金融危机下中国企业海外并购现状、特点及必要性分析,吴兰兰,,受金融危机影响,国际市场的资产价格将大幅度缩水,随之而来,也是中国企业海外整合并购的最好时机。本文对金融危机背景下我国企
2023-12-13 21:31:02 357KB 首发论文
1
天池比赛_金融风控_贷款违约预测.zip
2023-12-01 13:18:04 144KB
1
区块链-技术驱动金融.pdf 揭秘区块链 用技术重构金融
2023-11-22 17:30:42 103.87MB
1
基于pandas随机森林的简单金融交易分析模型,可以用来分析金融交易,预测股票趋势
2023-11-16 15:51:08 1KB pandas 随机森林 python
1
《随机过程及其在金融的应用》习题答案+公式原理准则汇总 习题答案包括完整的第二章、第三章、第四章、第五章。 以及针对第二章、第三章、第四章、第五章中的公式准则概念汇总等。 《随机过程及其在金融的应用》习题答案+公式原理准则汇总 习题答案包括完整的第二章、第三章、第四章、第五章。 以及针对第二章、第三章、第四章、第五章中的公式准则概念汇总等。 《随机过程及其在金融的应用》习题答案+公式原理准则汇总 习题答案包括完整的第二章、第三章、第四章、第五章。 以及针对第二章、第三章、第四章、第五章中的公式准则概念汇总等。 《随机过程及其在金融的应用》习题答案+公式原理准则汇总 习题答案包括完整的第二章、第三章、第四章、第五章。 以及针对第二章、第三章、第四章、第五章中的公式准则概念汇总等。 《随机过程及其在金融的应用》习题答案+公式原理准则汇总 习题答案包括完整的第二章、第三章、第四章、第五章。 以及针对第二章、第三章、第四章、第五章中的公式准则概念汇总等。
2023-11-14 19:41:11 6.63MB
1
Flask股票数据采集分析可视化系统 python+爬虫+金融数据+毕业设计(附源码) 1、安装依赖 2、运行vivew.py文件 3、浏览器打开网页: http://127.0.0.1:5000/index 4、账号admins 密码admins 5、采集网站:雪球网 基于Flask的股票数据采集分析可视化系统是一款利用Python的Flask框架,对股票市场数据进行采集、分析和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍: 数据采集:系统通过网络爬虫技术或者API接口,从各种数据源中获取股票市场相关的数据。这些数据包括股票价格、成交量、涨跌幅、市盈率等。用户可以选择不同的数据源和时间范围进行数据采集。 数据清洗与存储:系统对采集到的股票市场数据进行清洗和处理,确保数据的准确性和一致性。之后,系统将数据存储到数据库中,便于后续的查询和分析。 数据分析:系统利用Python中的数据分析库(如Pandas、NumPy等),对股票市场数据进行统计和分析。例如,用户可以查看股票品种的涨跌情况、行业的市盈率分布等。 可视化展示:系统使用Flask框架搭建前端网页
2023-11-13 21:21:14 24.95MB flask python 爬虫 毕业设计
1
Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域(已完结),视频+源码+PDF课件
2023-11-13 19:58:22 231B python
1
互联网金融微服务架构设计ppt课件.pptx
2023-11-10 11:48:19 3.41MB
1
merchants_bank 消费金融场景下的用户购买预测 A榜: 53名 线上 0.86871 B榜: 48名 线上 0.86027 特征分析: 一. 个人属性与信用卡消费数据:包含80000名信用卡客户的个人属性与信用卡消费数据,其中包含枚举型特征和数值型特征,均已转为数值并进行了脱敏和标准化处理。 (无缺失,待具体分析) 二. app操作行为日志:上述信用卡客户中,部分已绑定掌上生活app的客户,在近一个月时间窗口内的所有点击行为日志。(有缺失) 其中,点击模块名称均为数字编码(形如231-145-18),代表了点击模块的三个级别(如饭票-代金券-门店详情) 三. 标注数据:包括客户号及标签。其中,标签数据为用户是否会在未来一周,购买掌上生活app上的优惠券。
2023-10-24 10:08:34 5KB Python
1
merchants_bank_src 特征:信用卡消费数据+点击模块 问题一:用户操作日志只有一部分没有 解决方法:填充数据(根据已经知道的用户操作日志数据建立模型,用模型去预测预测没有日志的用户的操作日志) 问题二:样本不平均(0和1不平衡,0多) 解决方法:向下采样 问题三:特征过少 解决方法:特征交叉(几个特征结合) 问题四:特征增加后进行特征选择 方法:计算每个特征的信息熵
2023-10-24 10:04:10 20KB Python
1