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大数据驱动的金融风险预测模型构建
目录
文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
理论基础与技术框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1数据科学基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1.1数据挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.1.2机器学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1.3统计学原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2金融风险评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2.1传统方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.2.2现代方法比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.3大数据处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.3.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.3.2数据存储与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3.3数据分析与可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
大数据在金融风险预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.1.1公开数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.1.2私有数据源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2数据处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.2.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
3.2.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.3大数据技术在金融领域的应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
3.3.1案例选择标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
3.3.2案例分析与总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
大数据驱动的金融风险预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
4.1模型设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
4.1.1准确性优先．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.1.2可解释性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
4.1.3实时性要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
4.2模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
4.2.1数据输入层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
4.2.2特征提取层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
4.2.3模型训练层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
4.2.4结果输出层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
4.3模型算法选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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