数据挖掘大赛作品

数据 挖掘方向，如数据整理，数据 挖掘，数据存储，/记下数据分析的四个步骤:数据采集，/123python还需要学什么？Python是一种编程语言。数据 挖掘是加工工艺，数据挖掘建议多学学数学和算法。

decisionsupportsystem(简称dss)是通过数据、模型和知识，以人机交互的方式辅助决策者进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统向更高层次发展而产生的一种先进的信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

分类、决策步骤、基本结构和发展过程自20世纪70年代提出决策支持系统的概念以来，决策支持系统得到了很大的发展。1980年，Sprague提出了决策支持系统的三组件结构(对话组件、数据组件和模型组件)，定义了决策支持系统的基本组成，极大地推动了决策支持系统的发展。

量化投资策略与技术第一章量化投资概念1.1什么是量化投资21.1.1量化投资的定义21.1.2量化投资的误区31.2量化投资与传统投资的比较61.2.1传统投资策略的劣势61.2.2量化投资策略的优势71.2.3量化投资与传统投资策略的比较81.3量化投资的历史101.3.3 1.3.2海外量化基金的发展121.3.3量化投资在中国121第二章量化选股252.1多因素262.1.1基本概念272.1.2策略模型272.1.3实证案例:多因素选股模型302.2风格轮动352.2。82.2.3策略模型402.2.4实证案例:中信标准普尔风格412.2.5实证案例:大小风格442.3行业轮动472.3.1基本概念472.3.2m2行业轮动策略502.3.3市场情绪轮动策略522.4资金流向562.4.1基本概念562

简单提出四点要求:1。理论知识要广，涉及数学、市场、技术。对数据的要求和敏感度，包括统计知识，市场调研，模型原理等。2.常规分析工具的使用，包括数据库、-3挖掘、统计分析工具、常用办公软件(Excel、PPT、思维导图)等。3.有一定的业务理解能力，能理解业务背后的业务逻辑。因为只有了解了业务问题，才能转化为a 数据分析问题，从而满足部门的要求。