數(shù)據(jù) 挖掘方向，如數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù) 挖掘，數(shù)據(jù)存儲，/記下數(shù)據(jù)分析的四個步驟:數(shù)據(jù)采集，/123python還需要學(xué)什么？Python是一種編程語言。數(shù)據(jù) 挖掘是加工工藝，數(shù)據(jù)挖掘建議多學(xué)學(xué)數(shù)學(xué)和算法。
decisionsupportsystem(簡稱dss)是通過數(shù)據(jù)、模型和知識，以人機交互的方式輔助決策者進行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計算機應(yīng)用系統(tǒng)。它是管理信息系統(tǒng)向更高層次發(fā)展而產(chǎn)生的一種先進的信息管理系統(tǒng)。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調(diào)用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量。
分類、決策步驟、基本結(jié)構(gòu)和發(fā)展過程自20世紀70年代提出決策支持系統(tǒng)的概念以來，決策支持系統(tǒng)得到了很大的發(fā)展。1980年，Sprague提出了決策支持系統(tǒng)的三組件結(jié)構(gòu)(對話組件、數(shù)據(jù)組件和模型組件)，定義了決策支持系統(tǒng)的基本組成，極大地推動了決策支持系統(tǒng)的發(fā)展。
量化投資策略與技術(shù)第一章量化投資概念1.1什么是量化投資21.1.1量化投資的定義21.1.2量化投資的誤區(qū)31.2量化投資與傳統(tǒng)投資的比較61.2.1傳統(tǒng)投資策略的劣勢61.2.2量化投資策略的優(yōu)勢71.2.3量化投資與傳統(tǒng)投資策略的比較81.3量化投資的歷史101.3.3 1.3.2海外量化基金的發(fā)展121.3.3量化投資在中國121第二章量化選股252.1多因素262.1.1基本概念272.1.2策略模型272.1.3實證案例:多因素選股模型302.2風(fēng)格輪動352.2。82.2.3策略模型402.2.4實證案例:中信標準普爾風(fēng)格412.2.5實證案例:大小風(fēng)格442.3行業(yè)輪動472.3.1基本概念472.3.2m2行業(yè)輪動策略502.3.3市場情緒輪動策略522.4資金流向562.4.1基本概念562
3、怎么才能堅持自學(xué) 數(shù)據(jù)分析簡單提出四點要求:1。理論知識要廣，涉及數(shù)學(xué)、市場、技術(shù)。對數(shù)據(jù)的要求和敏感度，包括統(tǒng)計知識，市場調(diào)研，模型原理等。2.常規(guī)分析工具的使用，包括數(shù)據(jù)庫、-3挖掘、統(tǒng)計分析工具、常用辦公軟件(Excel、PPT、思維導(dǎo)圖)等。3.有一定的業(yè)務(wù)理解能力，能理解業(yè)務(wù)背后的業(yè)務(wù)邏輯。因為只有了解了業(yè)務(wù)問題，才能轉(zhuǎn)化為a 數(shù)據(jù)分析問題，從而滿足部門的要求。
