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商业分析、量化金融、机器学习项目实战7月安排!

商业分析、量化金融、机器学习项目实战7月安排!

公众号新闻


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商业分析项目实战

 

开课时间2023年7月24日

项目主题:基于大众点评的新茶饮市场分析

中国连锁经营协会日前发布的《2022新茶饮研究报告》显示,2022年新茶饮市场规模约为1040亿元,比上年增长3.7%,其中,线上订单超80%;新茶饮在我国约有2亿年轻消费者、48.6万家门店。《报告》同时指出,对比餐饮业4万亿元左右的大盘,新茶饮是一个相对小的细分行业,仍有巨大发展空间。


本项目收集了2022年上海地区茶饮类商品的销售数据,从商品的品牌、评分、价格、位置等个角度入手,使用可视化方法和数据挖掘建模,研究热门奶茶销售火爆的关键影响因素,探索奶茶市场的发展趋势,剖析新式茶饮“攻心”成功的原因。


适用人群

  • 目标专业:商业分析/市场营销/管理学等相关专业


  • 需要增加商业数据分析经历,实践完整流程,丰富简历的同学


  • 想要快速补充商业分析领域知识,并掌握Python数据处理和建模技能的同学


  • 希望了解并体验业界常规作业模式,提前感知专业与职业兴趣的同学


具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能学习

(3-4周)


  • 基础与常用方法:描述性统计,逻辑回归分析,聚类分析,文本分析,回归分析,主成分分析等

  • 工具学习:Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels,Sklearn等

  • 案例精讲:手机线上销量影响因素分析项目

模块二

代码能力测试


_

模块三

具体项目实战与论文报告

(2-3周)

  • 针对项目主题,进行背景调查资料整理
  • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
  • 完全项目论文报告


你将收获

针对课程完成研究

完成代码与报告

(往期报告示例)



与目标专业匹配的对口经历

并用于申请

(往期项目经历示例)



课程与项目证书

(往期证书示例)


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量化金融项目实战


开课时间2023年7月26日

项目主题:日频换仓的期权轮动风险对冲交易策略

Delta 作为ETF期权交易风险衡量的指标之一,通过对Delta的研究,期权投资者可以得知期权成为实值期权的概率,从而更好地进行决策。另一方面,构造一个证券组合,当这个组合的Delta为零 时,称为Delta中性,通过保持Delta 中性,投资者 可以进行套期保值,从而规避价格波动带来的风险。当股票价格发生变化时,相应的Delta也会发生变化,要更改组合结构,继续保持Delta中性,称之为动态Delta 中性策略。


本项目通过对股指期权Delta对冲策略的实证研究,分析其中的操作模式及盈利,使用数据处理跟可视化工具去挖掘策略表现背后的逻辑与归因。为投资者提供在股指期权投资中做风险对冲及资金配置上的帮助。


适合人群

· 目标专业:金融工程、金融学、经济学等相关专业


· 想要快速补充实证资产定价等相关知识的同学


· 希望熟练掌握Python数据处理及分析的同学


· 需要增加量化分析经历,实践完整流程的同学


具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能学习

(3-4周)


  • 基础与常用方法金融数据获取,处理,财务分析,金融计量常用方法,实证资产定价;

  • 工具学习Choice,Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels等;

  • 案例精讲大宗交易市场特征分析、三因子模型适用性检验、A股市场多因子模型

模块二

代码能力测试


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模块三

具体项目实战与论文报告

(2-3周)

  • 针对项目主题,进行相关文献梳理
  • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
  • 完成项目论文报告


你将收获

针对课题完成研究

完成代码与报告

(往期项目报告示例)


与目标专业匹配的对口经历

并用于申请

(往期项目经历示例)


课程与项目证书

(往期证书示例)



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机器学习项目实战

 

开课时间2023年7月31日

项目主题:高铁客流量智能监管系统

目前高铁运营部门在大客流的预警及动态管控机制方面还是有发展空间的,实时掌握车站客流的分布规律及时对未来时间段客流量进行预测对大客流进行分级预警,为客流管控监管提供帮助对于交通系统的正常运行是很有意义的。


在本次项目中我们根据部分高铁站点在历史不同时间段的客流量数据进行有效信息提取如:时间维度数据,满载率等,配合决策树、随机森林、stacking等机器学习算法构建预测模型达到对单一站点某时段客流量情况进行预测,根据预测结果构建大客流预警系统。



适合人群


  • 计划申请数据科学/分析学/人工智能/计算机/统计学等专业的同学


  • 需要增加算法应用经历,实践完整流程,丰富简历的同学


  • 想要快速补充数据挖掘算法知识,并提升编程熟练度的同学


  • 希望加深对算法的理解和应用,提前感知专业与职业兴趣的同学



具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能补充

(3-4周)


  • 基础与常用方法:缺失值处理、异常值处理、独热编码、包装法、过滤法、逻辑回归、决策树、Kmeans聚类

  • 工具学习:Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等

  • 案例精讲:链家二手房数据处理与分析、鸢尾花分类模型搭建、居民收入水平预测、餐厅年度销售额预测

模块二

代码能力测试


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模块二

具体项目实战与论文报告产出

(2-3周)

  • 针对项目主题,进行思路整理框架搭建
  • 利用相关数据完成预处理、特征工程、模型搭建与评价工作
  • 完成项目论文报告


你将收获

针对课题完成研究

完成代码与报告

(往期项目报告示例)


与目标专业匹配的对口经历

并用于申请

(往期项目经历示例)


课程与项目证书

(往期证书示例)

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