【摘 要】
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数据科学需要数理统计、计算机和专业知识等,过程中需要收集、清理、转换和操作数据,探索性分析以及采用机器学习等方法对数据进行建模,并根据需要进行数据可视化。投资学中
【基金项目】
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东北财经大学研究生教学改革研究项目(yjzx201720)的研究成果
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数据科学需要数理统计、计算机和专业知识等,过程中需要收集、清理、转换和操作数据,探索性分析以及采用机器学习等方法对数据进行建模,并根据需要进行数据可视化。投资学中的量化投资正是实现了数据科学在金融领域的应用,数据科学对量化投资的稳健性有重要的借鉴意义,智能投顾的出现更是加强了这方面的发展。数据科学的全流程思维给量化投资的启示有:实现模型、编程与业务的真正融合,理解数据,熟悉业务、构建逻辑,注重忽略的内容。
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