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Slice如何网络消费数据获得商机

由于该应用大获成功,它即将推出一项智能服务,消费者数据这一宝藏深入挖掘——这是一个储存着两百多万人在线购物习惯的数据库。 ?...“除苹果公司之外,iPhone 6上市的最大赢家是T-Mobile,该公司产生的预订在首个周末的所有订单占到了约20%,超过了该公司的市场份额,”Slice Intelligence首席数据官卡尼什卡...在众多数据,Slice的分析显示,这家婴儿护理公司的客户在预定鲜花方面的支出,大幅超过与他们实力最接近的竞争对手。...他指出,且不说直接的数据营销这一年产值550亿美元的行业,单美国传统的第三方数据经纪商一年的销售规模就是150亿美元,而这些秘密渠道获得消费者数据并且从中牟利的公司,和消费者的关系却等于零。...“我们的生活日益依赖于数字平台,创造出了越来越多的数据宝藏,然而,我们似乎在控制数据、并且获得更透明的补偿方面的进展不大,”霍根评价道,“我认为,如果消费者提升这方面的意识,增加对数据交易理解,并且能够参与他们的数据所形成的价值链

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    PowerBI 被吊打,如何数据获得切实可行的商业见解

    有被教化成程序员写 DAX 的,也有被教化成美工做图的,但分析师,尤其是商业驱动的可以快速数据中提供真正的洞察力的分析师,是非常少的。...Zebra BI,使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板,以在创纪录的时间内您的数据中提供真正的洞察力。...sessions/74724013-e5cb-4606-a210-88089a2c8fd2 设计哲学 Zebra BI 结合了最直观的可视化工具,将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平,并在创纪录的时间内您的数据中提供切实可行的洞察力...如下(动画): 用户不但知道生意的好坏,还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释,以便了解更清晰的故事。...(这个表情好符合这里的场景有没有) Zebra BI 的商业案例,不难发现站在巨人身上,哪怕你多做一点,都感觉你比巨人高了,当然巨人本身还是巨人。

    3.1K50

    银行业的大数据:银行如何客户数据获得更大的价值?

    信息和数据将是每个行业的一个卓越的磨刀石。这是大数据时代,每一个专业的依赖于访问数据分析,海量数据管理和变更。...同样,许多非银行做出了更轻松的生活,引入个性化的钱包,让客户购买直接他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...银行如何能从客户数据获得更大的价值? 而顾客满意是优先的,整个银行业已经进入战场,争取自己在社会中的地位!为了赢得这场战斗的最佳策略是找到并聘请大数据专家和管理,计算,物流技能和统计人才。...只是给互联网金融期权是不够的;必须有客户你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解,如何在哪里买。...它的目的是将数据在线和离线路线流入银行的CRM解决方案,为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率,为消费者提供更加个性化的体验。

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    银行业的大数据:银行如何客户数据获得更大的价值?

    这是大数据时代,每一个专业的依赖于访问数据分析,海量数据管理和变更。大数据分析发现了更大的共振在银行和金融业的大多数银行单位确定通过创建使用数据采集技术需要以客户为中心的解决方案。...同样,许多非银行做出了更轻松的生活,引入个性化的钱包,让客户购买直接他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...银行如何能从客户数据获得更大的价值? 而顾客满意是优先的,整个银行业已经进入战场,争取自己在社会中的地位!为了赢得这场战斗的最佳策略是找到并聘请大数据专家和管理,计算,物流技能和统计人才。...只是给互联网金融期权是不够的;必须有客户你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解,如何在哪里买。...它的目的是将数据在线和离线路线流入银行的CRM解决方案,为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率,为消费者提供更加个性化的体验。

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    智能量化交易第一步 | 利用Python获取金融数据 | Tushare使用示例

    TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包,主要实现对股票等金融数据数据采集、清洗加工到数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量...默认为3 • pause:重试时停顿秒数,默认为0 返回值说明: • date:日期 • open:开盘价 • high:最高价 • close:收盘价 • low:最低价 • volume:成交量 •...(深市) • 股票分类数据:行业分类、概念分类、地域分类、中小板分类、创业板分类、风险警示板分类、沪深300成份及权重、上证50成份股、证500成份股、终止上市股票列表、暂停上市股票列表 • 基本面数据...(季度)、三大需求对GDP贡献、三大产业对GDP拉动、三大产业贡献率、居民消费价格指数、工业品出厂价格指数 • 新闻事件数据:即时新闻、信息地雷、新浪股吧 • 龙虎榜数据每日龙虎榜列表、个股上榜统计、...营业部上榜统计、机构席位追踪、机构成交明细 • 银行间同业拆放利率:Shibor拆放利率、银行报价数据、Shibor均值数据、贷款基础利率(LPR)、LPR均值数据 • 电影票房:实时票房、每日票房、月度票房

