快来看,数据分析BI软件居然也能完成基金变迁大数据分析?
基金作為大眾理財(cái)?shù)膶I(yè)工具,也是資本市場(chǎng)買方的代表。深入了解基金業(yè)的變化,有助于投資者更好地進(jìn)行財(cái)富管理。對(duì)于廣大的普通投資者來說,完整閱讀并提取關(guān)鍵信息并非易事。如何將信息可視化呈現(xiàn),讓廣大投資者能快速抓住核心內(nèi)容,變的迫在眉睫。
本文章通過選取2016-2021年我國(guó)公募基金的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),從公募基金總體情況、基金公司、基金持倉(cāng)這三部分剖析基金在近六年間的變化。利用帆軟FineBI將這些變化可視化呈現(xiàn),抓取重要變化點(diǎn),剖析背后原因,幫助廣大投資者清晰認(rèn)識(shí)基金的變遷。
一、數(shù)據(jù)來源
為了完成本次數(shù)據(jù)分析作品,我們從云通數(shù)科獲取了2016-2022年期間基金的各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)后,我們根據(jù)分析內(nèi)容整理得到11張數(shù)據(jù)表。
| 序號(hào) | 表名 | 說明 |
| 1 | 行業(yè)統(tǒng)計(jì)1 | 2016-2021年期間我國(guó)公募基金數(shù)量、份額、凈值明細(xì) |
| 2 | 指數(shù)收益率(1) | 2016-2021年期間不同類型基金指數(shù)年度收益率 |
| 3 | 公募基金類型明細(xì)表20210421 | 2016-2021年期間我國(guó)公募基金分類明細(xì) |
| 4 | 基金持有人結(jié)構(gòu) | 2016-2021年期間基金不同持有人持有規(guī)模占比 |
| 6 | 基金公司信息表0419 | 基金公司成立時(shí)間、注冊(cè)地、2021年底管理規(guī)模 |
| 7 | 基金公司基金經(jīng)理數(shù)量變化 | 2016-2021年期間基金經(jīng)理變化趨勢(shì) |
| 8 | 公募基金持有股票情況信息表11 | 2016-2021年期間我國(guó)公募基金持股市值情況 |
| 9 | 2016-2021年公募基金集中度變化表(1)-Sheet0 | 2016-2021年基金公司行業(yè)集中度 |
| 10 | 2016-2021公募基金投資風(fēng)格偏好趨勢(shì)變化表1 | 2016-2012年公募基金投資風(fēng)格 |
| 11 | 基金公司基金經(jīng)理數(shù)量變化(1) | 2016-2021年新增基金公司數(shù)量變化與基金經(jīng)理變動(dòng)率 |
二、分析思路
三、數(shù)據(jù)處理
參照帆軟BI產(chǎn)品的學(xué)習(xí)教程,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理:
1、數(shù)據(jù)上傳
基于帆軟便捷的數(shù)據(jù)上傳功能,在【數(shù)據(jù)準(zhǔn)備】中添加EXCEL數(shù)據(jù)表,同時(shí),在EXCEL表添加自助數(shù)據(jù)集,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯和操作。
2、數(shù)據(jù)過濾、分組、排序
(1)過濾數(shù)據(jù):
為避免空值和異常值的影響,對(duì)9張數(shù)據(jù)表進(jìn)行了過濾操作,例如,在“公募基金持有資產(chǎn)類型明細(xì)表”中將“資產(chǎn)類型”字段為空的值予以過濾刪除。
(2)合并變量:
由于各家數(shù)據(jù)企業(yè)對(duì)于基金持有資產(chǎn)的類型分類有差異,為統(tǒng)一口徑,我們采用wind數(shù)據(jù)庫(kù)的分類,在建立自助數(shù)據(jù)集的過程中將其統(tǒng)合為以下6組,現(xiàn)金、股票、債券、權(quán)證、基金、其他,將同類型進(jìn)行了自定義分組。
四、分析結(jié)果
1、2016-2021年中國(guó)公募基金行業(yè)發(fā)展概覽
使用柱形圖和折線圖展現(xiàn)2016-2021年間基金數(shù)量、份額和凈值等信息穩(wěn)中有升、持續(xù)增長(zhǎng)的變化。
公募基金數(shù)量從2016年的3867只,增長(zhǎng)到2021年的9288只;基金份額從2016年的8.8萬億份,快速跨越至2021年的21.7萬億份,總規(guī)模也在持續(xù)增長(zhǎng),到2021年突破25萬億元。
公募基金的規(guī)模增長(zhǎng)主要受兩方面因素的驅(qū)動(dòng):基金業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)和資金的凈流入。此處采用折線圖,不同顏色的線條代表不同指數(shù)的收益率,可以清晰的看到,股票型基金指數(shù)和混合型基金指數(shù)的收益明顯高于市場(chǎng)基準(zhǔn)-上證指數(shù)。說明基金管理人的主動(dòng)管理為投資者帶來了良好的投資回報(bào)。基金份額的凈申購(gòu)能反映資金的凈流入,這六年的基金份額每年的增長(zhǎng)值為正,說明基金行業(yè)生態(tài)發(fā)展穩(wěn)定、健康。
2、2016-2021年中國(guó)基金公司變遷
從基金公司的地域分布來看,全國(guó)一共有151家基金管理人分布在20個(gè)城市,截止到2021年底,上海共有67家基金公司,管理規(guī)模超過10萬億元。無論從數(shù)量上看還是管理規(guī)模上看,上海、深圳、北京都排在前三。
3、2016-2021年公募基金持倉(cāng)變遷
公募基金持股市值變化采用儀表盤形式,不同顏色代表不同統(tǒng)計(jì)時(shí)期,儀表盤大小與持股市值正相關(guān)。從該儀表盤型圖來看,持股市值在快速上升,2018年有小幅回落,這跟當(dāng)年股市情況密切相關(guān),當(dāng)年底上證指數(shù)回落到2493點(diǎn)。從資產(chǎn)配置比例來看,這六年股票型、債券型、貨幣型、QDII型基金的資產(chǎn)配置情況較為穩(wěn)定,混合型基金逐步加大了在股票上的投資比例,同時(shí)縮小了在債券上的投資比例。
公募基金重點(diǎn)持倉(cāng)行業(yè)變化采用箱型圖的形式,一共分為6塊區(qū)域,每個(gè)區(qū)域用不同顏色反應(yīng)該年度的基金持倉(cāng)情況,矩形面積的大小跟持倉(cāng)市值正相關(guān)。
五、可視化作品
六、數(shù)據(jù)分析BI軟件的兩大優(yōu)點(diǎn)
1、FineBI便捷多功能的可視化操作提供了有效的路徑。
2、能實(shí)現(xiàn)在短短的時(shí)間內(nèi)掌握使用方法,成長(zhǎng)為熟練運(yùn)用軟件制作可視化儀表盤的“數(shù)據(jù)工程師”。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的快来看,数据分析BI软件居然也能完成基金变迁大数据分析?的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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