：大券商盘活存量用户、中小券商获取增量用户

用户账户的建立与持续运营：通过有粘性的服务（例如雪球投资组合），引导用户绑定互联网证券理财账户、证券账户，打通用户账户体系，持续运营。综合金融服务：股票、投资、理财、众筹、投行、财富管理 投资报告：行业分析报告、投资建议平台基础设施： 大数据风控等 线上线下渠道一体化 客户流失跟踪 潜在客户挖掘

三、运营体系

目标用户群分析（2B、2C，线上目标用户群、线下目标用户群）建立有粘性的互联网产品及服务 线上+线下获取用户/盘活用户

基于大数据，持续完善产品、持续运营用户

《数据挖掘技术在证券行业中的应用》 姚毓才 1.客户关系管理

用客户交易数据统计出每个客户的交易情况，根据客户行为进行聚类。建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，通过对客户数据聚类，将客户进行分群，考察每类客户对证券公司的贡献情况，这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司具有价值，并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾，并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。2.股市基本分析

任何金融资产的“真实”价值等于这项资产的所有者的所有预期收益流量的现值。具体地说，分析家不仅需要预测折现率，而且还必须预测这种证券的每股平均收益和派息率。证券的真实价值一经确定，就可以用来与这种证券的市场价格进行比较，从而鉴别这种证券的定价是否恰当。如果真实价值低于市场当前价格，那么该证券价值是被高估了，应该卖出；如果证券的真实价值高于市场当前价格，那么该证券价值是被低估了，应该买进。具体的分析策略包括宏观经济信息、产业分析、区域分析和公司分析几类。3.股市技术分析

利用时间序列预测股票价格。数据挖掘是对大量的历史数据进行处理和分析，提炼出有价值的信息（表现为规则、模型等模式信息），其中的时间序列模型，可以用于股票价格的预测。4.经营状况分析

通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。同时，通过对各营业部经营情况的横向比较，以及对本营业部历史数据的纵向比较，对营业部的经营状况做出分析，提出经营建议。5.咨询服务

根据采集行情和交易数据，结合行情分析，预测未来大盘走势，发现交易情况随着大盘变化的规律，并根据这些规律做出趋势分析，对客户针对性进行咨询。6.风险防范

通过对资金数据的分析，可以控制营业风险，同时可以改变公司总部原来的资金控制模式，并通过横向比较及时了解资金情况，起到风险预警的作用。

第二篇：烟草-行业数据综合分析应用解决方案

烟草专卖管理局数据综合分析应用

解决方案

xxxx电子科技有限公司

2013年7月

目录

一、建设背景........................................................3

二、建设思路........................................................3

三、建设目标........................................................3

四、总体设计........................................................4

4.1、设计原则...................................................4 4.2、设计思路...................................................5 4.3、总体架构...................................................6

五、系统实现........................................................6

5.1、整合内容...................................................6 5.2、采集处理方式...............................................7

5.2.1、数据采集..............................................7 5.2.2、数据整合..............................................9 5.3、数据应用..................................................15 5.3.1、应用定制.............................................15 5.3.2、数据展现.............................................21 5.3.3、应用主题数据.........................................21 5.4、主要功能..................................................22 5.4.1、数据来源管理.........................................22 5.4.2、主题和指标管理.......................................22 5.4.3、报表定制.............................................23 5.4.4、图表定制.............................................23 5.4.5、热点定制.............................................23 5.4.6、连接资源管理.........................................23 5.4.7、页面定制.............................................23 5.4.8、用户及角色管理.......................................24

六、系统价值.......................................................24 5.1、企业报表..................................................24 5.2、主题分析..................................................25 5.3、运营监控..................................................25

七、成功案例.......................................错误！未定义书签。

7.1、河北省省级卫生数据整合共享和综合信息管理平台错误！未定义书签。7.2、国药乐仁堂信息采集整合展现管理平台........错误！未定义书签。

八、公司及产品优势.................................错误！未定义书签。

8.1、公司优势..................................错误！未定义书签。8.2、产品特色..................................错误！未定义书签。

一、建设背景

近几年，中国烟草行业信息化飞速发展，各个企业目前己经基本完成了基础设施建设和业务系统建设，如营销系统、专卖系统、物流系统、财务系统、0A系统等。这些信息系统之间相对独立，缺乏有机联系，形成了信息孤岛，无法做到信息资源的共享，进而影响了许多正常业务的效率。由于各单位前期在实施信息系统过程中分别采用了各自的系统标准，因而导致了现有各信息系统之间很难做到“无缝连接”，并且在各系统间存在大量的“手工连接”，进而造成大量的信息失真和信息延时，这种情况还对信息管理部门增加了很多工作量，每天为数据而忙碌。同时各业务系统侧重于业务处理，不能进行充分的价值挖掘，缺乏为企业领导或业务处室的综合分析、宏观决策提供有力支持。因此，在烟草企业数据综合分析应用系统的建设与完善就显得尤为重要。

二、建设思路

三、建设目标

通过建立烟草数据综合分析应用系统，实现收集目前的营销系统、专卖系统、物流系统、财务系统、0A系统等以及其他业务系统的相关数据，并对数据进行整合，加工形成涵盖管理、采购、客服、物流、质管、运营、财务七大领域的信息域，并对信息进行多维度的综合展现，提供各业务所需的综合报表，从而充分挖掘利用现有信息资源，为领导提供决策支持，并更好的为各业务科室和一线业 务人员服务。

四、总体设计 4.1、设计原则

本项目在系统设计、软硬件采购、应用开发、系统集成和服务过程中应采用已有的国家标准、行业标准和主流国际标准，遵循但不仅限于下列标准体系和要求：

《烟草行业信息化标准体系》及其有关标准 《烟草行业信息化建设统一技术平台要求》 《烟草行业数字证书应用接口规范》 《烟草行业信息系统安全等级保护定级指南》 国家《SOA标准体系》

除了遵循上述标准，在整个项目设计开发过程中，需要遵守下面的5项原则。

1.技术的先进性

 系统应采用先进成熟的技术，以保证投资的有效性和延续性。 支持常用的操作系统平台、常用的数据库系统、常用的应用服务器平台和常用的开发工具，与XX烟草现有系统互联互通，以保证系统的兼容性。2.系统的稳定性

 保证系统能够正常运作, 系统应能够7×24小时连续稳定工作。 软件版本升级或改进应在不影响业务的情况下进行，保证系统可以稳定、平滑过渡。3.系统可维护性

 系统应能使系统管理员集中方便地配置、监视、控制、诊断整个系统，并且能够监视和控制用户情况、提高效率、消除隐患。

 对于系统各功能模块的配置、控制、监视、诊断等工作能够通过专用的系统管理工具方便的进行，无须进行专门的编码工作。

 数据中心系统将按照集中的模式进行部署，因此对系统处理并发任务的 能力提出了很高的要求，投标方需要提供大规模并发流量的处理机制以及发生性能问题时的解决方案；并提供实时交易量(并发交易量及其硬件配置)和并发用户量(并发用户数及硬件配置)的相关测试报告和案例说明； 4.系统安全性

 系统应保证信息的安全性，即保证此系统中的信息能够安全存储，并有良好的数据备份和快速恢复方案；

 采用分级的安全体系，保证数据在处理和传输全过程的安全性。系统支持对关键的信息（如：用户密码）进行加密保存，同时支持对一些比较重要的业务数据在传送和存储过程中进行加密保护；

 保证系统中的信息不被非授权用户访问，按组织结构划分操作人员的操作权限，使用烟草办公自动化系统的用户身份认证系统，且各种使用权限所能调用的应用软件模块可按要求灵活配置；

 系统在身份认证方面支持多种的认证手段，如：口令认证、数字证书认证等；

 系统支持基于角色和基于资源的授权方式，支持用户到角色的映射，并采用角色的身份来控制对特定操作的访问权，支持层次化，结构化和区域化的角色设定；

 系统需要有对系统数据的关键操作（如授权操作、流程环节变更）进行追踪和回溯的能力；

4.2、设计思路

1、模块化的系统结构

系统结构采用三层（3-tier）或多层（N-tier）设计模型；设计模式为B/S 模式。由合理分划、边界清晰的子系统和模块组成，形成组装式、插件式的体系结构，以利于系统的升级、扩充和发展。支持业务流程的可调整性；支持业务信息的可调整性和延续性。

2、面向服务的整体架构（SOA）

系统模块都是向系统内部和外部提供服务的逻辑单元；采用标准的协议提供 服务。采用松耦合的机制与外部系统进行信息交换和系统之间的互操作。

3、无缝集成的应用

提供与其他相关信息系统的数据接口、支持开放的XML 标准接口规范。不同的异构系统之间可以无缝地实现数据集成，也可以无缝地实现业务流程的集成。

4.3、总体架构

系统基于SOA设计理念，架构信息采集、整合、展现信息系统，为增值服务管理奠定总体架构基础，并以“服务”方式，扩展将来主题业务数据分析、服务系统。

五、系统实现

5.1、整合内容

数据来源主要为营销系统、专卖系统、物流系统、财务系统、0A系统以及其他业务系统。5.2、采集处理方式

5.2.1、数据采集 5.2.1.1、功能设计

通过整合完善数据采集系统，更加高效的接收和处理来自各系统的数据，实现数据采集工作的灵活设置和快速部署，使数据采集工作更专业化和规范化，减轻数据提供单位的负担，提高数据采集效率和质量。支持基于事件发生时接收数据消息、支持数据库改变时数据同步、支持定时提取数据、支持外部文件导入、支持异地全局数据库。并且支持基于消息的数据传输，在前置机感知数据改变后，通过WebService机制项服务器传递消息；支持通过各类数据传输中间件进行消息的传递。

数据采集方式包括：自动采集、定时采集。

自动采集是指通过系统接口，自动实时从数据源采集数据，适用于实时性要求较高的数据信息。

定时采集是指在设定好的时间点对数据源数据进行采集，适用于数据源有规范的数据传输技术架构。

数据审核：在数据加载到数据库前对采集的数据的格式及数据内容进行校验和审核，保证数据采集平台采集的数据质量。

自动采集：支持自动采集和定时采集方式，实现采集系统自动获取数据源数据的功能。

数据加工处理：包括数据信息清洗、信息转换、信息加载等功能，将从数据源获取过来的数据进行规范化处理，实现多源数据组合、冲突数据处理、数据格式检查等功能。并将其转换成数据仓库需要的格式。数据加载功能是将经过规范化处理后的数据存放到数据仓库中。需要定义数据的加载频率和加载方式。数据的加载频率根据数据的产生频率和数据仓库对数据的分析粒度决定，可以根据需要来定义加载的间隔。

采集平台系统功能结构如下图：

5.2.1.2、技术实现

1、技术架构

通过各种采集方式把现有各部门、企业的诸多系统通过数据交换平台抓取进入数据中心，并可以通过业务报表填报的功能补充信息，支持暴扣文档、多媒体、XML、文件以及数据库等多种方式的数据采集。

2、数据接口

本系统采集通过建立数据口的方式与现有的营销系统、专卖系统、物流系统、财务系统、0A系统以及其他业务系统进行数据采集，并将采集数据进行审核与加工处理。与此同时考虑到与新系统的整合，系统将预留数据交互模块并建立数据交换机制，为新业务系统的接入提供准备。

5.2.2、数据整合

利用完善的ETL工具，通过节点控制库、信息共享与管理库把采集来的数据按照业务内在关联形成能够表述完整业务链信息的整合信息，并为下一步的数据应用打定基础。

5.2.2.1、技术架构

1、ETL工具介绍

ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际项目应用。所以从项目应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行 一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。

ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。

实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。它可以集中地体现为以下几个方面：空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。规范化数据格式 可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。Lookup 查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。建立ETL过程的主外键约束 对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。

2、整体结构

系统将各个业务系统中采集到的销售、财务、物流、仓储等基本业务数据进行整合，形成节点前置库，并进行数据加载，形成结构化的综合信息共享库与管理数据库，最后通过加工处理形成数据集市，并通过综合分析、统计报表、智能分析、决策支持等方式展现给用户。如下图所示： 5.2.2.2、数据资源整合

主要功能是实现将分散、异构的数据和记录进行规范化整理并实现聚合处理，生成基本数据集所规范的、全面动态的企业业务综合数据信息（宏观或个案级别综合业务视图）共享库，该综合共享库支持动态、交互、智能的综合业务管理，可发布（提供）综合集成的“全景业务信息”以支持全局性同步信息共享。主要功能模块包括数据规范化整理（数据校验、语法学清洗、语义学清洗等）和数据聚合处理（数据解析、整合存储/主数据管理、展现预处理等）。