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    熊猫烧香病毒简析

    熊猫烧香2007年1月肆虐网络到现在。已经过了查不多4个年头了。病毒的作者李俊现在也监狱里被放了出来。...熊猫烧香是一种经过多次变种的蠕虫病毒。它可以通过下载文档,查看受感染的网页进行感染。...感染病毒的文件被运行之后,病毒会将自己拷贝到系统目录,同时修改系统的注册表,将自身设置为系统的启动项。...所以当用户打开盘时,会在不知情的情况下激活病毒体。接着病毒体会开一个线程继续感染本地文件,包括在htm/html/asp/php/jsp/aspx等网页文件的尾部追加信息。一段感染的代码。...病毒同时会尝试关闭安全软件相关窗口,和静止相关的安全服务,同时删除安全软件的相关启动项。

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    利用视听短片自然刺激获得开放的多模式iEEG-fMRI数据

    iEEG是一种高时间和空间分辨率的记录技术,通过在患者进行罕见的癫痫发作来源定位程序期间进行记录获得。与非侵入性记录技术相比,iEEG具有许多优点,如更好的信噪比和更精确的神经信号。...2.3 自然静息态数据(iEEG) 对于无法参与单独的静息态任务的患者,研究人员每个患者连续的全天临床iEEG记录中选择了3分钟作为“自然静息”时段。...2.FMRI数据验证 2.1 运动分析 基于作为FSL预处理流程的一部分获得的运动参数,研究人员计算了参与者在扫描仪中头部的逐帧位移(图3h)。结果显示,总体上,超过一个体素大小的运动很少。...它可以用来估计需要多少扫描时间来检测数据不同强度的统计效应。...临床没有该患者的连续24/7记录数据可用。

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    JPMorgan最新报告解读:基于NLP的A股交易策略(附下载)

    2 另类数据在中国 在量化交易,如何获取适当的数据用于开发和测试交易策略,往往是投资者面临的难题随着技术的发展,获取大数据的成本不断降低,但历史价格等传统数据已完全无法满足投资者需求,可挖掘Alpha...因此尝试另类数据(Alternative Data)中提取交易信号逐步成为业界主流趋势。...新闻更新峰值主要集中在股市开盘及收盘前后。 由于日度信号可以有多种方式转换为月度因子,在J.P.Morgan的测试,他们对每个月每个股票的日度情绪计算平均值。...它们的特点往往是在市场周期中获得强劲的收益,但换手率高,信号衰减快。试图将这些“烧钱”的因子纳入较慢的复合模型,虽然会提高收益,但代价就是增加交易成本,这种交换往往是不值得的!...Morgan英语新闻测试中观察到的情绪信号表现以及量化策略表现基本一致。 在报告,J.P.

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    每日互动CTO谈数据台(上):要求、方法论到应用实践

    作为数据智能领域的专家,每日互动CTO叶新江(Anson)开启了一场有关数据台的深度分享,概念定义、价值赋能、战略理论、落地实践等方面层层剖析,旨在帮助大数据、数字化领域以及相关行业从业者梳理出一个聚焦当下...下篇我们将着重剖析每日互动数据台与其他台的异同以及公司在台方面的战略思考。 一、当我们谈论台时,真正在谈论什么 Q1 当前,台的概念,见仁见智,始终没有一个统一的见解。...台作为衔接多个“前台”和多个“后台”的中间层,把很多与数据相关的共性功能抽离出来,减少了后台的重复建设。 每日互动着力打造的数据台,“核心定位是数据治理及应用,所以我们把它称之为治数平台。” ...每日互动致力于打造的数据台——每日治数平台,期望用前沿的技术为更多企业插上“智慧的大脑”,为大家带来更加便利的生活。...《每日互动CTO谈数据台(下篇)》我们将会带大家了解公司数据台的产品特点、为细分行业的增能效果以及产品的战略思考,敬请期待。

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    探秘|大数据告诉你A股的十个秘密规律

    例如投资者未预期到的周末市场数据和突发事件出现,或者预期落空带来的市场波动,在我国以散户为主的市场,这种市场情绪波动更大。 统计月度数据发现,我国资本市场的上半月效应明显。...发现年初买入、四月卖出获得正收益的概率最大。同时对比美国标普500指数,此期间交易带来的正收益概率也是最大的。...如果月度涨跌幅的角度去看市场,上证综指和标普500指数均在上半年取得比较好的正收益,上涨的概率较高,而进入6月份后,市场的回报率和上涨概率均下行。...日内分钟数据的标准差来看,在上证综指的阶段性顶点时,市场的波动显著增强,而这种现象在市场趋势性上涨的尾端更为明显。 开盘收盘价格的波幅来看,波动带来的规律并不如上一种方式明显。...10 金融板块行情独立 行业的月度收益率出发,寻找行业之间的联动性。 数据显示,金融行业与其他行业的相关性最小,而在每个月上涨前五名的行业,银行业出现的次数最多。

