Cong Li Blog

商业分析 数据科学 金融量化

R使用入门

1.数据类型 除基本类型外 vector factor matrix array data frame list 2.控制结构 条件 if-else 循环 for, while, repeat-break, next 自定义函数 function,再引用source

SQL使用入门

1. 数据类型 数值型:整数,浮点,日期,布尔 字符型 2. 控制流程 from,定位要查询的表 join – on,表连接 where – group by – having ,按限制条件过滤上述表 select – distinct – function(*),准备输出字段,function包括聚合函数、窗口函数等 union – order by...

SAS使用入门

1. 常用模块 BASE IDE: EG/EM STAT/ETS/OR/IML GRAPH 2. 数据类型 数值型,缺失显示为’.’ 字符型,缺失显示为’ ‘ 3. 控制流程 数据步DATA 从外读取 位置:INFILE 读取方式:INPUT ...

常用开源软件包

1. Python: Anaconda默认包可满足大部分使用。 清洗:numpy/pandas 可视化:matplotlib 基本计算:scipy 经典统计:statsmodels 机器学习:scikit-learn 推荐系统:scikit-surprise 深度学习:tensorflow 2. R R-studio安装caret包及依赖包,可满足基本...

常用公开数据源

1. 数据科学 Kaggle R CMU GitHub DataHub 2. 宏观经济分析 WorldBank FRED Quandl Qixin CrePrice BBS 3. TMT行研 Amazon ...

概率论基础

1. 样本空间 i.i.d观测 2. 样本空间-概率空间的映射->分布 分布类型 单变量 连续,uniform, exponential, Gaussian, chi-square, T, F 离散,Bernoulli, binomial, Poisson ...

商业分析常见问题分类

传统BI时代的商业分析师在企业内部提供的咨询服务。 1. 产品侧 论证阶段:可行性分析、竞品分析 研发阶段:产品设计、客户体验、项目管理 运营阶段:全生命周期管理 2. 市场侧 市场进入:品牌定位、客群细分 营销分析:潜在规模(TAM)、可覆盖市场(SAM)、拟实现份额(SOM)、营销策略 利润分析:定价策略、财务分析 3. 企业侧 人力 ...

互金行业的商业分析

1. 商业分析在干什么 公司内部的商业分析,和外部驻场的管理咨询,都是运用逻辑和经验,解决公司面临的商业痛点。目前的趋势是,商业分析要基于数据分析提出、实施、验证和迭代解决方案。 2. 互联网金融行业的商业分析在做什么 互联网金融的商业分析,较之传统行业的商业分析,面对的数据量更大,所以在传统商业分析工作之外,核心是对数据、模型和算法的应用和管理。 因互金数据的特点:非结构化、海量、...

金融业数据产品粗看

1. 数据产品是什么 数据产品可视为,业务痛点的量化解决方案,再被IT产品化。通常的业务痛点来源有三:过去发生了什么、发生的原因或者对未来的影响、我们可以做什么来影响现有市场。量化解决方案,较之传统解决方案,在商业预估的精确度和稳健性、实施方案的成本上常有显著优势。 2. 金融业的数据产品有哪些 金融业的数据产品和其他行业类似,也历经了从BI类产品到AI产品的过渡。 现阶段,在对外业...

金融数据产品经理

业务侧的数据科学家

1. 金融业为什么会有数据产品经理的岗位 长期以来,金融公司聚焦客户、产品,线下获客,线上提供交易服务。交易被视为慎重的金融行为,核心要求:精确、合规。 该常识被互联网金融摧毁。互金的成功,证明在客户、产品之间,强交互性的渠道(平台)有巨大的利润空间。金融业,作为服务业,销服一体,在愈演愈烈的信用膨胀时代,生产、转移、湮灭信用的效率比以往更加重要。 传统金融业如何转型,学习互联网搞好渠...