流程如下图：

1、数据校验清洗 数据质量问题分类：

根据处理的是单数据源还是多数据源以及问题出在模式层还是实例层我们将数据质量问题分为4类:单数据源模式层问题、单数据源实例层问题、多数据源模式层问题和多数据源实例层问题，具体的质量问题表现如下：

1）缺少完整性约束,糟糕的模式设计，2）数据记录的错误,3）异质的数据模型和模式设计,4）冗余、互相矛盾或者不一致的数据,5）唯一性约束,⑾引用约束,6）拼写错误,7）相似重复记录,8）互相矛盾的字段,9）命名冲突,10）结构冲突,11）不一致的汇总,12）不一致的时间选择。

问题数据处理：

单数据源情形中出现的问题在多数据源的情况下会变得更加严重.多数据源没有列出在单数据源情形中就已经出现的问题.模式层次上的问题也会体现在实 例层次上.糟糕的模式设计、缺少完整性约束的定义以及多个数据源之间异质的数据模型、命名和结构冲突等,都属于该类问题.可以通过改进模式设计、模式转化和模式集成来解决模式层次上的问题.实例层次上的问题在模式层次上不可见,一些可能的情况有数据拼写错误、无效的数据值、重复记录等。

对于第1种情形,由于在数据输入时不知道电话字段的值,因此在数据库中以存放一个无效值来表示.如果针对电话字段定义一个规则存放在数据清洗库中,清洗工具就能够根据这条规则判断出哪些是无效值.对于第2种拼写错误的情形,需要在数据清洗库中建立一个存放所有城市名的查找表,通过与该查找表中的城市名相比较,就可以判断出数据库中存放的本来应该是哪个城市.对于第3种情况,一般也需要利用外部的查找表才能检测出来并加以改正.在数据清洗工具中,一些典型的查找表应该是内建的,此外也应该具备可扩展性,允许用户加入新的查找表.对于第4种情形,在一个自由格式的文本类型的字段里包括了很多部分,每个部分都可以单独作为一个字段.如果每个部分的先后顺序一定,且互相之间有分隔符或者保留字,比如Street,Road等等,就比较容易处理.但是,实际中的情况往往不是这样,因此要通过机器学习或者其他办法来解决.由领域专家选定学习样本(相对于所要处理的数据集,样本数量少得多)来训练系统,等训练好了以后,再由系统自动处理大规模的数据集.由于采用机器学习的办法,因此一般来说,需要折衷考虑记忆率和准确率.我们将利用隐马尔科夫模型(HMM)的解决办法.第6种情形的问题是字段之间不对应.为了改正,需要知道哪个字段更可信,这必须利用其他信息才能决定。

第8种和第9种情形表示的是相似重复记录的情况.在第8种情形里,一个记录的name没有简写,而另一个记录的name被简写了,通过定义合适的编辑距离函数,或者内建常用的缩写规则,清洗工具可以检测出这类重复记录.在第9种情形中,同一个现实实体(两个记录的name值相同),但是两个记录的bdate值不一样,在合并这两条记录时,如何选择一个合适的bdate值,是一个棘手的问题.相似重复记录的匹配和合并,是数据清洗过程中一个很重要的问题.首先,选择一个好的距离函数很重要.另外,记录的匹配过程非常耗时.如果采用最简单的方法,所有记录之间两两进行比较,以此来决定是否匹配,其计算复杂度为O(n2),这里n为 数据库中的记录数.对很大的数据库来说,这样的时间开销是无法忍受的。

在检测相似重复记录之前,需要先对数据进行一些处理.典型的处理操作包括: 字段分裂.从自由格式的文本字段中抽取结构,分离各个部分.验证和改正.根据查找表来验证字段值的正确性,若发现错误,则加以改正.如果提供合适的领域知识,该过程也可以验证字段之间的依赖关系.数据标准化.将同一类型的数据用统一的格式来表示,比如日期、电话号码、性别等.在完成大部分的数据转化和其他清洗步骤以后,就可以执行相似重复记录的匹配和合并了。通常情况下,指向同一个现实实体的两条记录的信息是部分冗余的,它们的数据互为补充。因此,通过将其合并,能够更准确地反映该实体.相似重复记录清除可以针对两个数据集或者一个合并后的数据集.首先,需要识别出标识同一个现实实体的相似重复记录,即记录匹配过程.随后,将相似重复记录合并成一个包含该实体的更多属性,而且无冗余信息的记录,同时从数据集中删除多余的记录。

最简单的情况是,数据记录具有这样的属性集(或者属性),它总能够惟一标识一个实体.这时,只要对两个记录集在该属性集上作等值连接,就完成了记录匹配过程.对单个记录集的情形,先根据该属性集进行排序,然后通过检查相邻的记录,就可以判断出它们是否为相似重复记录.如果不存在这样的键属性集,而且数据中可能还存在错误,例如拼写错误等,上面的简单办法就不合适了.这时可以通过引入匹配规则来完成模糊匹配,规则是描述性的,而且可以利用用户自定义的函数.例如,可以有这样的规则:如果name字段相同,而且address字段相似度也很大,那么这两条记录是重复记录.字段之间的相似度,一般用0~1之间的数值来表示,而且不同的字段对记录之间总的相似度的贡献,具有不同的权值.相似度的定义和权值的分配,要由领域专家来确定.对字符串类型的数据,精确匹配或者基于通配符、词频、编辑距离、键盘距离和发音相似度的模糊匹配是很有用的,我们还考虑了字符串的缩写形式并结合信息检索的向量空间模型来定义文本元素之间的相似度。

在处理大的数据集时,匹配重复记录是一个非常耗时的过程.因为是模糊匹 配,所以整个过程相当于要对两个记录集做笛卡尔积.然后,根据相似度进行排序,那些相似度超过某一阈值的记录被认为是重复记录,低于某一阈值的记录则不被认为是重复记录，而相似度介于这两个阈值之间的记录是候选的相似重复记录,需要用户作出决定。因为这类记录的数量不多,所以由用户来决定是可行的。

2、数据聚合处理

根据信息采集整合展现信息系统的建设需求，把清洗后的数据抽象为采购、客服、物流、质管、运营、财务6个业务域。

5.2.2.3、数据分类存储

1、标准数据

标准数据是系统运行的数据基础。标准数据包括业务数据的所有数据标准规范，通过这个库和数据校验机制对数据中心的数据进行标准化保障。由于数据标准存在着时效性，因此针对有时效性的数据进行版本控制，不同的版本有各自的生命周期，不同生命周期中的业务数据对应不同版本的数据。

2、业务数据

业务数据是指从各业务系统中各环节收集上来的业务数据，如财务信息、物流信息、采购订单信息等等。这些数据将会存储到相应的业务域中进行统一管理。

3、主题数据

业务数据以主题的方式进行整合和预处理，本系统主要包括的数据主题有：采购、客服、物流、质管、运营、财务。

5.2.2.4、中间库存储服务

是承接信息获取服务所加载的数据集并实现按数据提供将原始数据集归档。根据业务需求和技术能力其具体实现可做多种策略选择：“基于自定义建模的关系数据存储”，或“基于自定义建模的关系数据存储+基于主数据管理模式的操作数据存储”。区别在于对业务需求变化扩展的适应性和实施成本效益，另外基于主数据管理模式的操作数据存储可以直接支持面向全局同步信息共享视图展现，同时可相当程度支持数据利用业务需求变化。数据仓库存储服务是面向决策支持、基于决策模型的信息展现引擎。

当综合数据信息共享库（综合数据存储服务）包含基于主数据管理的操作数据存储和基于决策模型的面向主题存储时，综合管理信息平台对因业务需求变化（决策模型变化或信息共享规范扩展）的适应性和支持能力得以提高。

5.2.2.5、数据聚合

数据仓库是为了系统建立的数据库,其用来对业务进行统计分析、业务监督、绩效考核、应急指挥及决策支持等。其是通过从各系统数据中抽取归纳出来的，主要包括共享资源数据库和主题数据库。

5.3、数据应用

数据应用模块采用SOA构架,统一了Web应用构架，统一了元数据，能够访问企业资源系统的所有数据源，为所有用户提供了基于纯浏览器的全面的BI功能。

5.3.1、应用定制

系统主要应用定制方式为：报表定制、热点定制、图形定制、数据挖掘四部分，主要实现技术路线为下图： 5.2.1.1、定制类型

1、热点定制

定制文本数据混合的输出方式，简称热点定制。可提供可编辑页面，支持从WORD或网页直接黏贴内容以规范文本输出。提供指标选择功能，让用户可以自行选择汇总指标到编辑页面，并在选择时指定汇总指标的各种条件的默认值。保存热点名称和用到的汇总指标定义到数据库，把可编辑页面的HTML代码保存到数据库，并可以进行修改。如下图：

2、报表定制

通过指定汇总指标及其分组项、条件，形成各种类型的报表。树形结构列出所有的汇总指标以备用户选择，可以多选，并可以选择上月数、去年同期数。综合选择的汇总指标，列出其共有的分组因素，并分为三栏显示。根据用户指定的纵向分组因素和横向分组因素生成预览表。并可保存所有用户定义到指定的报表名称。如下图:

3、图形定制

通过指定汇总指标及其分组项、条件，形成各种类型的图形。树形结构列出所有的汇总指标以备用户选择，只能单选。分析用户用户选择的汇总指标并将其分组因素列为两栏。其一为输出分组项选择，选择后可以预览报表和图形、其二为条件或默认条件指定区域，在分组因素外多出时间范围条件。允许用户选择输出图形的类型——包括比例图、直方图、日线趋势图或月线趋势图，如果用户选择的是趋势图则分组项选择失效，只能按照时间进行分组。允许用户预览输出结果（不含数据或随机数据），并对图表位置进行调整。如下图：

4、数据挖掘

对展现的数据进行深入挖掘探索，一直到基础数据或相关链接系统。上级中规定了在数据输出的同时把每个数据项的元数据属性同时输出，该属性包括：该数据项对应的汇总指标的指标ID；该数据项已经包含的条件；该数据项已经包含体现的分组因素；该报表、图形或热点本身定义中规范的链接方向（可以为空）。

依据以上元数据的定义，有两种分支：

（1）如果该报表、图形或热点本身定义中规范的链接方向不为空，则 1）如果链接方向为本系统中的其他数据资源则把元数据属性中的1、2、3部分分别传递给该数据资源，并把当前点击的数据项的值和其分组项关系也作为条件传输给目标数据资源，然后调用数据输出功能对目标数据资源进行输出。

2）如果链接方向为其他业务系统中的页面资源，则利用单点登录功能模拟出登录效果，并打开该页面资源。

（2）如果该报表、图形或热点本身定义中规范的链接方向为空，则 1）分析该汇总指标已经体现了哪些分组因素，条件中考虑了哪些分组因素，从而获得没有涉及到的分组因素列表，并用弹出菜单的方式请求用户选择向下展开至哪个分组因素，菜单末尾为“基础数据”；如果没有未涉及到的分组因素则直接进入基础数据查询。

2）如果进入的还是汇总指标的查询，则系统形成新的临时图形分析定制，依据用户选择的分组项和原数据项含带的元数据生成，如果是绝对数指标则默认以比例图方式展现，如果是计算指标则默认以直方图展现。

3）如果进入的是基础数据查询，则判断该汇总指标通过哪些基础数据视图的数据汇总得来，并提取这些基础数据视图中列表显示的基础数据指标，配合汇总指标的分组因素（本次涉及到的）形成基础数据列表的输出表头，同时依据汇总指标的条件设置和基础数据视图的关联关系形成SQL语句，从而得到数据。

5.2.1.2、数据分析支撑

实现应用定制的支撑工具包括元数据模型设计和管理工具、多维分析服务器、报表工具、多维分析工具、数据管理工具

1、元数据模型设计和管理工具

本系统采用统一的元数据模型。应用统一的元数据模型设计和管理工具，通过图形化的界面，就可以对多数据源进行描述，并且能够同时描述DB，OLAP等各种数据源。为应用提供统一一致的数据访问。同时元数据模型设计和管理工具支持通用的CWM标准能够和各种第三方的工具实现元数据交换。可直接使用第三方工具生成的元数据模型。从而：

1、减小了开发工作量；

2、减小了系统维护 和修改工作量；

3、提高了应用开发效率；

4、具有良好的元数据的层状扩展性。

是应用和数据库之间的语义层，他封装数据库底层表和字段，建立表连接，为后续开发人员和最终用户提供一个贴合业务术语的数据库结构视图。在元数据模型中可以对已有的数据库结构进行描述，加入各种计算字段，绑定数据的过滤器等，同时可以采用动态SQL，使查询的语句根据不同的条件和情况灵活的适应数据库结构。他可以连接多个数据源，能够连接OLAP,DB等各种数据源。提供对元数据的定制和管理以及安全性控制等相关控制。可直接使用各种标准工具制作的元数据模型。

