收益提升

调整不同方面以获得ORACLE_SQL性能上的显著改进。

基于梯度提升决策树算法的广告投放收益预测项目，数据全、代码全、文档也挺详细。适合想用大数据技术实际商业问题的你，尤其是广告优化场景下的数据。 广告投放策略优化的实验项目，数据集+实验代码+6000 字实验报告，内容实在。用的是梯度提升决策树，在广告收益预测这块还蛮常见，效果也不错，关键是实现不复杂，逻辑清晰。 项目用Python做数据，适合入门也适合做毕设或实战练手。代码结构清楚，基本就是用pandas清洗数据、sklearn跑模型，响应也快，跑起来没啥坑。尤其是你想了解机器学习在广告投放上的应用，这个就挺有参考价值。 数据维度还挺丰富，涉及媒介类型、播放频次、费用等字段。你可以自己动手做特征

ZSmart国内主要大数据项目简介 | 序号 | 项目名称 | 项目介绍 | 项目收益 ||------|-------------------------------|-------------------------

总统的支持率居然也能用来选股？嗯，还真行。这篇文章就搞了个挺有意思的活——搞了个从 1981 年到 2019 年的PEAR 指数，也就是美国总统经济支持率，拿来研究它对股票横截面收益的影响，发现还真有点门道。波动大的股票和总统支持率联动性强，叫PEAR 贝塔。结果呢？那些 PEAR 贝塔高的股票，后面表现反而不咋地，干不过低 PEAR 贝塔的。还不是一次两次，整整能持续一年！它不只是适合在美股上玩，文章里还扩展到其他国家试了试，效果也还行。对搞资产定价模型、写策略的你来说，算是个挺新鲜的思路，尤其是在政治因素这种平时容易忽略的维度上发力，能给策略增点色。另外还有不少配套资源可以一起看，比如用M

在 MATLAB 中，修正的计算机版本常常指的是为了特定问题或者定制化计算需求的版本，尤其是在金融领域中。比如，固定收益计算就是一个重要的主题，评估债券等证券的价值。这些计算不仅仅是评估债券价格这么简单，还涉及到了现值、贴现率、到期日等关键概念，都是金融中必不可少的内容。MATLAB 了强大的工具来这些计算，bond函数就可以用于计算债券的价格、收益率等指标。通过灵活调整模型中的各种参数，你可以根据市场情况精准计算各种固定收益产品的价值。对于金融师来说，这个工具有用。如果你对债券定价、利率等感兴趣，修正的计算机版本绝对是一个值得探索的资源。而且，如果你在这类问题时需要更多的细节，像是久期和凸性

《C++数值配方》详细介绍了债券和固定收益类产品的定价原理，适合初学者入门。本书的编程示例简洁高效，是学习量化编程的理想选择，读者需具备一定的固定收益产品定价基础。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

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通过加强业务协作，将分散在供应链金融、人人贷、保理等业务系统中的数据集中整合到数据平台，建立企业级视图，促进业务的集成和协作。这不仅为企业级分析和交叉销售提供基础，还为金融业务创新创造了有利条件。同时，提升数据建设效率和数据质量，改善企业整体数据的实用性和安全性，有效推动IT系统的建设和运行效率。