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金融数据分析研究案例,python金融数据分析

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1、202003_读书笔记_《 金融 数据分析导论》主要内容:以基础金融数据为基?。?讨论这些数据的汇总统计和相关可视化方法，然后分别介绍商业、金融和经济领域的基本时间序列分析和计量经济模型 。通过对实用方法金融 数据分析、R和实用案例的介绍，来展示书中所讨论方法的实现 。书中提到的参考网站:阅读计划:本来计划这周看完整本书 ， 但是鹅，我周六早上就开始看这本书了 。这本书的真正阅读似乎不可避免地要推迟到下周 。首先，我每天有40到60分钟(早上)看这本书 。

所有的模型都是错的，但有些是有用的，有些是危险的 。2020年3月14日星期六:资产回报率:大部分金融-3/针对的是资产回报率，而不是资产价格 。Campbell1997年使用了1997年的资产回报率，原因如下:1 .对于普通投资者来说，它代表了一个自由尺度的投资机会的完整总结和概括；2.资产收益率序列具有更好的统计特征，也更容易处理 。

2、大数据有哪些具体的应用 案例1 。预测市场趋势:通过分析大量的市场数据和消费者行为，预测市场趋势和需求变化，辅助企业决策 。2.个性化推荐:通过分析用户的历史数据和行为，推荐符合其兴趣和需求的产品和服务 。3.舆情监测:通过分析社交媒体等平台的大量数据，及时了解公众对某一事件或产品的反应，从而帮助企业及时应对 。4.金融风险控制:通过分析大量金融数据，识别和预测风险，协助金融机构进行风险控制 。
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6.医疗健康管理:通过分析医疗数据，完善医疗资源配置和健康管理机制 ， 辅助临床诊断和疾病治疗 。7.制造:通过传感器信息和工厂数据的分析，优化生产流程，提高生产效率 。8.移动广告优化:通过对用户移动行为数据的分析，提供个性化的广告推荐和投放策略，提高广告效果 。9.能源管理:通过对能源消耗数据的分析，优化能源利用 ， 提高能源效率 。

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