2、多维分析服务器

从各类数据源（数据库、数据仓库、平面文件）中精心筛选出来的“黄金”数据创建成称为PowerCubes的多维数据立方体。立方体是按探察业务的OLAP多维因素分析模型的设计创建，通过对多维数据立方体的OLAP分析，用户可以辨明趋势、跟踪业务运作、创建高效的统计汇总报表。

支持异构数据源访问，能够适应用户从简单到复杂的应用数据环境，支持虚拟Cube技术(可按时间生成不同的子Cube，可针对单个子Cube进行增量更新，通过虚拟Cube访问多个子Cube,支持虚拟Cube的各子Cube维度不同，以适应变化)。Cognos OLAP Modeling生成的Cube为压缩方式，通常为原始数据占用空间的十分之一甚至更小。同时具有足够的灵活性，支持手工自定义层次和节点，支持维度中不同层次节点之间的计算，支持指标层次灵活设计。

3、报表工具

可以通过其制作各种类型的报表，制作报表时不仅能够连接数据库，还能连接OLAP服务器，能够同时连接数据库，OLAP数据源。用户直接通过在没有插件，没有Applet的纯浏览器界面中鼠标托拽就可以实现各种列表，交叉表，图表，分段报表，主从报表等各种常用报表,以及中国特色的非平衡报表，动态仪表盘，KPI报表等各种高级报表报告。报表可以分页面设计，每页可以有多个查询，每个查询可以连接多个数据源，甚至异构数据源。报表的内容采用的是化繁为简的方式，可以精确控制报表中每一个对象的各种属性。可以通过鼠标拖拽方式将包括声音，视频，图形，表格，文字，关系型数据库内容，OLAP等任何有用的信息集成在报表中。还可以方便实现报表数据和GIS地图数据的无缝集成。报表布局可以精确控制和排版，支持所见即所得的打印。报表设计好之后可以批量生成，也可以通过用户交互条件生成，甚至基于时间以及事件等进行调度，也可以通过Email等方式主动推送给用户。同时采用直接保存即发布的方式，大大简化了报表的发布和管理。

对于报表应用，主要由即席报表工具和即席查询工具来实现。通过报表工具可以制作各种固定格式的报表报告等，通过即席查询工具用户可以方便的进行自助式报表的制作。工具提供了一个完全基于Web方式的交互式数据查询、报表定制和报表浏览界面，能够实现各种复杂的报表，并提供定时运行、报表数据监视预警、多渠道报表分发（如通过Email）等功能。本工具还提供了强大的仪表盘，多媒体报表，地图报表等各种报表报告功能。

工具支持用户直接在没有插件，没有Applet的纯浏览器界面中通过鼠标拖拽的方式进行报表的制作，同时报标志制作完成后，直接通过点击鼠标，就能够将报表进行发布，实现信息的共享。

由于系统采用统一的元数据，能够同时访问国药乐仁堂医药有限公司的各个数据源，所以用户在进行报表制作的过程中不需要了解数据源的具体结构，而只需要从业务的角度出发，通过鼠标拖拽就能够将多数据源的数据整合在一张报表中展现

通过统一的元数据模型设计之后，就可以支持用户直接通过纯浏览器界面，进行从简单到复杂的各种报表的制作，制作的过程中通过各种对象的拖拽，属性设置，不需要编写代码，同时用户通过点击鼠标就能实现报表的发布，真正做到了端对端的报表的展现。

4、多维分析工具

联机分析处理主要指的是多维分析。它提供将数据组织成多维立方体(不论逻辑的还是物理的)，而用户可以对这些数据立方体进行切片、旋转、汇总等多角度的查询和统计。这种查询和统计可完全出自用户对业务的考虑，而不必关心数据的物理结构和技术上的组织形式。联机分析应用是业务智能应用中最主要，也是最广泛应用形式。

本方案中的OLAP应用主要由多维分析工具来实现。多维分析工具提供完全基于Web方式的OLAP应用界面，能实现不同主题Cube之间的钻取，并能与报表 工具构成穿透钻取环境，融合查询报表和OLAP应用，为用户提供一个贯穿宏观和细节的全景数据视图。

该工具是面向最终用户的多维分析展现，进行方便的多维度，多层次，多指标的分析。用户只需要在Web界面中通过简单的鼠标拖拽等操作，就可以进行各种OLAP分析，如上钻，下钻，切片，旋转，切块等，另外可以支持图表一起展现和图表联动，支持柱图，饼图，折线图，堆积图，面积图，散点图等各种二维、三维图形，支持用户自定义子集功能，支持同比，环比，百分比等各种比例分析，支持TOP N/ Bottom N 分析，支持2/8分析，支持压缩零。支持排名排序功能，支持维度中不同粒度的混合分析，支持不同维度的非平衡混合分析，支持不同层次维度节点之间的计算，支持用户在纯浏览器界面上进行各种OLAP分析，不需要安装插件，不使用Applet，确保数据安全性，支持用户使用简单的拖拽的方式进行多角度分析，支持从Cube和Cube信息之间的钻取支持Cube和关系型数据库信息之间的钻取，支持将分析结果导出EXCEL, PDF等各种格式，采用保存即发布的方式，不需要另外的发布工具它能够让系统中的每一位用户都能够轻松自如地访问对应权限的数据，从而更有效地管理其业务，作出正确决策。

5、数据管理工具

是个数据抽取、整合、传输、加载的(ETL)工具。它对所有的数据源提供唯一地点来定义元数据和业务规则，定义描述用户业务特征的信息目录，创建数据集市或数据仓库，形成数据中心。通过有效的单结构模型，实现了多种异构数据源、多数据源或多个应用的元数据定义。本工具主要提供数据转换、传输和加载服务，它能快速生成BI应用的信息目录，以及面向主题的数据集市。这种数据集市既可是关系型的数据库表也可是多维数据结构存储的数据立方体—OLAP数据源。这些数据将是信息系统用户在网上做数据访问分析的基础数据。它确保了所有用户能够迅速访问一致性的数据，进行全业务指标整体分析、报表制作和决策支持。

用来自任何普通关系型格式、ERP数据源、平面文件格式的数据或者可以通过ODBC（开放数据库连接）应用协议接口访问的数据。基于数据的集成性，本工具可以采用各种格式提供数据结果，例如维度框架、关系型表格等，用户还可以将数据从一个环境移动复制到另一个环境。可以简化IT部门的数据抽取、转换和加载工作。DataManager使用单一的界面，该界面具有用来架构数据仓库的生动的构造流程（build）图形，可以让穿透钻取关系更加清晰直观，使属性的显示和修改更加方便。自动化向导可以帮助开发人员分步骤的创建一个维度构造流程（dimension build）或事实构造流程（fact build）以及众多的转换函数。自动化的维度管理过程和支持汇总和合并的强大引擎可以简化IT的工作，为IT工作提供支持。

成功的数据仓库项目建立在维度框架结构基础之上。维度设计可以消除在数据集市或数据仓库环境的设计、实施和维护过程中最常见也是最重要的困难。

跨部门、流程和业务领域的共享或一致维度的使用意味着可以将分布式数据源集成到一个一致的视图中。为了实现这个目的，本工具会将公共描述符（descriptor）组织成维度表并将事实内容组织成事实表。

5.3.2、数据展现

系统展现采用基于JAVA平台、B/S应用模式，支持图、文、表集成输出，易于用户理解，同时有利于用户从多维度分析数据。系统数据挖掘简单易用，并支持形成动态报表，自动从后台提取数据，及时更新。

数据展现终端分为页面端展现与移动端展现。即用户可以通过PC机了浏览器获取数据，同时可以通过手机端安卓系统浏览数据。对于移动端展现系统同样支持图、文、表集成显示，并保证数据所产生的单位流量最低。

5.3.3、应用主题数据

系统可以根据用户的实际需求，快速建立应用主题数据库，将相关某一主题的数据进行集成展现，既方便高级管理者从公司全局层面获取数据，又方便针对公司某一业务线路进行数据挖掘。

以卷烟销售、财务管理、经济运行、专卖监管等业务领域为主线，满足公司中层以上对报表统计、业务分析、多维分析、辅助决策支持的需求。针对地市级用户的业务需求应用分析主题内容侧重较微观的业务操作层面。其应用主题主要包括：

 客户主题分析  供应商主题分析  销售主题分析  库存主题分析  成本毛利主题分析  商品主题分析  市场投放主题分析。

5.4、主要功能

5.4.1、数据来源管理

数据来源是指系统的每一项基础数据的来源途径，包括逻辑概念的数据来源和物理概念的来源服务器，逻辑概念的数据来源包括各种系统、以及机构，例如专卖系统、营销系统、物流系统等；而物理概念的来源服务器主要是指服务器、数据库或应用服务等，例如位于192.0.0.2上的端口为1521的数据库；或者位于192.0.2.3上的端口为8020的getData服务等。

1、数据来源

提供对数据来源的增、删、改、查的功能，逻辑数据来源的信息项应当至少包括：名称、资源说明、注册者、注册时间、发布者、发布时间、失效时间等。

2、来源服务器

在数据来源下管理来源服务器，提供注册，修改和删除的功能，来源服务器的管理信息应当至少包括：名称、地址、端口、类别等信息，注册后作为系统实际的数据提取来源被管理起来。

5.4.2、主题和指标管理

提供树形关系的主题和域的管理，包括增加下级、增加同级、删除、修改等各种操作，管理的信息内容包括名称、说明信息、注册者、注册时间、发布者、发布时间、停用时间的基础信息。

作为对信息分类的基本管理单元，本功能应当能够把所有的指标——包括基础数据指标和管理指标均注册到分别的主题和域，系统支持注册基础数据指标、注册管理指标以及相应的反向操作。其中包括：主题树和主题管理、基层数据指标管理、管理数据指标管理、数据来源、来源服务器、基础数据视图等，如下图所示： 5.4.3、报表定制

主要实现报表定制，通过选择报表要查询的管理指标项，对报表的数据行的分组项，并且选择报表的查询条件和该查询条件的默认值进行定制，同时支持报表表样预览区域，可以根据业务变化方便快捷的调整所需要的报表，不需做任何程序改动。其如下图所示：

5.4.4、图表定制

通过设定图表要查询的管理指标项、图表的查询条件和默认值、图表关联的热点、图表展现的形式等条件进行图表的制定。其如下图所示：

5.4.5、热点定制

对热点内容进行编辑，并且进行定义，如定义“想得到门急诊人次是多少，选择门急诊人次，选择时间范围”等。

5.4.6、连接资源管理

本功能应用环境为应用端管理人员为信息资源本身进行编目管理，从而内接系统的主题和域等范畴，外连门户中的目录体系。

具体管理内容包括：

1、管理者能够对信息资源目录进行管理，建立目录、增加目录节点、修改节点名称等。

2、管理者能够对注册的信息资源进行审核，规范化注册内容，统一信息资源名称及唯一合法出处。

3、管理者能够对信息资源做发布、作废等管理处理。

为了实现以上功能，系统应能够进行：目录结构管理、编目、注册、发布、查询、维护。

5.4.7、页面定制

对于要展现的图表或报表在页面中的位置及结构进行设定，可以根据客户实 际需求，进行自定义。

5.4.8、用户及角色管理

实现系统用户的增、删、改操作，并且根据用户所需分配其角色和权限等。

六、系统价值 5.1、企业报表

数据综合分析应用系统提供的企业级报表定位为企业报表类数据信息发布的统一出口，企业级报表将为发布各类报表提供数据服务，包括上报国家局的报表，互通工商企业的报表，面向所属各级单位发布的报表，以及面向社会发布的报表等。原各业务系统报表将作为业务明细查询，辅助数据综合应用系统使用，并逐步减少使用，最终淘汰。

企业级报表可自定义各类业务报表，进行灵活展现。例如，对各类常用业务指标，诸如购进量，购进金额，销量，销售金额，毛利，毛利率，库存量，库存金额，需求量，协议量，单箱毛利，单箱毛利率，存销比，动销率，回转率，交叉比率，占有率、覆盖率的算法进行预定义，支持报表查询指标自由组合。5.2、主题分析

以卷烟销售、财务管理、经济运行、专卖监管等业务领域为主线，满足公司中层以上对报表统计、业务分析、多维分析、辅助决策支持的需求。针对地市级用户的业务需求应用分析主题内容侧重较微观的业务操作层面。

（1）客户主题分析。包括客户观察、市场细分、客户评价、客户关系、贡献度、客户保留度、规范度、信用度、客户获利性分析。

（2）供应商主题分析。包括进货分析、库存与未到货合同对比分析、厂商库存分析、库存与未执行合同对比分析、厂商毛利分析、厂商库存走势分析。

（3）销售主题分析。包括销售分析、销售趋势分析，采购分析、调拨分析、获利分析、进销存分析。

（4）库存主题分析。包括库存总量及资金占用分析、库存总量二八分析、库存资金占用二八分析、库存总量变化分析、库存资金占用变化分析、库存分布分析、库存结构分析、库存报警。

