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    数据化营销圈子:城市数据应用、数据挖掘分析、咨询分析方法、营销引流

    下面是未来2个月主要的分享内容: 一、数据分析和数据挖掘内容 1、梳理业务逻辑、认识行业的七步分析方法 2、分析营销/销售渠道5步方法 3、6个角度和2个体系认识目标客户 4、用数据解读营销策略的原则、体系和模式 5、通过数据挖掘企业营收的机会和不足 6、以解读银行报表为例,如何制作一张总经理需要的报表 7、以银行客户体系分析为例,如何深入挖掘企业潜在的目标客户 8、数据分析师收集分析数据的方法 二、咨询分析的方法和模型 1、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业、一家公司 2、顶级咨询公司平均分析母婴市

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    哪些传统软件厂商会成为中国未来IT业的潜力股—用友篇

    又快到了一年的收获的季节,很多IT公司都开始盘点这一年来的收成,最近也总有一些网友让我评价一下IT公司的股市表现,说实话T哥从不炒股,对股票一点研究没有,我觉得中国的股票市场跟国外有一些差异,与其说分析中国的股票,不如说先研究一下政策,这两者之间有着千丝万缕的关联。 十二规划将云计算、大数据列入国家重点扶持的战略性新兴产业,IT产业也造就了一些概念股神话,但是打铁还需自身硬,随着这些概念的落地,未来的还是要靠实力吃遍天下,今天我们分析一下上市公司--用友。 为了顺应当年的趋势发展的需要,用友在2011年

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    【聚焦】如何利用大数据进行价值兑现才是正经事

    如果有一天你可以预测未来,你要做的第一件事情是什么?买彩票?第二件、第三件事情呢? 先卖个关子,我们后面再说这件事情。 大数据是个产业,广义上指的是在这个信息过载时代围绕着海量信息产生、传播、收集、处理、创造价值的整个产品链条;狭义上一般指大数据存储与处理、数据挖掘的相关产业。目前市场上利用大数据最多的一般在于分析和预测。 根据笔者10年来在这个行业的从业经验,大数据与前两年的云计算、再往前的网格计算、并行计算都是相同产业链上几个环节,它是作为概念被媒体和从业者炒作起来的。但不可否认的是,我们的社会正处于信

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    R语言股市可视化相关矩阵:最小生成树|附代码数据

    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略:使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用:优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值(VaR) R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析 深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST) MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

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    Python股市数据分析教程(二):学会它,或可以实现半“智能”炒股

    摘要: 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中,我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题,并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 注意:本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外,在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增

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    领券