《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。

边缘计算网关功能和应用场景有哪些

数据处理与分析在数据传输到云端之前,边缘计算网关可以对数据进行初步处理和分析。这包括数据清洗、过滤、聚合和压缩等操作,以减少数据传输量并提高云端分析的效率。例如,在智慧交通场景中,边缘计算网关可以实时处理来自交通监控设备的数据,分析交通流量和拥堵情况,为交通管理提供及时准确的信息支持。安全性保障边缘计算...

...数字工信”运行监测数据购买、清洗处理和分析应用公开招标公告

2、CA证书办理:有意参与投标的潜在投标人,应在招标文件购买完成后尽快与“中招联合招标采购平台(http365trade)”联系申请办理北京CA证书的购买事宜,以免延误投标。已办理北京CA公司签章且数字证书在有效期内的单位不需重复办理。CA证书售后不退,证书自发售之日起1年内有效。3、如有操作疑问或CA...

数据处理是什么工作

数据清洗：对收集到的数据进行清理，去除无效或错误的数据，确保数据的质量和一致性。数据清洗是确保数据准确性和完整性的关键步骤。例如，数据分析师可能会发现某些数据条目缺失或重复，需要通过编写脚本或使用数据清洗工具来修复这些问题。数据转换：将数据转换成机器能够接收的形式，以便进行进一步的处理。数据转换包括格式...

专访镁伽科技:AI for Science 时代来临,需要下一代数据基建

不谈数据治理,就没有优秀的AI模型,得到的也只能是“垃圾进,垃圾出”,诺奖成果蛋白质结构预测模型AlphaFold2前期就耗费了大量精力对数据进行预处理。在镁伽看来,数据治理不仅是数据清洗、转换、合并等能力,本质上其实是个软硬件协同问题。尤其生命科学实验室设备通常来自不同品牌,接口也不一样,因此数据格式本身就存在...

投资学专业如何结合大数据和人工智能技术提升投资决策效率?

解决方案是加强数据清洗和预处理工作，提高数据的质量和可靠性(www.e993.com)2024年11月10日。算法解释性：人工智能算法可能具有黑盒性，这可能影响投资者对算法的信任。解决方案是发展解释性AI技术，使投资者能够更好地理解和解释AI模型的决策过程。法规和监管：金融领域的法规和监管限制了人工智能技术的应用。解决方案是加强与监管部门的沟通和合作...

研究|吕指臣、卢延纯:数据要素高质量供给的全链路建设框架

其目的是集中管理和存储数据,以便后续的数据分析、数据挖掘、业务智能和决策支持等任务,通常涉及数据的收集、传输、清洗和存储。这个环节是数据分析和挖掘的重要一环,主要是为了确保数据的完整性可靠性,并为后续的数据处理和应用打下基础。2.数据治理。数据要素高质量供给的前提是把相关数据治理好,即通过制定规范、...

港大打造LightRAG:让大模型RAG高效又便宜

具体而言,建立索引的过程包括数据清洗、分词处理、向量化表示以及索引结构的优化设计。通过这些步骤,RAG系统能够高效地组织和存储大量数据,使后续的检索过程更加迅速和准确。此外,索引的设计还需考虑数据的可扩展性和更新频率,以保证系统在面对不断增长和变化的数据时,依然能够保持高效的检索能力。

丁道勤:生成式人工智能训练阶段的数据法律问题及其立法建议 |...

本文主要从微观层面观察大模型训练阶段各环节所涉及的数据收集和处理的法律问题,因为机器学习细分为问题定义、数据收集、数据清洗、汇总统计审查、数据分区、模型选择、模型训练和模型部署等八个步骤/过程。对法律研究而言,可以划分为处理数据(包括前七个步骤)和运行模型。生成式AI训练阶段的数据保护问题集中于预训练和...

数据量多大才算「大数据」,如何定义大数据

运满满研究院院长徐强认为，“大”是必要条件，但非充分条件。基于移动互联网用户规模红利，国内平台型企业比较容易获取大量数据，但数据不是越多越好，无用数据就像噪音，会给数据分析、清洗、脱敏和可视化带来负担。这也正如阿里巴巴集团董事局主席马云在某次演讲中说的：“很多人以为大数据就是数据量很大，其实大数据...