（5）成本毛利主题分析。包括毛利分析、毛利分布分析、毛利结构分析、销售毛利分析、配送成本分析、购进成本分析、营销成本分析、库存成本分析。

（6）商品主题分析。包括商品进销存分析、商品的竞争能力分析、卷烟（品牌）购买走势分析、商品销售分析、商品毛利贡献分析、卷烟促销分析、TOP（畅销）卷烟（品牌）分析、卷烟（品牌）末位淘汰分析。

（7）市场投放主题分析。包括市场需求总量分析、社会零售库存分析、价格档次投放分析、品种投放分析。

5.3、运营监控

通过实时监控，以便于采取相应措施，保证部门、个人的执行与公司的整体战略目标一致。

1、为企业决策层提供宏观层面关键指标监控和预警。利用驾驶舱和仪表盘，对企业关注的指标，通过生动而明确的图形和数据进行显示，使决策层和管理层领导能够有效了解当前经济运行的总体情况，并进行监控和预警，为制定和调整企业的战略提供依据。驾驶舱主要围绕KPI指标，通过电子地图、仪表盘、电子 报告、图表等方式给决策层和管理层提供最直观的数据展现。

2、为企业管理层提供业务经营层面的指标监控和预警。设置经营指标监控，对异常情况进行报警。从数据的角度，宏观监控企业运营状态，包括采购（合同个数、合同数量、合同金额、已到货数量）、库存（库存数量、库存控制线）、销售（预测销量、销量、销额、毛利）等，同时点击某一阶段指标可以进入到具体的分析中，使分析的数据更直观、更全面，也更容易帮助管理层发现问题。

第三篇：大数据在教育行业中的应用

1.大数据在实验室管理方面的应用

海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。

2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。

另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。

2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用

经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。

广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络行为、发表的言论和帖子、对网络资源的兴趣偏好是什么等等，从而有效掌握学生的上网行为动态。

随着计算机技术的迅速发展，大数据时代的网络行为已经成为当前学生校园生活中的一项重要活动内容，正在悄然的改变着学生的学习和生活。因此，深入研究学生网络行为，理性分析学生网络行为特点，动机和需求，以及如何引导学生合理运用网络资源，树立健康的上网理念，构建有益的校园网络环境，已经成为目前学校研究的重要课题。

3.数据挖掘在学习分析及干预中的应用

教育领域已经开发和应用了多款学习分析系统，主要集中在绩效评估、学习过程预测与学习活动干预三个方面。

绩效评估: 如美国 Northern Arizona University 研发的 GPS(Grade Performance Status)系统，可实现全校在校大学生的课堂学习绩效评估。该系统能为教师提供最新的学生出勤情况、学生的反馈意见，为学生提供教师的最新评价以及重大事项的提醒。

学习过程预测: 如澳大利亚 University of Wol-longong 研发的 Snapp(Social Networks Adapting Ped-agogical Practice)系统。该系统可以记载和分析在线学习者的网络活动情况(如学生在线时间、浏览论坛次数、聊天内容等)，使教师能深入了解学习者的行为模式，进而调整教学方式，最大化地为学习者提供适应的教学指导。

学习活动干预: 可分为人工干预和自动干预，现在主要集中在人工干预上，借助绩效评估工具和学习活动预测工具，由教师完成学习干预。自动干预是未来学习分析技术发展的方向，大数据将为这一目标的实现提供强大动力。

在教育管理改革方面，学习分析能为高职院校教育管理系统的方方面面提供指导教学管理活动的相关数据。依靠这些数据，高职院校管理部门可以有针对性地完善不足之处，修订教育管理方案，优化教学资源配置，并最终评估修订方案及资源配置情况。

在教学改革方面，学习分析技术能真正意义上营造信息化的教学环境，保证教师提供的学习服务契合学习者个性化学习、协作学习的需要。传统教学模式中，教师无法保证所提供的学习资源能真正满足学生的学习需求，无法适时调整和分配资源，无法提供个性化地学业指导，无法及时了解学习过程中出现的障碍与疑惑。这些问题都限制了高职院校教育改革的深度，而学习分析技术恰恰可以弥补这些缺陷。通过应用学习分析的相关工具和大数据技术，教师可以及时获取学生的学习行为数据，从而支持一种既能体现教师主导作用，又能兼顾学生主体地位的新型教学方式，以最大化地激发学生的潜能，为新世纪培养创新性人才。

在学习方式改革方面，学习分析技术的作用在于: 自动识别学习情境，能够从大量纷杂的数据中自动分析出学习者的特征信息，根据其需要推送适应的目标资源，并提供学习建议以协助学习者修订自己的学习任务；学习者可以实时调整自己的学习计划，预约辅导以解答学习疑惑；在特定情况下，还可以通过锁定学习者所在地理区域、学习特点等因素划分学习小组，以满足个别学习者的协作学习需求。此外，学习分析能为在校学生提供个性化的学习指导建议，以帮助学生规划在校学习路径，明确其学业成就的期望。

4.大数据在课程建设方面的应用

大数据时代学习者在数字化学习过程中留下很多数字碎片，通过分析这些数字碎片，我们将会发现学习者的各种学习行为模式。梁文鑫指出：大数据对课堂教学带来的主要影响是使教师从依赖以往的教学经验教学转向依赖海量数据教学分析进行教学，使学习者对自我发展的认识从依赖教师有限理性判断转向对个体学习过程的数据分析，从而使传统的集体教育转向对学习者的个性化教育。

目前流行的大规模在线开放课程（Massive Open Online Course，MOOCs）教育，MOOCs 教育被寄予厚望的主要原因是学习分析技术和大数据对它的支持，有了学习分析和大数据技术，优质的教学、课程资源和服务等通过数据真实客观的被呈现出来。比如：对每一门课程资源和支持服务系统的建设和维护都建立在学习者使用过程的数据分析基础上，从而使提供的课程内容更符合学习者的需求、教学指导更具有针对性，进而提高了学习者的学习积极性，促进了学习成功的实现。学习者在 MOOCs平台上学习时，教师和程序可以通过大数据对学习者的学习行为进行理性干预，比如：通过预测认知模型为学习者自动提供适合的学习内容和学习活动方案，通过作业情况、留言板以及讨论区的问题讨论情况可以发现存在学习困难的学习者，以确保可以及时对其学习进行有效干预等。

大数据的应用可以实现大规模在线教育的同时可兼顾学习者的个人需求，大数据对海量数据的高速实时处理技术可以为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高学习效果提供支持，还可以对学习过程中产生的不相关信息进行深度分析，以预测和把握学习者的需求变化。

5.大数据在助学贷款方面的应用

国家助学贷款始于2000年，此后,全国各地普通高等院校陆续开办国家助学贷款业务。但由于政策设计的缺陷、学生个人的诚信缺失、银行的积极性等多方面的问题,贷款业务开展出现较大差异东部好于西部,南部优于北部,部属院校高于地方院校。年国家修正贷款政策,加大贷款工作力度和政策扶持力度,国家助学贷款工作才得以继续进行。但国家对家庭经济困难学生没有给出界定,更缺乏界定标准,因此各高校在确定助学贷款资助对象时,只能依靠学生个人陈述、老师自己的判断、同学之间的投票等方法对困难学生加以界定,以致帮困助学工作困难越来越多。同时,由于信息沟通缺乏有效的渠道,管理缺少统一的工作平台,很大程度制约了贷款工作的开展,影响了学校、银行工作的积极性。缺少信息的沟通,造成信息的不对称,也影响了工作的开展,出现管理的滞后。

2005年，郑爱华作为课题负责人,组织完成校内课题“济南大学帮困助学问题及对策研究”,主持申报了山东省科学技术发展计划软科学科学项目“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”,同年获得立项,项目编号：B2005016。

助学贷款决策支持系统是济南大学研究的山东省省级课题“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”的子课题之一。目的在于通过该系统,建立家庭经济困难状况指标评价体系,包括评价指标的设立、指标分值的量化、最后计算机进行决策计算,输出决策支持的结果,帮助学校确定贷款资助对象,建立贷款信息数据仓库，并将贷款信息通过计算机进行处理,实现快捷、方便、及时、准确的数据动态管理,克服银行、学校、学生、主管部门之间的信息不对称问题，实现科学决策、信息化管理的目标，有利于山东省助学贷款工作的健康发展,有利于减轻学校贷款工作的管理难度,降低贷款成本,为帮困助学工作开辟有效的途径。

河北省教育厅学贷中心河北省学生贷款管理中心于2007年开始实施助学贷款信息化建设,将先进的计算机技术应用到国家助学贷款管理工作中,建立“河北省国家助学贷款管理信息系统”,使学生对国家助学贷款的申请、学校对助学贷款的管理、银行对学生申请的审批以及其间的各种信息的交互等都实现网络化。6.基于大数据证据的教育教学决策

在美国，教育大数据为美国政府、教育管理部门、学校与教师做出合理的教育教学决策提供了可靠的证据。整体上，美国建立了严格的教育问责制度，包括利用州教育问责系统(State Accountability Systems)对各州教育发展情况进行全方位评价，借助于学区级评价系统(District-level Evaluation Systems)评价各学区、各学校的整体教育质量，并要求学校与学区要对后进生进行基于数据的支持性学习干预(Data-driven Interventions)。美国联邦政府以及各州政府基于对教育大数据的分析结果评价各州或州内学区的教育进展水平，并以此作为教育投入的依据以及教育政策制定的根据。

美国学校一般利用基于大数据的教育评价支持本校在规划学校整体发展、优化学生管理、制定教学质量改进计划等方面的教育教学决策。据统计，97%的美国中小学利用来自整个年级或整个学校的教育大数据确定学校需要提升的关键领域；分析学生的个体数据以便于分班或安排相关学习支持服务，包括了解哪些学生需要特殊支持或更多支持。47%的美国中小学通过专门的评价人员分析不同教师讲授同一教学内容或同一教师以不同教学策略讲授同一教学内容时产生的数据，评价教师的教学质量并提出教学方式变革计划。而83%的学校在利用教育大数据尤其是本校产生的大数据了解本校教师教学发展的现状与需求，并据此决策如何支持本校教师的教学发展。

学校教师可以利用教育大数据改进与优化自己的教学决策。整体上，教师可以利用大数据分析需要在何种时机对哪些学生以何种方式安排何种教学内容。教师利用本班学生产生的大数据，或同时借助与外部大数据的对比分析，可以深度评价本班学生的学习表现与学习效果，可以有效分析学生的学习偏好与个性化需求，分析学生群体的学习需求，同时也可以利用数据分析哪些学生更适合在一起进行小组学习，分析怎样分组才更合理。对于那些有学习困难的学生，通过对大数据的利用，可以分析出学生在什么环节、什么类型内容学习方面存在问题，分析哪些因素可能在影响学生的学习，这样便于给出适当的学习支持与干预。

那么，大数据从何而来？美国在教育评价的实施过程中主要依托覆盖全美的立体化教育数据网络，同时注重数据质量保障，有效地解决了教育评价“大数据从何而来”的问题。

国家级、州级(State-level)、学区级(District-level)以及校级(School-level)在内的各级各类教育数据系统(Educational Data System)均服务于教育问责体系。这些数据系统之间相互关联，数据互通，形成立体化数据网络，为美国教育评价用大数据的获取提供了基本的依托。

在国家层面，美国有由教育部与各州教育管理部门及一些企业协同创建与发展的教育数据机构EDFacts，建设了“教育数据快线(ED Data Express)”，还有美国国家教育统计中心(National Center for Education Statistics)，主要任务在于与教育部内部各机构、各州教育管理部门、各地教育机构合作提供可靠的、全国范围内的中小学生学习绩效与成果数据，分析各州报告的教育数据以整合成为联邦政府的教育数据与事实报告，为国家层面的教育规划、政策制定以及教育项目管理提供了有力的数据支持。

2005年，美国教育部启动了“州级纵向数据系统项目(The Statewide Longitudinal Data Systems(SLDS)Program)”，旨在帮助全美各州“设计、开发与利用州级纵向数据系统以便有效地、准确地管理、分析、分类处理与利用每一位学生的数据”，至今全美有47个州至少获得过一次本项目资助。

