金融行业数据分析

简介: 本文研究全球及中国市场金融行业数据分析现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势

本文研究全球及中国市场金融行业数据分析现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势。
根据QYR(恒州博智)的统计及预测,2021年全球金融行业数据分析市场销售额达到了 亿美元,预计2028年将达到 亿美元,年复合增长率(CAGR)为 %(2022-2028)。地区层面来看,中国市场在过去几年变化较快,2021年市场规模为 百万美元,约占全球的 %,预计2028年将达到 百万美元,届时全球占比将达到 %。
地区层面来说,目前 地区是全球最大的市场,2021年占有 %的市场份额,之后是 和 ,分别占有 %和 %。预计未来几年, 地区增长最快,2022-2028期间CAGR大约为 %。
从产品产品类型方面来看,软件占有重要地位,预计2028年份额将达到 %。同时就应用来看,定价溢价在2021年份额大约是 %,未来几年CAGR大约为 %。
从企业来看,全球范围内,金融行业数据分析核心厂商主要包括Deloitte、Verisk Analytics、IBM、SAP AG和LexisNexis等。2021年,全球第一梯队厂商主要有Deloitte、Verisk Analytics、IBM和SAP AG,第一梯队占有大约 %的市场份额;第二梯队厂商有LexisNexis、PwC、Guidewire和RSM等,共占有 %份额。
本文重点分析在全球及中国有重要角色的企业,分析这些企业金融行业数据分析产品的市场规模、市场份额、市场定位、产品类型以及发展规划等。
主要企业包括:

Deloitte
Verisk Analytics
IBM
SAP AG
LexisNexis
PwC
Guidewire
RSM
SAS
Pegasystems
Majesco
Tableau
OpenText
Oracle
TIBCO Software
ReSource Pro
BOARD International
Vertafore
Qlik

按照不同产品类型,包括如下几个类别:

服务
软件

按照不同应用,主要包括如下几个方面:

定价溢价
预防和减少欺诈和浪费
获得客户见解
其他

重点关注如下几个地区:

北美
欧洲
中国
日本
南美

本文正文共8章,各章节主要内容如下:
第1章:报告统计范围、产品细分及全球总体规模及增长率等数据,2017-2028年;
第2章:全球不同应用金融行业数据分析市场规模及份额等;
第3章:全球金融行业数据分析主要地区市场规模及份额等;
第4章:全球范围内金融行业数据分析主要企业竞争分析,主要包括金融行业数据分析收入、市场份额及行业集中度分析;
第5章:中国市场金融行业数据分析主要企业竞争分析,主要包括金融行业数据分析收入、市场份额及行业集中度分析;
第6章:全球金融行业数据分析主要企业基本情况介绍,包括公司简介、金融行业数据分析产品、金融行业数据分析收入及最新动态等;
第7章:行业发展机遇和风险分析;
第8章:报告结论。

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
Python数据分析与机器学习在金融风控中的应用
Python数据分析与机器学习在金融风控中的应用
93 12
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
数据挖掘实战:Python在金融数据分析中的应用案例
Python在金融数据分析中扮演关键角色,用于预测市场趋势和风险管理。本文通过案例展示了使用Python库(如pandas、numpy、matplotlib等)进行数据获取、清洗、分析和建立预测模型,例如计算苹果公司(AAPL)股票的简单移动平均线,以展示基本流程。此示例为更复杂的金融建模奠定了基础。【6月更文挑战第13天】
1051 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python机器学习专栏】金融数据分析中的机器学习应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了机器学习在金融数据分析中的应用,如股价预测、信用评分、欺诈检测、算法交易和风险管理,并以Python为例展示了如何进行股价预测。通过使用机器学习模型,金融机构能更准确地评估风险、识别欺诈行为并优化交易策略。Python结合scikit-learn库简化了数据分析过程,助力金融从业者提高决策效率。随着技术发展,机器学习在金融领域的影响力将持续增强。
456 0
|
5月前
|
数据挖掘 数据处理 Python
金融数据分析与NumPy的高效实践
【4月更文挑战第17天】本文介绍了NumPy在金融数据分析中的高效应用。通过三个案例展示了NumPy如何用于时间序列分析(计算股票日收益率)、风险度量计算(VaR和CVaR)以及相关性和协整性分析。NumPy的多维数组操作和统计函数大大提升了金融分析的效率,使其成为Python金融分析的重要工具。随着金融科技发展,NumPy在金融领域的角色将更加关键。
|
5月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
实战案例:Pandas在金融数据分析中的应用
【4月更文挑战第16天】本文通过实例展示了Pandas在金融数据分析中的应用。案例中,一家投资机构使用Pandas加载、清洗股票历史价格数据,删除无关列并重命名,将日期设为索引。接着,数据被可视化以观察价格走势,进行基本统计分析了解价格分布,以及计算移动平均线来平滑波动。Pandas的便捷功能在金融数据分析中体现出高效率和实用性。
|
5月前
|
数据采集 NoSQL 数据可视化
掌握金融数据分析的基本方法和工具
在金融数据分析的基本方法中,由于金融数据本身所具有的高复杂性,很多情况下需要借助数学模型来描述金融数据的特征。因此,金融数据分析通常会涉及到多个数学模型,这些模型的建立与求解都离不开统计计算和数据可视化。
|
数据挖掘
金融数据分析熟练使用Excel(4)
金融数据分析熟练使用Excel(4)
124 0
金融数据分析熟练使用Excel(4)
|
数据挖掘
金融数据分析熟练使用Excel(3)
金融数据分析熟练使用Excel(3)
153 0
金融数据分析熟练使用Excel(3)
|
数据挖掘 数据安全/隐私保护
金融数据分析熟练使用Excel(2)
金融数据分析熟练使用Excel(2)
113 0
金融数据分析熟练使用Excel(2)
|
数据挖掘
金融数据分析熟练使用Excel(1)
金融数据分析熟练使用Excel(1)
323 0
金融数据分析熟练使用Excel(1)

热门文章

最新文章