《微观量化百问》第十二期 金融数据的复杂性及数据处理的重要性

数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。

如何进行大数据治理?

数据质量管理是确保数据准确性、完整性和一致性的过程。这包括:??数据清洗:识别和纠正数据中的错误和不一致。??数据验证:确保数据符合预定的格式和规则。??数据监控:持续监控数据质量,并在问题出现时进行干预。3.加强数据安全措施数据安全是保护数据免受未经授权访问和泄露的关键。这包括:??访问控制:...

干货| 日采100W新闻数据,如何实现新闻自动分类

数据清洗主要用于提升文本质量,统一和对齐各个数据渠道的文本格式,具体而言其内容包括:◆滤除或统一替换特殊符号,如html标签,emoji表情等;◆去除与新闻类别无关的特殊前缀、小尾巴等文本(如网站名);◆去重,减少运算量,同时避免重复文本影响聚类算法的聚类中心,对于海量长文本的去重可以参考SimHash算法;2...

财务数据分析需要学哪些内容

随着大数据时代的到来,财务人员需要掌握大数据分析技能,包括数据获取、清洗、整理、挖掘和可视化设计及分析。大数据技术可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,为决策提供支持。例如,利用大数据分析,企业可以实时监测财务数据,识别潜在的财务风险,从而提前采取措施。此外,智能财务和财务云等新兴技术将进一步推动财务数据分...

AI制药,风往哪吹——第一财经《未来产业系列白皮书丨AI制药篇》发布

所以我认为,英伟达的做法还是很贴合实际的,他并没有选择将自身业务范围拓展到这个领域。因为AI制药公司的数据和人才资源都需要很长时间的积累,如果一家科技公司转型到这一领域,这部分业务规模占到公司整体营收的比例可能不会很大,其业务优先级也将较低,这是不利于AI制药发展的。与其如此,还不如将自己的算力优势与其...

腾讯云 AIGC 存储解决方案全面升级,数据清洗、训练效率翻倍

马文霜：对，包括我们的数据清洗其实它不一定是ForAI的，我们还可以更大的数据清洗场景，包括我们跟大数据生态结合起来，但大数据那一块的能力的话，其实它不一定是AI相关的，还有包括像我们CFSTurbo的话，其实它还有很大一部分是在为隐私渲染，它其实也是需要很大的读写带宽的(www.e993.com)2024年11月10日。相对来说我们整个的方案的话它是...

大模型在数据领域的十大价值应用

数据合规性检查:★★★☆☆(3星)异常检测和数据质量监控:★☆☆☆(1星)下面,我会对每个应用进行详细介绍,包括推荐的理由,详细的案例,希望带给你新的启示。01数据清洗和标准化理由:数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务,LLM能够理解多种数据格式和上下文,可以高效地执行这类任务。随着企业非结构化数...

智能汽车如何进行数据闭环?

01数据闭环是智能汽车的关键技术,通过AI大模型等新技术对数据挖掘、自动标注、模型训练、仿真测试进行升级。02数据闭环的主要流程包括数据采集、数据传输、数据存储、数据预处理、数据清洗、自动标注、模型训练、仿真测试、车端验证、数据回灌。03其中,多模态大模型技术通过融合视觉、语言和传感器数据,生成逼真的虚拟环境...

92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了

数据量1.互联网有版权的数据太少了。绝大部分数据都存在版权隐患2.互联网真人互动产生的数据有上限,且目前文本域快走到头了3.互联网数据平均质量太差。之前有研究表明,低质量数据多了会降低大模型效果4.互联网上,可以用来训练的长上下文数据非常少...

数据为王!人工智能领域的数据服务产业深度剖析!

三、数据处理:从原始到智慧的转变有了数据之后,接下来的工作就是对其进行处理。数据处理是数据服务产业中的核心环节,它包括了数据清洗、数据标注、数据增强等多个步骤。数据清洗:原始数据往往包含大量的噪声和无效信息,需要通过数据清洗来去除这些“杂质”,保证数据的准确性和一致性。