州级与学区级数据系统主要为区域性教育评价提供数据支撑，其中主要包括本州/学区学生的成长数据，教育工作人员在工作方面的安排与准备等相关数据，以及其它关于学与教条件的关键数据，比如教师人数、学生入学率、学生与学生家长及学校教职员工对于学校氛围、条件等方面的评价数据等，认为这些数据直接反映学校与学区在让学生做好毕业准备方面取得的进展情况。各州的教育数据系统基本都具有测量学生的成长(Student Growth Measures)、提供高中学习反馈报告(High School Feedback Reports)、实施学业预警(Warning Systems)的功能。学校常常利用四种类型数据系统来收集、整合教学过程数据或评价数据：一是在校学生的实时信息系统(Student Information System)，其中包括学生出勤率、人口学特征、考试成绩、选课日程等数据；二是数据软件坊(Data Warehouses)，其中保存了学校当前或历史上的学生、教职员工、财政方面的信息；三是教学或课程管理系统(Instructional or Curriculum Management Systems)，支持学校教师接入教学设计工具、课程计划模板、交流与协作工具，支持教师创建基准性评价；四是评价系统(Assessment Systems)支持快速地组织与分析基准性评价数据。7.大数据在招生方面的应用

数据挖掘是一项新兴的技术，是商业智能的重要组成部分。近年来，随着高校数据收集量的不断增加以及教育决策对量化分析结果的愈加依赖，数据挖掘在美国高校管理中的应用呈显著上升趋势。许多研究表明这项技术能帮助大学管理人员更好地分析数据，从而获取潜藏的、有用的信息和知识，最终提高决策效率。

加州大学9所分校在校长办公室的统一协调下通过“综合评审”的原则招收本科生。“综合评审”包括两个步骤：第一步是对申请学生的合格性通过多种方法进行确定；第二步是对合格学生的所有背景、特征及技能进行综合评定，并以此为标准做出录取决定。加州大学虽然保证录取所有合格的学生，但由于有的分校或专业竞争激烈，例如伯克利分校、工程专业等，因此不能保证完全按学生的报考志愿录取。在这种情况下，所有合格、但未被报考分校录取的学生，将被推荐到两所加州大学制定的分校，以确保尽可能录取每位合格的学生。另一方面，这两所分校也通过 录取这些“落榜”的学生来增加其入学人数。由于加州大学的录取审核工作是由各分校负责进行，招生的最后决定到四月初才能见分晓。这时许多学生可能同时接到其他大学的录取通知，并需要在短期内选择自己要上的大学。因此，从吸引合格学生入学的角度来说，这时再向学生推荐这两所大学为时已晚。为了提前做好这一工作，校长办公室招办在一月份申请截止日期之后就对申请学生的录取情况进行预测，并将这些合格但极有可能被拒的学生名单提供给这两所分校，供他们提前向学生宣传学校的情况，鼓励学生来这两所学校就读。校长办公室用来完成这项预测分析研究的工具就是SAS Enterprise Miner数据挖掘技术。

通过这项数据挖掘技术，加州大学可以更有效的招收合格的学生。8.大数据在学习成果评估方面的应用

随着大学教学模式由传统的“行为主义”方式向“构建主义”教学过渡，如何更有效地对学生成绩进行评估也成为广大教师和评估工作人员面临的挑战之 一。除了利用传统的考试方法对学生所学知识进行考核外，越来越多的授课教师侧重对学生的学习行为进行评价，譬如合作意识、创新精神、实践能力，等等。这些评价结果更有利于帮助学生提高学习效率，特别是应用知识的能力。但靠传统的评价方法很难有效地完成类似的评估工作，或者说评估结果的可靠性难以得到保证。近几年来，许多学者尝试利用数据挖掘技术提高评估效度。

哈佛大学的研究人员娇蒂·克拉克（Jody Clark）和克里斯·戴迪（Chris Dede）在这方面的尝试非常值得借鉴和参考。他们通过复杂的教育媒体收集丰富的与学生学习行为有关的数据，然后利用数据挖掘技术对其进行分析和研究。

评估结果的价值体现在：1）完成对学生的形成性评估，为教师及时提供信息反馈；2）完成对学生的总结性评估，以真实的实践表现为基础了解学生最终掌握知识的情况；3）根据学生的个性特征，深层了解学生的学习行为以及学习成效；4）合理评判学生合作学习和解决问题的能力；5）通过对学生的学习行为规律和学习成效之间的“路径”关系进行“挖掘”，洞察学生的学习动态。

9.衢州市柯城区依托大数据为学生“私人定制”成绩单

近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。衢州市柯城区以大数据为依托，为学生“私人订制”成绩单。

2015年开始，衢州市柯城区启动教学质量诊断系统项目，采用CC教学测评系统对每个学生进行数据分析，为学生出具“学业诊断分析报告单”。“学业诊断分析报告单”基于对学生一个学期以来成绩的大数据分析，通过“单科成绩对比图”、知识点掌握情况分析表、知识点的个人掌握率和班级平均做对比表，将学生考试各科目考察的每一个知识点的掌握程度作出相应的分析，从数据中分析学生对知识点的掌握程度，对个人能力如识记能力、运用能力做出综合评价，为学生的学业作出一份细致全面的“体检诊断报告”。“学业诊断分析报告单”为学生提供了知识、能力掌握上的优势和不足信息，学生可通过分析原因，提高学习的针对性和有效性，减少重复的试题训练，进而有效减轻学习负担。教师可通过分析了解学生在知识、能力掌握方面存在的优势和缺陷信息，实施补教性教学，从而提高教学质量，促进学校教学、学生学习方式的改革和发展。10.大数据在学生扶贫方面的应用案列

西安交通大学学生处立足大学生资助工作实际，按照教育部“教育扶贫，十三五期间实现‘精准资助’”的要求，结合陕西省教育厅关于教育精准扶贫的工作思路，扎实开展了一系列“绿色通道”迎新工作：利用大数据完成学生贫困程度的精准识别，通过实地家访将绿色通道延伸到新生家中，开展“知心工程”让资助教育沁入学生心中，建立七位一体的资助系统让学生没有任何后顾之忧。西安交通大学提供给每个贫困生的，不仅是金钱的资助，更是被尊重及自信积极的人生态度。

资助大数据实现精确认定。在新生来校报到之前，通过“西安交通大学家庭经济困难学生综合认定系统”挖掘学生家庭经济困难指数，认定家庭经济困难学生情况，并以此为依据，主动引导特困新生在家中即可通过网上申请“绿色通道”并顺利入学，消除特困生家庭的后顾之忧，在此基础上与各书院共同主动开展有针对性的帮扶工作。

资助全覆盖实现精准帮扶。学校为每一位通过“绿色通道”入学的学生发放全套床上用品“爱心大礼包”，体现学校的关爱。新生入学后学校将陆续通过“奖、助、贷、补、勤、免、偿”七位一体的资助体系给予学生持续资助，确保每一位学生不会因为经济困难而影响学业。学工系统还通过“知心工程”工作体系，全面跟踪家庭经济困难学生情况，建立建全贫困生信息库。今年学校还将特别为建档立卡户新生每人发放一学期的生活费。11.希维塔斯学习”（Civitas Learning）利用大数据帮助学生提高成绩

在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。

现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。其中，“希维塔斯学习”建立了高等教育领域最大的跨学校数据库。

“希维塔斯学习”是一家专门聚焦于运用预测性分析、机器学习从而提高学生成绩的年轻公司。Civitas Learning提供了一套应用程序，学生和老师可以在其中规划自己的课程和安排。“希维塔斯学习”各种基于云的智能手机第三方应用程序（APP）都是用户友好型的，能够根据高校的需要个性化。这意味着高校能聚焦于各自不同的对象，相互不同地用这家公司的分析工具开展大数据工作。

该公司在高等教育领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万名学生的相关记录和700万个课程记录，这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。此外，还允许用户发现那些导致无谓消耗的特定课程，并且看出哪些资源和干预是最成功的。

12.电子科大利用大数据寻找校园中最孤独的人

从硅谷到成都，大数据，这个新鲜的话题正在全球同步热传。一场关乎每个人生活、工作和思维的大变革正在悄然发生，大数据时代迎面袭来。

到底什么是大数据？大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化的核心理念是：一切都被记录，一切都被数字化。电子科大的周涛解释到，“大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。”比如，国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势，移动通讯基站定位数据可以用于优化城市交通设计，微博上的关注关系和内容信息可以利用于购物推荐和广告推送„„

他们做过一个有意义的课题——寻找校园中最孤独的人。他们从3万名在校生中，采集到了2亿多条行为数据，数据来自学生选课记录、进出图书馆、寝室，以及食堂用餐、超市购物等数据。通过对不同的校园一卡通“一前一后刷卡”的记录进行分析，可以发现一个学生在学校有多少亲密朋友，比如恋人、闺蜜。

最后，通过这个课题找到了800多个校园中最孤独的人，他们平均在校两年半时间，一个知心朋友都没有。这些人中的17%可能产生心理疾病，剩下的则可能用意志力暂时战胜了症状，但需要学校和家长重点予以关爱。

第四篇：证券行业求职信

求职信

尊敬的主管领导：

您好!

首先，非常感谢您百忙之中抽空阅读我的求职信，希望它不同于您手中若干份雷同的求职材料，并且能够有助您在激烈的市场竞争与知识经济的大潮中录求到综合型的跨世纪人才。敬请留意后面的内容，相信您一定不会失望的。

我是华中农业大学经济学系国际经济与贸易研二的学生。我想利用暑假的时间到贵单位实习，因为实习是将所学的知识应用到实践中以此提高自身能力最有效的途径。我相信我的加入能够为贵单位的管理注入新的思想。

首先，我在校期间努力学习科学文化知识,更是利用双休日的时间学习计量经济学的课程,扩宽自己的知识面。本科所学专业是国际经济与贸易,其中学了管理学、货币银行学、国际结算等相关课程，研究生阶段也相应学习了管理经济学、中级宏观经济学、中级微观经济学等课程，对管理方面有较深入的认识。业余时间学习了证券与会计方面的知识，取得会计从业资格证书和证券从业资格证书。其次,我还积极参加社会实践活动,先后在福朋喜达屋酒店、鸿海科技集团、黄冈职业技术学院、银海集团实习。这些经历培养了吃苦耐劳、积极进取的品质。

在您即将读完这份材料之际，有几句话想对您说：我亲朋好友大多在深圳工作，我在深圳呆过一段时间，对这座城市产生了深厚的感情。我的毕业小论文与大论文已经写完，学校已经没有什么重要的事，可以随时来贵公司，且可以保证有充裕的时间实习。此刻我渴求能到贵公司去实习，使所学的理论与实践有机地结合，能够使自己的人生有一个质的飞跃。工资和待遇不是我考虑的首要前提，我更看重公司的人才培养模式，我相信贵公司恰是我所追求的理想地方。我很自傲地向您承诺：选择我，您毫不会悔怨。

第五篇：证券行业年终总结

证券行业年终总结1

20xx年我主要从事证券交易系统技术支持、银证产品的调试上线及其它工程实施工作。

工作主要成绩如下：

1.xx年由于一些客观原因，如人员离职、借调、工程任务比较紧张、人员比较紧张的情况下，沈阳金证的大部分技术支持工作都是我来负责的，其中包括柜台系统、外围系统、银证产品方面维护；银证产品调试安装、电话委托安装等。在五月份，公司推出剩余配售产品后，由于沈阳地区安装比较早，一方面需要尽快、尽早地把它吃透、学精，为开拓市场时提供好技术支持，另一方。川江营业部与太原街营业部的数据合并工作。

2.顺利完成了南五与南八中路营业部的数据集中工作。

3.抚顺交行电话银行中间件接口转换调试工作正在实施中。

从一年中的工作中我取得的成绩是在证券业务、技术水平、开发能力、工程项目经验上都有了提高，无论从问题的分析解决能力，项目实施经验上都有了进步，对一些新产品，如内嵌和通用版剩余配售有了深入了解；对其它x、移动柜台、开放式基金代销系统等也有了一些基本了解。

成绩的取得究其原因，主要是因为：

⒈、在工作中不断积累总结，不放过任何一个小问题，深入找出问题出现原因。

⒉、银证项目的进展顺利原因是去年做过类似的产品调试工作，比较详细了解银证转帐及银证通业务流程和工作原理，前后台间关系，数据流向、资金流向等问题。

⒊、数据集中项目顺利完成是得益于在平时维护中对证券业务知识和柜台系统熟悉。

⒋、正在实施的电话银行中间件接口调试，由起初对业务的不了解，到现在对已经对流程有了清晰了解，增强了分析处理问题能力，并有信心把它完成好。

在工作中存在问题与不足：

1.技术业务还有待深入全面了解。

2.对网络方面知识和动手能力有待加强。

3.在维护或工程实施中，没注重对关键问题总结，并形成文档，这样便于大家来共享，减少不必要的重复劳动，提高部门的工作效率。

4.在以后的工作学习中要不断地学习新业务，新知识，做到知识的更新。

改进措施：

1.平时注重知识技能积累，刻苦钻研，在边学习边实践中成长。

2.加强网络方面的学习，有机会多参加相关方面培训。

3.在工作中善于总结，对典型、关键问题解决注意整理，形成文档，希望部门加强这方面的交流、监督。

4.主动争取新业务工程实施机会，在实践中学习。

5.对公司推出的新产品及时了解。

证券行业年终总结2

进入xx证券已有一年多了，这段时间自身在各个方面都有所提高，主要体现在：

1、对证券行业有了初步了解进入公司以来，从熟悉这个行业到通过资格考试，对证券这个行业有了初步的了解，而驻点银行，通过渠道营销，对证券业务又有了较深的理解，工作中能解决各种基本问题。

