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金融数据挖掘学术型能在哪些部门工作
金融数据挖掘学术型能在哪些部门工作
2024-05-07 19:58:49
提问者: 负债人
8个回答
#热议#
信用卡申请个性化分期服务?
匿名
2024-05-07 19:58:49
最佳回答
1、搞金融就业比较好。金融行业的薪水与其他行业相比还是蛮高的。2、工作了以后你会发现,除了纯粹的算法研究的工作以外,其他的工
了,因此,从这一点上考虑如果你积累了许多金融知识,业务上的理
论储备,在你以后的工作上会有很大好处。况且你对金融又很感兴
趣,而且对计算机(我的理解是j**a,c/c++之类的编程语言)又不感兴趣。3、不论是搞数据挖掘还是金融统计,一项最重要的技能是sas,这个
是你从事统计金融或者数据挖掘的最基本的竞争力,如果搞的精的
话,可以称作是核心竞争力,只要你把sas搞精通了,你依然可以去从
事大部分的数据挖掘工作。因此,你的就业面会更广一点。总之,积累金融知识、学好sas,不论将来你从事金融行业的工作还是
数据挖掘工作,都将得心应手。答案2:数据挖掘有发展 金融统计就业前景能好一些 金融统计应
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大数据金融目前有哪些技术支持?
8
回答
2024-05-07 23:04:45
提问者: 未知
金融行业会运用到很多大数据,但是大数据也会有很多方面的应用。下面来看看大数据在金融行业的应用都是什么。根据数据显示,**大数据it应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行业占比最高,占大数据it应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),**和**疗分别为第四和第五。根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示:在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、...
大数据技术在金融行业有哪些应用前景
9
回答
2024-05-07 02:00:52
提问者: 未知
你好,随着大数据时代的到来,其在金融行业的应用也将越来越广泛,例如:利用股票、基金等历史数据进行分析市场价格变动的规律及其与**政策的关系;通过对比中外金融市场数据差异,预测市场走向;**利用金融产品历史数据分析政策有效性,制定更加合理的宏观政策;通过对客户偏好数据等的分析,对金融产品进行预期估值等等,总之大数据分析技术也在不断完善,现在很多公司也在将大数据和分析的方法结合到金融市场的分析中,以后...
大数据在金融行业有哪些典型应用
10
回答
2024-05-07 01:56:28
提问者: 未知
天云在金融行业深更多年,主要的应用场景分为以下几类。1,大数据,小分析:给予天云大数据**的数据仓库项目,简单来说就是做**分析,通过构建cube来对数据进行分析。2,大数据,大分析:全量数据进行数据挖掘与机器学习,打破人固有思维**,进行业务创新。3,查询分析:典型的nosql数据库适用场景,例如历史数据查询,银行冠字号码查询等。4,流式分析:**驱动架构,对银行中的大额变动提醒,vip人员及时...
大数据金融目前有哪些技术支持?
8
回答
2024-05-07 08:36:11
提问者: 未知
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大数据技术在金融行业有哪些应用前景?
6
回答
2024-05-07 11:31:21
提问者: 未知
经过多年的发展与积累,金融领域已具备海量数据,正在步入大数据时代的初级阶段,因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。随着大数据技术的完善,大数据在金融领域发挥的作用将越来越大,在应用广度和深度上还有很大的进步空间,金融大数据发展势头强劲。金融领域具备海量数据,非常适合与大数据技术相结合,因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。通过互联网、云计算等信息技术来处理海量数据,从而更好地了...
量亿数据提供哪些金融数据api接口?
7
回答
2024-05-07 14:43:37
提问者: 未知
量亿数据专门做金融数据api的,类别有股票、期货、期权、外汇、外盘、基本面等。而且可以在线调试
统计学中数据挖掘和金融统计哪个有发展 就业前景好嘀嗒网
4
回答
2024-05-07 05:52:01
提问者: 未知
问题:统计学中数据挖掘和金融统计哪个有发展 就业前景好?问题描述:另外 统计学中的金融统计不可以在国考中以金融学报考吧?答案1:建议做金融统计。看你的情况不论是兴趣还是技能,金融统计是最佳的选择。具体原因:1、搞金融就业比较好。金融行业的薪水与其他行业相比还是蛮高的。2、工作了以后你会发现,除了纯粹的算法研究的工作以外,其他的工了,因此,从这一点上考虑如果你积累了许多金融知识,业务上的理论储备,在...
**金融部门与财经类大学的合作有哪些
1
回答
2024-05-07 00:15:18
提问者: 未知
只要涉及金融的管理,发展,规划和预防都需要合作,细的东西就太多太多了
金融行业偏爱的数据挖掘工具有哪些
4
回答
2024-05-07 10:53:13
提问者: 未知
数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度,主要的数据挖掘方法包括:(1)决策树方法:利用树形结构来表示决策集合,这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是id3方法,后来又发展了其它的决策树方法。(2)规则归纳方法:通过统计方法归纳,提取有价值的if-then规则。规则归纳技术在数据挖掘中被广泛使用,其中以关联规则挖掘的研究开展得...
数据挖掘技术在哪个领域应用最好?电信,金融,互联网?
3
回答
2024-05-07 06:12:05
提问者: 未知
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