這一切都是從我讀了GurHuberman的一篇論文開(kāi)始的，這篇論文的題目是《傳染性專(zhuān)業(yè)化和強(qiáng)化:匿名事件》。大集成IntegratedPublicUseMicroDataSeries之前有世界銀行的宏觀數(shù)據(jù)，之后有IPUMS的微觀數(shù)據(jù)。

相信很多人都想過(guò)讓人工智能幫你賺錢(qián)，但是怎么做呢？瑞士日內(nèi)瓦的金融數(shù)據(jù)顧問(wèn)gatanrickter最近發(fā)表了一篇文章，介紹了他使用Python和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助股票交易的經(jīng)驗(yàn)。他最終產(chǎn)品的收益率跑贏了長(zhǎng)期處于牛市的標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)。雖然這篇文章沒(méi)有完全公開(kāi)他的方法，但是發(fā)表的內(nèi)容可能會(huì)給我們帶來(lái)如何利用人工智能炒股的啟示。

這聽(tīng)起來(lái)可能不多，但當(dāng)我們處理大量高流動(dòng)性資本時(shí)，對(duì)沖基金的利潤(rùn)是相當(dāng)可觀的。更激進(jìn)的方法也能獲得更高的回報(bào)。這一切都是從我讀了GurHuberman的一篇論文開(kāi)始的，這篇論文的題目是《傳染性專(zhuān)業(yè)化和強(qiáng)化:匿名事件》。

目前每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)人員必備的技能就是找數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)。目前市場(chǎng)上的各類(lèi)培訓(xùn)教育機(jī)構(gòu)，側(cè)重于“處理數(shù)據(jù)”和“分析數(shù)據(jù)”，而很少關(guān)注“發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)”。其實(shí)，沒(méi)有數(shù)據(jù)的來(lái)源，怎么可能有分析處理的能力？因此，本文重點(diǎn)分享一些未知但非常有用的數(shù)據(jù)源。首先請(qǐng)拿出世界上最權(quán)威的數(shù)據(jù)來(lái)源，有詩(shī)贊:混沌先分盤(pán)古，太極兩儀四象懸；如果問(wèn)數(shù)據(jù)的大來(lái)源，官網(wǎng)里的世界銀行。

它看起來(lái)像這樣:那么，請(qǐng)離開(kāi)IPUMS！大集成IntegratedPublicUseMicroDataSeries之前有世界銀行的宏觀數(shù)據(jù)，之后有IPUMS的微觀數(shù)據(jù)。有詩(shī)稱(chēng)贊:取火可免食鮮，神農(nóng)嘗百草，伏羲畫(huà)卜筮之前。人類(lèi)數(shù)據(jù)IPUMSIPUMS的數(shù)據(jù)由燈塔國(guó)家的微觀數(shù)據(jù)樣本和國(guó)際人口普查數(shù)據(jù)組成，來(lái)自地球上各個(gè)國(guó)家的官方數(shù)據(jù)，共涉及6億多條記錄。

做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)總是有很多新奇的想法，希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)驗(yàn)證自己的想法，但總是苦于沒(méi)有數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析?？梢?jiàn)，數(shù)據(jù)分析的第一步是收集各種數(shù)據(jù)網(wǎng)站，這么多年在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中收集了很多數(shù)據(jù)網(wǎng)站，今天就把這些寶藏網(wǎng)站分享給大家。這里數(shù)據(jù)最全的網(wǎng)站，首先我們對(duì)各種網(wǎng)站有一個(gè)了解，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)來(lái)源，我們做一個(gè)簡(jiǎn)單的分類(lèi)，主要分為四類(lèi):1。開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)UCI:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集網(wǎng)站地址:數(shù)據(jù)和用途:網(wǎng)站收錄了超過(guò)400個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)集，包括分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸等算法，而且都分類(lèi)得很好，所以選擇和使用起來(lái)非常容易。