2、业务开拓能力的提高在业务营销过程中，与客户的交谈和遇到的不同问题，提高了自己的沟通能力和应变能力；而对客户不定期的回访，为其提供全方位、多角度的服务，使信达服务真正的深入人心。

3、工作的责任心和事业心加强了对自己经手的每一笔业务，都认真对待，尽量避免给客户和公司带来不必要的麻烦，办事效率力求最快、最好。

在业务营销中，同样也发现了一些问题和自己的不足：

1、证券知识还须加深了解，需不断学习。

2、在与客户关系维护中，沟通方式还要逐步加强。

3、专业分析能力及营销能力还须进一步增强。

进入营销这个行业，业绩是衡量一个人的价值所在，前几个月的业绩表现不佳，我重新整理了思路，在今后的日子里，我要这样做：

1、发传单进入信达证券我经常发传单，虽然发了很多，效果不是很好，但觉得还是可行，大量的传单会提高公司的知名度，下一步还想适量发些，坚持终会有效果的。

2、有效利用银行资源。

证券行业年终总结3

即将过去的20xx年，是我过得很艰难的一年。在大盘接近1949点的时候我感到了痛苦，此时我就在想，一定要把自己充实起来，要不就会在大盘未见底之前自己被淘汰。后来的实践证明了我的想法的正确，这更坚定了我的信念，要不断地去学习，充实自己，也只有这样才能和公司共同成长。

回顾一年的工作，我在很多方面做的都不够好。

第一，在大盘的不断下跌中，客户大都套牢，特别是跌破2300点的时候，客户抱怨很大，我也逐渐失去了开发新客户的勇气，留下来的电话回访也不是很及时，但是服务仍在持续。这也是面临的问题。

第二，在产品销售方面，做的不够好，一年仅卖了47万的产品。在公司的转型中，没有做好，在今后当中加倍努力。

第三，专业知识不充足，客户提问的一些问题不能给予及时、很好的解答。

第四，对已经开发的客户不是非常了解，客户的风险承受能力不清楚，客户的资产配置没能提供合理的建议。

第五，同银行的关系没有处理好，所以我以前的客户中很少有银行给介绍的。

鉴于以上，我决定新的一年里从下面几方面去努力。

第一，后期注重学习并熟练掌握公司推出的理财产品，然后向客户推介。现在公司推出了添富快线，后期可以利用它来服务客户，向潜在客户宣添富快线，吸引客户。利用公司的力量来服务好客户，让客户在弱势中稳健操作。等客户盈利或者对公司服务认可后向客户要转介绍，要求客户把身边做股票的朋友介绍过来。

第二，加强营销技术的学习。跟上公司的步伐，新的一年的我的目标是销售20x万理财产品。

第三，了解客户的需求，根据客户不同的风险承受能力及行情，建议客户配置不同的资产，比如：股票，基金，融资融券，货币型基金，银行短期理财。

第四，维护好同银行的关系，关键时点问银行要求客户介绍。20x，即将逝去，但20x就在你我眼前。相信只有主动出击的人，才会有成功的机会。让我们一起加油，完成自己的业绩。去创造属于自己的辉煌。祝愿咱们营业部这个大家庭越来越红火，也祝愿大家的业绩越做越好。

证券行业年终总结4

进入xx证券已有一年多了，这段时间自身在各个方面都有所提高，主要体现在：

1、对证券行业有了初步了解

进入公司以来，从熟悉这个行业到通过资格考试，对证券这个行业有了初步的了解，而驻点银行，通过渠道营销，对证券业务又有了较深的理解，工作中能解决各种基本问题。

2、业务开拓能力的提高

在业务营销过程中，与客户的交谈和遇到的不同问题，提高了自己的沟通能力和应变能力；而对客户不定期的回访，为其提供全方位、多角度的服务，使信达服务真正的深入人心。

3、工作的责任心和事业心加强了

对自己经手的每一笔业务，都认真对待，尽量避免给客户和公司带来不必要的麻烦，办事效率力求最快、最好。

在业务营销中，同样也发现了一些问题和自己的不足：

1、证券知识还须加深了解，需不断学习。

2、在与客户关系维护中，沟通方式还要逐步加强。

3、专业分析能力及营销能力还须进一步增强。

进入营销这个行业，业绩是衡量一个人的价值所在，前几个月的业绩表现不佳，我重新整理了思路。

4、在今后的日子里，我要这样做：

1、发传单

进入信达证券我经常发传单，虽然发了很多，效果不是很好，但觉得还是可行，大量的传单会提高公司的知名度，下一步还想适量发些，坚持终会有效果的。

2、有效利用银行资源

证券公司是指依照《公司法》和《证券法》的规定设立的并经国务院证券监督管理机构审查批准而成立的专门经营证券业务，要想做出业绩就要不断的学会总结。

证券行业年终总结5

20xx年准备踏入尾声了，回顾这一年的工作，首先，我感谢公司为我提供了良好的学习环境和锻炼机会，让我对证券行业有了更加深刻而清晰的认识，自身各方面都有所提升。下面我将一年来的工作情况简单总结如下：

一、加强学习，提升自身业务素质

通过认真学习公司派发的《赢在执行》等书本，学习与证券有关的金融知识，充实自己的知识储备和素质培养。时刻关注国际经济形势和国家宏观经济政策，以便积极应对其对股市行情带来的影响。同时，向身边优秀的同事好好学习，用他们的经验和做法以补己之短。并在实践中不断学习、总结，遇到不熟悉的业务，及时请教，不断提高自己的综合业务素质。一年来的学习实践，使我对证券行业和证券业务都有了较为深刻的理解，工作中能够解决很多基本问题。

二、实践锻炼，提高业务开拓能力

在银行驻点方面，认识到银行驻点工作的重要性，熟悉银行各类业务，通过积极协助银行员工为客户办理业务等方式，培养与银行员工之间的感情。在驻点工作中不轻易离岗，耐心守候，对前来银行办理业务的人员做到热情服务，不放过任何开发新客户的机会。

在与客户交流以及服务的过程中，时刻以客户利益为主，关心客户所关心的问题，尽全力做到诚信、稳健，让客户放心。同时注重细节，以信誉和口碑，争取更多的客户。遇到问题多从对方角度出发，尽力维护客户利益，提高了自己与人沟通的能力和处理问题的能力。

为了把工作做得更好，明年的工作定位如下：

1、坚持不懈学习提高。不断丰富自己的专业知识，并学以致用，不断提高专业分析能力和营销能力，为客户提供全方位的服务，

2、有效利用银行资源。持之以恒坚持银行驻点工作，通过感情沟通、工作协助等方式，开发有效的客户资源，为客户提供优良的服务，使客户投资资产资金增值，增加公司的业绩。

3、充分利用关系网络。拓展身边的关系网络，通过以友拉友、以老带新等方式，让更多人选择东莞证券。

4、做好客户维护培养。对现有客户给予全方位、多角度的跟踪服务，确保现有资源不流失，并争取通过老客户不断介绍新客户，增加自己的资产，为公司创造更多效益。

虽然今年市场震荡，投资环境不理想，但是坚持一定能够得到回报，下年一定要继续秉承东莞证券对客户服务至上的精神，把自己的业务能力提高，为公司创造更大价值。

证券行业年终总结6

20xx年对于我来说，应该是忙碌、学习、领悟和庆幸的一年。

这一年来，几乎每天都处于紧张和忙碌之中，先是年初由于经济危机的影响，很多客户采取保守、观望的态度，需要调整投资产品配置，选择与之匹配的投资产品，重新分析制定规划，尽量选择较为保守的品种，比如货币基金、债券等；然后春节前后，宏观经济略有回暖迹象，一些以往操作频繁的客户又有些按捺不住，要继续进行股票和权证的短线操作。

在对市场进行了综合分析后，对各种股票板块和证券品种进行了对比，建议这些客户可以选择一些防御类行业的股票或者资源类的上市公司，尽量回避权证类的高风险品种，对于保守的客户，也建议可以适当尝试etf产品的二级市场投资，这样可以在保证资本安全的前提下，把握打盘上涨的幅度，收益较为稳妥，这段时间的工作既繁重有辛苦，既要参考很多资料和数据，反复研究，又要向客户耐心的介绍各品种的特点，得出的结论的理由，以及一些品种在操作上的简单技巧和注意事项并随时与客户进行沟通，交流彼此对市场的看法；接着是“创业板”的上市，身处证券行业，这段时间的工作非常紧张和繁重，而且让我在一次陷入矛盾之中。

“创业板”开通手续，公司是下达了任务指标的，采取了很多联系和通知客户的措施，而通过对学习各国创业板市场的资料，特别是参加了天津地区持证人继续教育活动，听了老师对风险投资和创业板市场的分析后，觉得大多数客户非常不适合参与创业板市场的投资，因此对前几批发行的创业板股票的资料进行了非常深入的分析并及时传达各客户；第四季度，市场通胀预期愈演愈烈，大盘也已逐渐显示了上涨乏力的迹象，但个股依然活跃，新入市的客户依然满仓操作，并们有及时地调整仓位，一旦大盘调整会有风险很大，建议客户要控制好仓位，保留较大比例的帐户资金，等待时机。以上这些行为包含着大量的查阅资料，分析对比，思考总结和交流沟通的工作，怎一个“忙”字了得？

也正是因为这一年来不同以往的忙碌，积累了更多的经验，督促自己去学习更多的知识，了解更多类型的投资品种和市场，提升了自己适应更多不同变化的能力。

通过在证券行业十几年的工作，考取了cfp资格两年多以来，渐渐领悟出很多老师和前辈们常常教悔的道理：

谦虚：只有保持谦虚的态度，才能让自己学习到更多的东西，使自己的知识和意念常“新”。

严谨：对各种产品和市场要认真研究和分析，对不同客户也要有更多的了解，才能给他们提供更加适合的投资建议。

圆通：面对公司任务和客户利益，要积极对待，既不能逃避也不能推脱，尽量运用自己的知识和经验寻找二者的平衡点，只要肯花心思，是可以做到“双赢”的。

诚恳：无论如何，只用诚心诚意为客户着想，站在客户的角度，作出的投资规划才是正真适合客户本身的，也才是最能让他们接受和认可的。

长期以来我都是以这样的.态度在工作，也正因为如此，与很多客户成为了知心朋友，今年的市场变化更为丰富，很庆幸自己几年前就参加了金融理财师的培训和学习，较早的对国际金融市场有了些了解，在进行分析和规划时等到了充分的运用，被客户非常认可和赞同，使他们对这一年来的投资成绩非常满意，我们之间的友情加深了，对我也更加信赖，因此，让我非常感激，相信自己应该有能力为更多的人提供更好的服务！

证券行业年终总结7

20xx年即将过去，一年的工作即将结束，而新的一年，又要开始。做为一名柜台员工，在20xx年里迎来了公司本最重要的一项工作――恒生2.0系统上线。当然，这一年中也还有些其他的工作收获，现就将这一年的工作情况做如下总结

20xx年上半年，响应总公司“全能柜员”的号召，要求柜台人员做到对开立资金账户、股东账户、销户、撤指转托管、三方存管、资金取款等所有业务的熟悉和掌握，实现一名柜员可以办理所有柜台业务的能力。在这期间，我与郝静波对之前单独负责的业务做了充分的交流与沟通，将彼此的业务做了补充，重点是让我对开立资金开户、撤指转托管、佣金修改等方面的业务做到熟悉和掌握。

20xx年四月，总部提出了柜台系统升级的计划，将原恒生1.0系统升级到现今普遍使用的恒生2.0系统，并将该项目列为今年公司发展的重中之重。升级分两个阶段进行，第一阶段实现资金账户与股东账户一站式开立，弃用原股东账户开户使用的新意系统；第二阶段六月份后进行，实现所有账户的开户、销户、撤指转托管、创业板开通等业务，做成集所有业务于一体的系统。

