基于神经网络和遗传算法的金融数据分析方法

金融市场的复杂性和不确定性使得对其进行准确的数据分析成为一项重要而具有挑战性的任务。随着科技的不断发展,神经网络和遗传算法等先进技术在数据科学领域展现出强大的潜力。金融数据分析已经取得了一些重要的成果,但仍然存在着一系列挑战,如市场波动性、信息不对称等。神经网络作为强大的模式识别工具,具有处理复杂数据结构的能力,而遗传算法则在参数优化和搜索空间中的全局最优解方面表现出色。通过将这两者相结合,我们期望提供一种更为有效的金融数据分析框架,以更好地适应市场的动态变化。通过这项研究,我们希望为金融领域的数据分析方法提供新的视角,并为未来研究提供有益的启示。

数据分析方法在电力物资管理中的现状分析及应用

随着电力行业的快速发展,电力物资管理成为确保电力物资供应稳定、降低运营成本的关键环节。本文旨在探讨数据分析方法在电力物资管理中的应用,以提高管理效率和降低资源浪费。笔者首先对电力物资管理的现状和挑战进行了分析,随后介绍了数据分析方法在需求预测、库存管理、供应商选择、采购策略优化、风险控制等方面的应用及其效果评估,最后提出了未来研究方向和建议。

《大数据分析方法项自实战》

本书对数据分析的作用、意义做了简要概述,使用不同技术详细地向用户解释了初始数据分析、建立和管理数据文件、绘制统计图表、基本统计分析、平均数差异分析、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、信度分析、聚类分析和判别分析、对数线性分析、时间序列分析、多重响应分析、生存分析、因子和对应分析等内容。

环境噪声监测网络优化与数据分析方法研究

环境噪声监测网络在应对复杂多变的城市噪声环境中可以对噪声源进行精准定位和趋势预测。该网络系统利用智能传感器技术拓宽监控范围,结合无人机技术和卫星遥感技术,在结合公众参与的众包数据的基础上,建立高密度的多维度监测体系。在数据分析中运用先进算法深入挖掘噪声特征和分布规律及其影响因素,为政策制定提供科学依据,以促进城市宁静生活空间的构建。

纵向数据分析方法

纵向研究方法是心理学研究领域的一种重要方法。近年来，国外在纵向研究数据分析方法上取得了一系列理论和应用上的进展。文章对此方法进行了简要的回顾，并重点阐述了最近发展起来的纵向研究的方法：多层线性模型和潜变量增长曲线模型，并在此基础上对几种常用的方法进行了比较。

市场调查数据分析方法发展评述

统计分析方法一直是市场调查数据分析的主要方法，为了弥补它的不足，近年来兴起了许多新的数据分析方法。非参数GMDH方法是近年来发展起来的一种适用于小样本、大噪声数据的建模分析方法，它用于市场调查数据分析已展现出诱人的前景。市场调查的数据常呈驯、样本、噪声大的特点，近年来发展起来的非参数GMDH方法在处理小样本、有噪声的数据方面显示了它的潜力，目前在经济、金融等领域得到了广泛应用，将其引入到市场调查数据分析之中可望找到一条解决问题的新途径。

一种小子样试验数据分析方法

针对武器装备研制过程中试验次数有限的情况,阐述了一种小子样试验数据分析中均方差指标的校验方法,归纳出了一般计算步骤。最后通过实例介绍了该方法在火箭弹射击精度指标评定中的应用,验证了该方法的正确性和严谨性。

纵向数据分析方法在中医临床疗效评价中的应用浅析

近年来,纵向资料分析方法已有长足的发展,其分析方法也更加先进,尽管取得这些重要进展,该方法进入临床疗效评价领域尤其是在中医药临床疗效评价领域的应用却略为缓慢。本文介绍了纵向数据的特点、渊源和几种主要数据分析方法特征、优缺点和其在中医药临床疗效评价中的应用,为在中医药临床疗效评价使用纵向数据分析方法提供参考。

一种新的数据分析方法:人工免疫网络

该文在简单介绍自然免疫系统功能和特性的基础上,重点总结了关于免疫系统的信息处理特性的研究成果,以及利用免疫系统的启示,构造人工免疫网络模型用于数据分析问题的研究现状。最后提出关于进一步研究问题的几点想法。

大数据分析方法在企业档案管理中的应用

随着大数据研究逐渐深入,企业创新决策越来越依赖于数据分析,而企业档案数据资源为企业这一决策提供了数据基础。因此,在此背景下企业档案管理中运用大数据分析方法具有重要性意义。本文详细的阐述了数据质量管理、可视化分析、语义引擎、数据挖掘、趋势预测分析等五种大数据分析方法在企业档案管理中的应用及注意问题。

代谢组学中核磁共振技术的数据分析方法

近年来,随着科学技术的不断创新,各种组学（Omics）技术应运而生.1999年Nicholson首次给出了代谢组学（Metabolomics）的完整定义,是研究在内、外因素作用下,生物体所含内源性小分子代谢物（相对分子质量小于1 000）在种类和数量上的动态变化规律以及生理、病理变化的一门技术[1].代谢组学主要包括3个检测平台,分别为气相色谱质谱联用,液相色谱质谱联用和核磁共振技术（nuclear magnetic resonance,NMR）.其中,NMR已被广泛应用于生命科学的各个领域.