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    MODIS数据介绍及下载

    Terra为上午星,从北向南于地方时10:30左右通过赤道,一天最多可以获得4条过境轨道资料。Aqua为下午星,南向北于地方时13:30左右通过赤道。...在对地观测过程,每秒可同时获得11兆比特的来自大气、海洋和陆地表面信息,日或每两日可获取一次全球观测数据。...MOD08:大气3级标准数据产品,内容为栅格大气产品,1公里空间分辨率。每日、每旬、每月合成数据。 MOD09:陆地2级标准数据产品,内容为表面反射;空间分辨率250m;白天每日数据。...MOD10:陆地2、3级标准数据产品,内容为雪覆盖,每日数据为2级数据,空间分辨率500米,旬、月数据合成为3级数据,空间分辨率500米。...数据不要下载时间范围太大,否则超过文件限制2000个无法获取。 收到数据下载邮件 浏览器打开数据下载链接。

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    研报复制(六):行业轮动的黄金律

    背景 标的:申万一级行业/中信一级行业 调仓频率:周度/月度 区间:2006.1-2017.11 原文是对申万一级行业做的,这里对申万、中信都测了一下, 频率上原文是月频,这里分别测了月频和周频,时间区间同研报...每期初,根据因子值,平均分为5组,看每组的收益情况,这里一共有四个因子: 传统动量因子mom15:15日涨跌幅 日内动量因子M0:每日收盘价和开盘价算的收益率,15日合成 隔夜反转因子M1:今开和昨收计算的收益率...报告结论来看,M明显优于传统动量因子,我自己测试结果来看,首先,申万一级指数上M确实要优于传统动量因子,但中信行业上只有月度上有增强,周度增强不是很明显。...此外M0和M1,起作用的主要是M0,如果用每月的收益率做动量,效果明显好于15日的情况,最后,周频效果好于月频,量价因子衰减很快。 复制结果 申万一级行业-月度-M0 ?...申万一级行业-月度-M1 ? 申万一级行业-月度-M ? 申万一级行业-月度-mom15 ? 周度这里只给出M和mom15的结果 申万一级行业-月度-M ? 申万一级行业-周度-mom15 ?

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    使用 Python 进行财务数据分析实战

    然后,计算了每个月度数据点之间的百分比变化,以显示aapl的月度增长或下降。接下来,对原始时间序列重新采样,以计算四个月的平均值,创建了名为quarter的新时间序列。...cum_monthly_return = cum_daily_return.resample("M").mean() print(cum_monthly_return) 代码财务数据集中提取每日累计收益...在重新采样过程每日收益的频率被更改为每月,并计算每个月的平均每日收益。最终结果将打印出每月平均收益。...以下是代码执行的步骤: 包含财务数据的投资组合变量中提取“回报”系列。 通过对每日平均收益进行标准化,使用标准差来计算夏普比率,以确定风险调整后的收益。...它通过计算252天窗口内的滚动最高调整收盘价,以确定该最高价到当前价格的每日跌幅(以百分比表示)。该代码还计算了同一时期的最大每日跌幅,这代表了峰值下降的最大百分比。

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    币聪财经-数字货币7月份最大收益黑马,恒星夺冠其收益率超过40%,能否再创佳绩?

    在加密货币的7月份市场,比特币的26%反弹让许多加密货币陷入了困境。...事实上,比特币优势率是一个广泛使用的指标,跟踪比特币贡献的总加密市值的百分比,42%升至48%,在31天期间创下7个月新高,货币替代加密货币转变为比特币的功能。...然而,CoinDesk审查的最大的25个加密货币的一个值得注意的例外是恒星XLM ,它能够克服困难并成为同类产品的最佳月度表现者。...历史最高价: 0.90美元6月30日收盘价: 0.19美元 当前市场价: 0.27刀 全球市值排名: 6 XLM于7月13日开始每月上涨(Coinbase新闻),12天后达到每月0.36美元的高点,当月开盘价为...只有每日收盘低于长期趋势线(蓝色)将立即回归看跌趋势,并建议向0.236斐波纳契回撤位置接近0.23美元。