系统升级的第一阶段还是比较好实现的，第二阶段因为需要整合所有的数据与功能，总部特意于6月下旬在北京举办了一次培训会，让大家了解这次升级的重要性，以及对业务方面的知识、系统的使用做了更详细的讲解。七月底到八月底进入了最为忙碌的一个月，2.0系统正式进入测试阶段，每天都在不断的测试系统的各项功能，完善系统的升级。在这个过程中，慢慢的对新系统有了更为深刻的了解，对系统的功能更加的熟悉。8月底，新系统正式上线，一切都表现的那么稳定，让之前的辛苦没有费。2.0系统较之前的系统更加的快捷，将所有业务集于一身，让柜台的工作效率有了明显的提升。

通过新系统的上线，柜台彻底实现了“全能柜员”的要求，现在的柜台，可以同时进行相同的业务，只需要双方相互复合通过就可以完成。除了以上工作之外，我还负责公司股票机发放及录入的工作，电子档案的扫描，客户转户挽留，客户电话的`咨询等工作。

在下一年的工作中，我的计划如下：首先将现有的工作变的更细节化。细节决定一切，有时候因为一点粗心大意，会将问题变的复杂，要杜绝这样的事情发生，应该多想一点，做细一些，让事情变的更完善；其次，要让柜台工作更加规范化，柜台的事项比较具体和繁杂，需要把各方面的事情分轻主次，需要多与各部门沟通、合作。第三，要实现工作内容的程序化，将柜台重要的工作内容形成文字性的规范化流程，在日后的工作中按流程办理，使工作更加程序化。

证券行业年终总结8

20xx年是不寻常的一年，这一年，大学毕业后，我来到了中银国际，凭借着我对证券行业的热爱，以及对证券知识的渴望，我顺利通过了证券从业资格的考试，正式成为了公司的一员。参加工作已有3个月有余，在公司各级领导的正确领导及同事的帮助下，我对公司的具体运作流程，公司的规章制度有了一定的了解，对前台以及电话回访业务有了一定的认识和掌握。虽然来公司时间不长，但在这3个月的时间里，我学会很多，收获很多，现将我的工作总结如下：

一、思想品德及自身素质方面

刚从校园走出来的我思想方面还不够成熟，经过在公司3个多月的学习和多方同事的帮助下，思想上有一定的提高。本人能够按照公司的要求按时上下班，不迟到不早退，要求加班的时候能够准时到岗，充分利用工作时间，有效地完成公司分配的任务。

在认真工作的同时，本人也努力提升自身的素质，不断提升职业道德，掌握证券从业规律，拓展证券知识，提高自身业务水平。本人本着多学习、多琢磨、多反思、多总结的原则，不断提升自己，超越自己。多学习，学习先进的证券业务理论，学习同事的宝贵工作经验，学习专业知识。多琢磨，学习到的业务知识反复的琢磨，实际业务中，遇到难点尽可能运用自己的业务知识解决，如有超越自己知识范围不能解决的，虚心请教同事。自我反思是提高业务素质的基本途径，对于自己工作中的成功或失败要及时反思和总结，不断为自己今后的工作积累经验。

二、工作能力及相关业务方面

通过3个多月的学习及实践，我对公司的工作流程有了一定的了解，对各个岗位业务有一定的认识。本人主要负责电话回访的业务。工作上，我本着积极努力，扎实肯干，求真务实的精神，把电话回访工作做到最好，做到最细。电话回访，主要针对新客户在我公司开户后对其是否亲临现场办理开户手续，开户资料的填写是否真实完整，客户对客户经理的权限揭示书的内容是否了解，客户对客户经理以及营业部服务人员的日常服务是否满意，客户的交易账户平时是否都由客户自己亲自操作和管理等做回访工作，并填写电话回访单子；对老客户提出的问题给予解答，并相应做记录。同时，在前台领导及各同事的帮助下，我对前台的各项业务也有所掌握，现就这几个月来工作中的主要成绩作如下总结：

（一）电话回访业务：进入年终第四季度，随着开户量的增加，电话回访业务也进入最繁忙阶段。在新开户电话回访中，话务量累计达到1599个，重要通知类回访113个，定期回访758个。在众多电话回访中，本人本着诚恳待人的态度为客户解答问题，没有一次受到过客户投诉。这也就表示，这三个月来，我和同事的辛勤工作换来的是客户的满意以及肯定。

（二）前台业务：为了更好的了解公司，更有效地工作，在工作之余到前台学习相关业务。

在学习前台具体岗位业务前，先要熟悉各项开户及特殊业务资料。各项资料可以说是所有业务中最基础的，也是最容易掌握的，是所有业务的铺垫。只有掌握好各项业务相应的资料才能准确而有效的为客户提供资料，办理业务。

1、开户岗业务：主要为新客户开立资金账户，开立证券账户；为转户开立资金账户。在客户丢失股东卡的情况下想要办业务时，为客户补办股东卡。在客户转户时，发现客户股东账户被冻结，为客户办理激活业务。每天在结束当天业务后，负责把当天每个开户资料通过扫描形成电子档案传送给中登以及总部。

2、复核岗业务：对开户业务以及特殊业务审核后给予复核，负责每天闭市后把做完的业务归档。

3、特殊业务岗业务：主要针对客户办理修改密码、撤销资金账户、撤销指定标志、转托管、换行、创业板进行相应操作业务。对股票下跌到三板的客户进行三板业务。对于客户长时间没有到营业部更新资料的给予补资料业务，身份证升位，变更身份证有效期等。客户亲属有逝世的，客户携带有效证明文件来办理继承业务的，给予相应的继承业务操作。

（三）积极配合IT部门做好系统测试工作。

三、工作中存在的不足

1、电话回访工作效率还有待提高，争取做到让客户百分百的满意，放心。

2、工作态度上还认识的不够深刻，工作积极性有待于提高。

3、业务方面仍有不熟练的地方，还需要自己多记多练。

4、应变技巧缺乏，客户电话回访期间，遇到客户询问的相关问题不能第一时间给出最好的答案。

5、服务意识需要加强，对客户咨询的问题应耐心给予解答。三个月的时间是短暂的，在公司领导的关怀和同事的关心帮助下我受益匪浅。作为一个新人，我怀着一份积极的态度面对工作的压力，乐观的去解决工作中出现的问题，享受工作带给我的乐趣。即使知道今后的工作上还会有更多的困难更大的压力，但我会保持一分良好的心态积极去面对。

20xx年，我会积极努力的学习其他岗位的业务，对公司的整体流程有一个全面系统的熟悉。按时完成公司领导分配的任务，替领导分忧解愁，做领导的好助手。关心同事，尊敬领导。在不断前进的道路上，为公司的无限发展而奋斗不息。

证券行业年终总结9

回顾过去的20xx年，自2月起我在证券公司这个大集体接受熏陶，回顾这一年来的工作，我不断加强学习，迅速转变角色，积极融入公司环境，主动落实领导安排的各项工作，虽然在工作上和老同志比起来还有不小的差距，但是却对证券业的认识有了新的提高，业务操作水平有了新的增长，服务意识、风险意识有新的增强。现将近一年来的工作总结如下：

一、加强学习，提升素质

进入公司工作以来，我深深知道自己的知识水平和综合素质，还存在许多不足，特别是自己尚未通过证券从业人员考试，必须进一步加强学习，提高综合素质。一年来，我时时不忘抓紧学习。第一，加强政治理论学习。半年来会同全体公司员工坚持理论学习，了解国家的政策、法律法规、相关文件精神不断完善和提升自己的理论素养。第二，加强业务学习。除参加公司集中组织的培训外，我利用平时的业余时间，学习了证券业的相关业务知识书籍，及时给自己的知识充电，提升自己的知识应用能力。第三，加强修养学习。在平时的生活中我牢记“细节决定成败”这句化的深刻道理，时时、处处，向领导、向同事学习为人处事的方法，不断提高自身的道德修养水平，争取工作从细节学起，从小节抓起，从小事做起，一步一个脚印，在工作的点点滴滴中积累知识，提升素质，搞好自己的本职工作。

二、积极上进，踏实工作

自进入公司以来，我首先便开始积极的学习适应，后根据公司安排，7月至12月在柜台做业务和开户工作，由于之前忙碌于学习之类或者是学习不够之类到11月才取得证券从业资格证。基金任务完成情况不是很理想，几个月的开户任务资金也不是很到位，截止到现在，一共开户25个，客户总资产18万。在领导安排其他工作的同时，我还和大家一起整理公司档案，对每天办理的业务和新开户资料登上台账，存进档案。现在做柜台辅助工作，复印、扫描等等。

三、正视问题，继续努力

通过近一年的学习，我对证券业务的认识更加深刻，同时，在公司领导和同事们的帮助下自己的业务水平和综合素质也得到了一定提升。同时，我也认识到自身还存在许多不足和问题：

一是加强学习还不够。我参加证券从业资格考试到11月才通过，说明我在业务学习方面还不够，还需要加强。

二是业务水平还不够。由于自己进入公司不久，虽然业务水平有了提高，但基金任务和开户任务完成都不理想，还需要非常大的提高。

在今后工作中，我会继续加强学习，向书本学，向领导学，向同事学，全面提高自身综合素质，积极主动地参与公司工作，脚踏实地，真抓实干，争取早日成为一名优秀的证券从业者。

证券行业年终总结10

刚刚过去的20xx年，对我来说，这是不断积累的一年，也是不断进步的一年。

一个好的营销团队必须有好的营销经理，xx年末营销总监张雷经理的到来改变了以往的营销模式，xx年营业部在新增有效户和理财营销等上都有突破；对团队高速发展作出了不可磨灭的贡献，我能身在这样的团队是很幸运的。

在营销渠道上，我也和大部分同事一样，都采用的银行渠道、小区渠道、关系网渠道、投资俱乐部渠道、网络电话营销渠道等来挖掘客户。谁都知道证券营销是一项需要不断积累的工作，压力很大，但平时更需要投入足够的耐心。同样的一个问题，不同客户反复的问你十几遍，你都得耐心解答。在初次见到客户时，一定要仔细倾听，而不是迫不及待地向客户灌输技术指标或理财销售产品情况。这样的话客户可能很快就会表露出不耐烦的情绪。急于求成往往有可能导致功亏一篑。有时一周下来，一个客户都没搞定，必然会很着急，但却始终只能坚持，耐心坦诚地与客户交流才能完成自己所定的任务。

在机构户及大户方面自己年初时曾投入了很大精力去攻克，想找几个大点的来撑撑场面，但也许是我经验不足或许是能力还不够，最后往往以失败告终。记得当时有一个机构户都已经和我预约好了，后来没想到他自己偷偷去复外营业部开了也不找我，只是把我当成“问路人”了…在这方面我还得继续向前辈学习，希望在20xx年里年有所改观。

在中小户营销上，我整年都是采用“快餐营销”模式，速战速决，连带开发。也就是一般不持续很长时间花费大量精力去追某几个客户，也不投入较大财力请老客户吃饭或送礼品什么的。只是平常多抽空在QQ、MSN或电话上与客户聊聊天，聊一些客户喜欢的话题。比如我在一个公司一连串开了10多位客户，都是他们相互转介绍的。刚开始第一位办理的客户是在论坛上认识的，我俩当时为一个国际热点话题在论坛上相互争辩了许久，后来干脆直接加1QQ又聊到半夜，聊得非常投机。后来有一次他问我是做什么的，我也没避讳什么，告诉他我是证券公司的，就这样第二天他就把自己300万打新股的户从其他券商转到了我这。

新客户开发非常重要，但同样重要的是对现有客户的维护。我一直本着客户就是朋友的原则，将客户当朋友。这点至关重要，这样做的目的，绝不仅仅限于公司层面的品牌树立及满足证券交易的基本要求；就个人层面来讲，这也是一个营销人员的职业操守及后续开发能力的体现。因为营销工作的终极目标，就是要做到能让你的客户为你带来（介绍）新的客户。对现有客户的培养，最基本的就是证券交易软件的正确使用及证券知识的普及，同时要不断的向客户灌输证券市场的风险意识，客户资产的缩水代表着交易量的萎缩，我们只有尽最大的努力，将潜在客户发展成现有客户，将现有客户培养成优质客户，才能使客户资产有效的实现保值增值，这个双赢局面的实现，是我们与客户共同追求的目标。

总体来说，过去的一年里新增有效户突破了300户，新增资产5000余万，相比xx年有了很大的提高；在销售经验与新客户洽谈工作上，都取得了一定进步，为接下来的20xx年树立了信心。

证券行业年终总结11

，我主要从事证券交易系统的技术支持、银行证券产品的调试和在线等工程实施主要成果如下：

1、20年来，由于人员辞职、借调、工程任务紧张、人员紧张等客观原因，我负责沈阳金证的大部分技术支持工作，包括柜台系统、外围系统和银证产品的维护；银行证券产品调试安装、电话委托安装等5月，公司推出剩余配售产品后，由于沈阳安装较早，一方面需要尽快深入了解和完善，为市场发展提供良好的技术支持。另一方面，当客户在使用过程中遇到各种问题时，我会对其进行详细分类，包括哪些是理解和使用上的错误，哪些是程序错误，哪些程序需要改进。如有必要，将其汇总成文件并发送至总部。在具体使用过程中，不同的客户有不同的需求，应进行相应的程序修改以满足需求。简言之，在人员短缺的情况下，尽量谨慎、到位地进行服务，让客户感觉我们的技术服务不打折。