企业档案大数据分析方法与技术创新双向决策模型

大数据分析方法可以帮助企业从档案数据中发现规律和问题,推动企业科学决策与技术创新。基于目标驱动的"技术评估与预测模型"与基于数据驱动的"技术监测与预警模型"双向决策模型本质上是企业管理决策的一种科学工具,有利于企业技术知识的可视化累积和知识发现,有利于企业流程重造、质量控制以及合作模式创新,有利于企业风险管理、偏差检测、预警响应等。应注意模型应用策略,及时建立失效预警机制,自觉维护客户隐私,确定数据存储期限。

数据式审计常用的数据分析方法

审计数据的分析可分为三个层次：即以审计专家经验和常规审计分析技术为基础的审计,以审计分析模型和多维数据分析技术为基础的审计,以数据挖掘技术为基础的审计。

一种基于量化容差关系的不完备数据分析方法

在分析几种现有的针对不完备信息系统的数据补齐方法的基础上,提出了一种基于量化容差关系的不完备数据分析方法(VTRIDA),并通过实例说明该方法比ROUSTIDA及其改进算法具有更好的数据补齐能力.

OPGW耐雷特性的数据分析方法

对于OPGW遭受雷击断股的现象,行业内外经过一段时间的研究,目前对OPGW雷击断股成因及提高OPGW耐雷水平的解决方案基本取得共识,而且这些理论分析、解决方法也都应用在实践设计中了,但认为这些认识主要集中于理论解决的定性分析上是不够的,还应从定量的数据分析方面进行研究。文章从线路年平均雷暴日入手,着手建立年平均雷暴日与电荷转移量、雷击电流的关系,提出雷击高温所产生的熔蚀能量概念,并具体研究雷击熔蚀能量对外层单丝的影响等系列定量分析,说明OPGW结构设计对提高OPGW耐雷特性的影响,以此证明此数据分析方法的可行性。

CORS站址选择及测试数据分析方法的研究

目前国内GNSS连续运行参考站网系统(CORS)进入了高速发展的成熟期,为了更好地发挥其性能,本文针对CORS站的选址,提出了一套测试数据分析的方法,希望能对即将建设的CORS项目具有一定的参考意义。

企业财务数据分析方法探讨

本文在对现行企业财务状况的分析方法以及多元复合财务系数分析法的片面性进行分析的基础上,提出企业 财务数据主成分分析方法,并利用SPSS软件采用主成份分析方法,对多个企业一段时期内的各财务指标时间序列进行综合, 得到的多元动态复合财务系数(Dynamic Hultiple Fjinancial System,简记为DHFS)减少了主观性,比较客观合理,为投资者、 经营者进行决策提供了科学依据。

大数据分析方法助推扶贫审计与乡村振兴审计衔接路径探析

中央“三农”工作重心的转移,使涉农审计的内容重点也随之发生了调整。当前,扶贫审计已告一段落,与之相衔接的乡村振兴审计拉开序幕,同时,近年来大数据分析方法对促进扶贫审计工作提质增效发挥着举足轻重的作用。通过从审计目标、审计范围、审计数据、审计人才4个方面探析两类审计衔接路径,为大数据分析方法在涉农审计转型过渡期的应用研究提供更多思考。

基于高通量测序技术的微生物检测数据分析方法

高通量测序技术的发展正在逐渐改变诸多生物学领域的研究方法.为应对突发疫情以及新发未知微生物威胁的需求,微生物鉴定技术逐渐从传统的物理化学方法及核酸杂交等分子水平方法进一步走向利用无需培养的测序数据进行快速分析检测.随之而来的是对高通量数据分析在精度及速度的要求.基于高通量测序数据的微生物检测数据分析方法在近些年得到了快速的发展.本文分析了目前基于高通量测序数据的微生物检测数据分析方法,对其数据分析的处理流程和计算方法进行了研究,比较了各个微生物检测数据分析方法的特点及适用场景.最后结合本实验室工作总结微生物检测数据分析方法在实际应用中可能遇到的问题,希望对该应用领域的研究有一定的参考意义.

基于粗糙集理论的不完备数据分析方法的混合信息系统填补算法

为了提高基于粗糙集理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA)在实际应用中对包含离散型(如整型、字符串型、枚举型)、连续型(如浮点数表达)、缺失型属性的混合信息系统(HIS)数据的填补能力,提出了一种基于粗糙集理论的混合信息系统缺失值填补方法(RSHISMIA)。首先,根据决策属性等价类划分思想并按照决策属性对混合信息系统HIS进行划分,解决了填补后可能出现的决策规则冲突问题;其次,定义混合距离矩阵来合理量化对象间的相似性,从而筛选出具有填补能力的样本并克服ROUSTIDA无法处理连续性属性的缺点;然后,结合近邻思想解决了ROUSTIDA在无差别对象属性值发生冲突情况下无法对相同属性缺失数据进行填补的问题。最后,使用10个UCI标准数据集进行实验,将所提出的方法与ROUSTIDA、K近邻填补(KNNI)算法、随机森林填补(RFI)算法和矩阵分解(MF)等几种经典算法进行了比较。实验结果表明,与ROUSTIDA相比,所提方法在查全率上平均高出81%,在查准率上提升了5%~53%,且其归一化均方根误差(NRMSE)最多减小了0.12。此外,所提方法的分类准确率与ROUSTIDA相比平均提升了7%,且优于KNNI、RFI及MF等填补算法。