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    Google Earth Engine(GEE)——全球基于MODIS的月度雪盖值(2000-2020年)

    全球基于MODIS的月度雪盖值(2000-2020年) 全球月度雪盖储存库包含多个产品(基于MODIS/Terra MOD10A2),其描述和数据集可在此找到 全球雪盖月度长期(2000-2012)P90...2000-2020年期间的全球雪盖月度值P05、P50和P95,由ESA雪盖分数每日1公里值得出。 月中的最低和最高几何温度。...量值(概率为0.05、0.5、0.9和/或0.95)是通过匹配文件名的日期(每日或每周值)得出的。...处理步骤可在此获得。南极洲不包括在内。 要访问和可视化全球数据集,请使用:https://openlandmap.org 如果你发现地图中的错误、伪装或不一致,或者你有问题,请使用以下一些渠道。...2000_2012 = 时间参考汇总:2000年到2012年 引用: Hengl, T. (2021).

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    如何在 C# 以编程的方式将 CSV 转为 Excel XLSX 文件

    在本文中,小编将为大家介绍如何在Java以编程的方式将【比特币-美元】市场数据CSV文件转化为XLSX 文件。...具体操作步骤如下: 创建项目(使用intelliJ IDEA创建一个新的Maven项目) 查询数据(使用AlphaVantage Web服务获取CSV格式的月度BTC-USD数据) 加载CSV(使用GrapeCity...“是” : 然后在解决方案资源管理器 ( CTRL+ALT+L ) ,右键单击 “依赖项” 并选择 “管理 NuGet 包”: 2)查询数据 创建一个CSV类,用于AlphaVantage Web...服务查询CSV格式的月度BTC-USD数据。...然后,代码在整个表格范围内添加一个StockVOHLC 类型的工作表 (成交量-开盘-高-低-收盘)新图表,设置图表标题,将系列添加到图表,将类别轴单位更改为“月”,更新类别轴刻度标签方向和数字格式,

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    R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

    每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点,使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章,我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。...这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00,即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样,当天的第一个收益被删除。每日数据雅虎财经下载。...预测波动率 sigma_t是由外部的多因素风险模型得出的,但是同样可以每日 GARCH 模型中产生这种预测。该过程的季节性部分定义为:。 ? 用残差除以波动率和日波动率,就得到了归一化残差。 ?...# dtime包含了数据集中唯一的区间点的集合 # (可从mcsGARCH模型的所有rugarch对象获得) sim = sim(fit, n.sim = 10000,Var = var_sim) #...如下图所示,VaR能很好地处理日内数据。观察到的VaR峰值是开盘前后的季节性因素造成的。

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    这个读书会员有点酷,价值20万,618超值低价,难得一遇!

    但全市社区防控进入疫情防控战时状态,近10万社区工作者投入一线,关闭市场、居家观察、核酸检测……所有工作都在有条不紊地进行,一句话总结就是:“稳住,我们能赢!”...如果你是悦知书房新会员,现在登录还可以享受30天的月度会员体验权益哦!...购买会员、每日登录、评论商品等,都可获得相应的积分,积分兑换的纸书我们会包邮为你送到家。 积分商城已上传有库存纸书54种,日后,还将根据用户的反馈进行种类更新及扩充。...      ✓积分可兑换纸质图书      ✓付费商品享受6.0折优惠 ✓可获得4本纸书(包邮) 6.18-6.21优惠活动 活动一:会员卡3折购 6.18-6.21期间 月度会员 原价19.9元...万万没想到 窥见真正的精英思维方式,更广博的见识遇见更多可能性的自己。 把时间当作朋友 把时间当做朋友,运用心智,获得解放。

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    MODIS数据产品介绍

    定标计算所使用的参数可以MODIS支持组MCST所定期发布的LUT文件得到。传感器DN数值按照BDSM(Band,Detector,Sub-frame,Mirror.side)索引。...在GDAAC的操作,1A级和地理位置代码使用产品生成程序(PGE01)。同时,它们将输入的MODIS数据放到1B级软件 MOD02:即 MODIS1B数据产品。...MOD08:大气3级标准数据产品,内容为栅格大气产品,1公里空间分辨率。每日、每旬、每月合成数据。 MOD09:陆地2级标准数据产品,内容为表面反射;空间分辨率250m;白天每日数据。...MOD10:陆地2、3级标准数据产品,内容为雪覆盖,每日数据为2级数据,空间分辨率500米,旬、月数据合成为3级数据,空间分辨率500米。...,内容为地表温度和辐射率,Lambert投影,空间分辨率1公里,地理坐标为30秒,每日数据为2级数据,每旬、每月数据合成为3级数据

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