2.友好北街营业部柜面系统和财务提成系统数据成功并入活力路营业部。同时，将另外两个业务部门的数据与友好街业务部门分离，实现了三个业务部门在同一天的平稳过渡

3.完成了哈联证券三大业务部门同城集中交易项目的实施。在时间紧、问题多的情况下，我们得到了各方面、各部门人员的协助，最终比较顺利地完成了任务

4.完成了天通证券工行银证通的调试和上线工作

5.完成光大银行在华北太原街银行证券转账的调试及上线工作

6.已成为中信银行在北方生动活泼路银行证券项目的调试和上线工作

7.金川江营业部与太原街营业部成功完成数据合并

8.成功完成南武、南坝中路业务部数据集中

9.抚顺交通银行电话银行中间件接口转换及调试正在实施中

在过去一年的工作中，我在证券业务、技术水平、开发能力和工程项目经验方面取得了进步，在问题分析和解决能力以及项目实施经验方面取得了进步，并对一些新产品有了深入的了解，如嵌入式和通用版本；我对其他xone、移动柜台、开放式基金托管系统等也有一些基本的了解。

证券行业年终总结12

一年来，公司办公室在公司班子的正确领导下，按照年初昆制订的工作计划，着重在管理和服务两个方面开展工作，较好地完昆成了各项工作任务，回顾一年来的工作情况，有八个方面值得认真总结。

一、转变观念，干部员工岗位xx上岗，人事管理合同化，建立适应新型经营机制需要的人事劳资制度。

今年公司完成脱钩转制的一项重要工作，就是用人制度改变，昆八月份按照辽证总公司的部署，本溪分公司在除班子成员和财务经昆理以外的全体职工中，进行了干部和一般员工xx上岗工作。确立昆了以中层干部和员工层层聘任，对全体员工进行合同管理的新型人昆事管理制度。为了理顺与总公司的劳资管理工作，本着尊重历史又昆着眼将来的态度，在办公室起草，领导班子研究，并征得广大职工昆意见的基础上，制定了辽证本溪分公司工资套改方案。通过xx和昆劳资改革，极大地转变了全体职工头脑中旧的用人观念，大家即感昆到了xx带来的压力，也看到了工作的目标和奋斗的希望。通过竟昆聘和劳资改革，点燃了优秀职工的工作热情，对一般职工和落后人昆员也起到了鞭策作用。通过xx和劳资改革，完成了人事管理向合昆同化的转变，为公司更进一步地实行现代企业制度奠定了基础。

二、减员增效，合理设置岗位和人员。

从年初开始，公司领导班子就确立了减员增效，合理设置岗位昆和人员的工作思路。公司领导较早地预见到了今年严峻的经济形势，昆在减员增效工作上，决心坚定，态度坚决，使这项工作得到顺利完昆成。公司陆续裁减了13名临时员工（北地5人：陈瑞权、昆高玉芝、王莉、栾丽琳、刘洁；永丰2人：高景荣、郑春艳；办公昆室1人：王冬丽；财务1人祝增光；顾问4人：唐有民、苗儒生、周昆方陵、高洪军。），并按合同管理规定，辞退了两名试用不合格的昆职工：高润、。在岗位设置和人员安排上，公司领导不断根据昆工作任务的变化和要求，及时合理的调配人员，截止到年底部门间昆的人员调配达到了25人次，其中：北地交易部13人次（高平2次、昆刘玫1次、王俊民1次、于洪2次、蒋彦莉1次、李萌春1次洪平1次、昆刚希正2次、安俊1次、孟宪峰1次），永丰交易部7人次（于洪1次、昆蒋彦莉1次、李萌春1次、兰天1次、徐洋1次、范军1次、孙旭涛1次）昆，电脑部5人次、业务部12人次（高平2次、洪平1次、刚希正2次、于洪昆2次、李宏2次、刘玫1次、王东1次、宋志红1次），财务部7人次昆，办公室6人次（姚进1次、兰天1次、吴秋月1次、徐昆洋1次、黄宝军1次、李阳1次）。通过减员增效，合理设置岗位和昆人员，保证了公司各项任务的完成，并为利润计划的.实现起到了添砖加瓦作用。

证券行业年终总结13

20xx年即将过去，也是在这一年我踏入证券行业，选择了xx证券。从事证券行业是自己梦寐以求的愿望，我热爱这个行业，也相信自己可以胜任这份工作！20xx年即将来临，为了更好的做好的做好本职工作，特制定一年的工作计划。

一、证书考试

证券行业专业性很强，在券商集体转型创新发展之际，纯粹依赖传统经纪业务来获取业务收入面临很大挑战。20xx年，我的目标是考取期货从业资格证，证券从业资格证要求的五门课程力争全部通过，完善自己的证券知识体系，为之后的职业要求打好基础。

二、日常管理

1.营业部任务

作为基层营销人员要认真学习营业务统一安排的各项内部培训学习事项，积极完成营业务下达的各项创新业务指标，对外展示华泰证券良好的企业文化，做最具责任感的理财专家！

2.团队任务

团队是整个营销业务链的关键执行部门。作为基层的营销人员，我们要按照团队经理的安排，做好渠道建设，拓宽业务渠道，挖掘更多有潜力的高净值客户群。听取团队经理的调度，具体执行分摊下来的业务指标。维护团队和谐，共同打造最有竞争力的团队。

三、业绩目标

1.开户数

上半年开户数达到40户，其中有效户达到15户以上。下半年开户数达到60户，其中有效户在20以上。力争全年开户数在120左后，有效户达到50。

2.托管资产

托管资产是重要的考核要求，是硬性指标。20xx年上半年托管资产要求达到200万以上，全年力争托管资产达到600万。

四：职业目标

1．证券经纪人是最基层的营销人员，力争在完成业绩考核的基础上，一年内做到高级证券经纪人，力争年末达到证券客户经理级别的业绩要求。

2．认真学习创新业务，华泰营销人员全业务链。专业水准达到投资顾问级别。

证券行业年终总结14

刚刚过去20xx年，对我来说，这是不断积累和进步的一年一个好的营销团队必须有一个好的营销经理，20xx年底，营销总监张磊的到来改变了以前的营销模式。在过去的xx年里，业务部门在新的有效账户和金融营销方面取得了突破；我为团队的快速发展做出了不可磨灭的贡献。我很幸运能加入这样的团队。

在营销渠道方面，像我的大多数同事一样，我使用银行渠道、社区渠道、网络渠道、投资俱乐部渠道、互联网电话营销渠道等来挖掘客户。众所周知，证券营销是一项需要不断积累的工作，压力很大，但平时需要投入足够的耐心。对于同一个问题，不同的客户反复问你十多次，你必须耐心地回答。当你第一次见到客户时，你必须仔细倾听，而不是急于向客户灌输技术指标或金融销售产品。在这种情况下，客户可能很快就会表现出不耐烦。渴望成功往往会导致失败。有时在一周结束时，如果客户没有完成，他会非常焦虑，但他只能坚持下去，耐心、诚实地与客户沟通，以完成他设定的任务。

在机构家庭和大家庭方面，我在年初投入了大量精力克服困难，并希望找到一些大家庭来支持这一场景，但可能我没有足够的经验或能力，经常以失败告终。我记得当时，一个机构账户与我预约。后来，我没想到他偷偷去了外国业务部，没有找我。他只是把我当成“过路人”。在这方面，我必须继续向我的前任学习。我希望是在20世纪多年来有所改进。

在中小家庭营销方面，我常年采用“快餐营销”模式，快速决策，共同发展。换句话说，它通常不会持续很长时间，花费大量精力追逐一些客户，也不会投资很多钱邀请老客户吃饭或送礼物。通常只需要花时间在QQ、MSN或电话上与客户聊天，谈论一些客户喜欢的话题。例如，我在一家公司开设了一系列10多名客户，他们都是相互介绍的。一开始，第一位顾客是在论坛上认识的。当时，我们就一个国际热点话题争论了很长时间。后来，我们简单地添加了QQ，一直聊到午夜，这是非常投机的。后来，有一次他问我做了什么，我没有回避任何事情。

我告诉他我来自一家证券公司。就这样，第二天，他从其他证券公司将300万打新股的账户转移给了我开发新客户非常重要，但维护现有客户也同样重要。我一直遵循客户是朋友的原则，把客户当作朋友对待。这非常重要。这样做的目的不仅限于公司层面的品牌建设和满足证券交易的基本要求；在个人层面上，这也是营销人员职业道德和后续发展能力的体现。因为营销的最终目标是让你的客户为你带来（介绍）新客户。培养现有客户最基本的是正确使用证券交易软件，普及证券知识。同时，要不断向客户灌输证券市场的风险意识。客户资产的缩水代表着交易量的缩水。只有尽最大努力把潜在客户开发成现有客户，把现有客户培养成优质客户，才能有效地维护和增加客户资产的价值，实现这种双赢是我们与客户共同追求的目标。

总体来看，过去一年，新增有效户数超过300户，新增资产超过5000万元，较20xx年大幅提升；在销售经验和与新客户的谈判方面。

证券行业年终总结15

时光飞逝，犹如白驹过隙。在即将过去的20xx年，证券行业迎来了更多的机遇和更为激烈的挑战。**的大厦不是一天建成的，发挥众人的智慧，把个人正确思想，那就是崛起**证券的精神和信心，变成群体的思维，落实于群体行为，从而把个体事业，变为集体的追求。

20xx年我主要的工作如下：

1.近一年来，随着市场竞争压力的加剧，来营业部谈费率、转托管的客户异常的多，我因为身处前台，所以接触了很多这样的客户，和客户谈费率、套近乎，这样的工作已经是日常工作重要的组成部分，在与这样客户的交谈中，我深知攻城为下、攻心为上的策略，与客户建立感情基础是能不能把客户留下的关键，对于一些市值较大，需求较为复杂的客户要求转托管的，我即尽人之所能事，通过自己的努力，通过同事们的帮助，对证券市场股民心态的有了更为深层次的认识。

2.在县城拓展客户，寻找营业部的下线，先后到**、**苦苦寻觅发展经纪人，最后在**发展了一名兼职经纪人。

3.手机营销的工作，自从总部反动了“手机证券”营销的吹风行动以来，我一直给周边的客户营销我公司的炒股手机，以配合总部的这次营销行动，最后成功的营销了**客户愿意使用本公司的炒股掌上机。

4.短信咨询的工作，因公司在移动平台的使用上，耗资巨大，总部已察觉此问题，长此以往要做冤大头，遂发号各营业部立即停止使用该移动短信平台，改用由移动研发的经济实用新型的次一代短信工具—移动飞信。当然，要想发飞信，就得加飞信!客服部在一段时间内完成了由原有移动短信平台向移动飞信转轨加兼顾的初步工作，本人认真的配合客服部的方经理的工作。

5.本人在营业部从事了咨询的工作。“咨询工作不好做”这是一句从老工作人员中常听到的话，的确也是如此!我在从事这项工作的时候具体表现为，每天早上结合当天晨会的精要给个位投资者发送当天盘面的看法以及个股的推荐，对营业部qq群的维护。客户水平参差不齐，有的口味重，有的口味淡，真是众口难调!做好这项工作还是要多加强学习，积累经验，把自己水平提高是硬道理啊!

6.与客户建立长久的合作感情，客户是我们的生活的源泉，是我们公司事业长青之树的根基，为了这一点，我和客服部的同仁常常月黑风高的潜入客户家中做客户工作，虽然有时候客户给我们冷脸看，但是我们希望用我们胸中的热情去融化客户心中的那块坚冰，正是因为这样，一些客户和我们成为了忘年交。

7.配合电脑部做好机房测试工作，机房历来有营业部的心脏之称，机房的安全是营业部能安全正常运营的保证，所以营业部周六常常出现我的身影，因为我在做测试。

8.最近行情比较活跃，董事长号召我们要走出去，要做行商。所以市场部常常深入到人民群众中间去搞宣传，搞营销。我随他们先后走访了**小区、**小区、**小区、**公园等地，从这些活动中认识到了我们要以人民群众喜闻乐见的形式去营销我们公司，才能收到事半功倍的效果。

千里之行，始于足下。我相信在董事长大视野、大发展、大开放思路的指引下，只要我们脚踏实地、夯实实务、勤于学习，我们必将站上胜利的巅峰。