金融数据分析

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京东金融大数据分析平台
海量数据时代,数据分析需求紧迫。京东金融构建大数据分析平台,助力企业有效利用数据实现精准决策。
Python金融大数据分析实战
聚焦金融行业,这套大数据挖掘分析实战教程整合了从理论到实践所需的全部资料,包括详细的文档讲解、完整的代码实现以及相关软件工具。
金融大数据分析配套代码
Python语言编写的金融大数据挖掘和分析案例配套代码。
金融大数据分析技术解决方案应用案例
金融系统包括对公客户综合积分子系统、展业通客户综合收益分析子系统、授信客户资金结算子系统、对公柜面交易流水分析子系统等。
京东金融大数据分析平台总体架构演示文稿
京东金融大数据分析平台的整体架构演示文稿,可供架构设计参考。
关联规则算法在金融数据分析中的创新研究
这篇硕士毕业论文于2008年1月发布,探讨了关联规则算法在金融数据分析中的应用。详细介绍了对Apriori算法的改进,引入hecker确信因子以过滤无效规则。采用了一种创新的股票数据预处理算法进行数据预处理,并通过对上交所部分股票数据的分析验证了算法的有效性。
CDR数据分析
利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析,便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。
手机销售数据分析
手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件(.ipynb)包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据,我们可以揭示出有价值的见解,例如: 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎,以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况,找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势,帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库,我们可以对销售数据进行全面的探索和分析,为业务决策提供数据支持。
IT运维数据分析
IT运维大数据及综合分析系统PPT,内容全面,值得参考。
XML数据分析工具
这款工具能够高效地解析XML数据,为公司和个人提供了强大的数据分析支持。