#数据分析

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用腻了那些经典的“玩具”数据集，想用真实世界的真实数据集来做研究、报告、测试。 Kaggle Datasets + 沉浸式翻译 = 你的私人数据仓库 Kaggle 是全球最大的“真实世界”数据集集散地之一。这里有从“全球空气质量”到“电子游戏销量”的成千上万个数据集，每个数据集都配有社区成员分享的分析代码（Notebooks）。 可以在线阅读数据表格，也可以直接下载csv文件。 2020-2025 年各国 GDP数据集 5.9 万+ 电影剧本数据集902MB 韩国流行音乐占星术：出道图表与成功 reddit 规则数据集 等等你能想到的和想不到的各种数据集
#Kaggle数据集 #真实世界数据集 #数据分析 #CSV文件 #研究
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视频号用户画像
#视频号 #用户画像 #社交媒体 #数据分析
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别人都说codex 逆天，为啥我觉得还是claude code更好呢？ 是不是应该我是用来做数据分析的，别人是用来开发网站的。 都是牛马，为何还要区分品种呢
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 892 条信息
#Codex #Claude #代码 #数据分析 #主观评价
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小牛OTC
1周前
哟嚯，又不降息了。pm数据没动，还是85%
#不降息 #PM数据 #经济政策 #数据分析 #负面
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提高、提前！一组数据看“十四五”期间节水型社会建设“成绩单”
非凡“十四五”成就引发热议，数据背后的幸福感与获得感· 111 条信息
#十四五 #节水型社会 #建设成就 #数据分析 #积极
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henu王凯
1周前
对AI Coding的认知在变得丰富：之前总想用Cursor来做点bot、MCP，现在我很喜欢用Cursor来做数据分析。它目前的Agent模式非常好： 1、给好数据源
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 892 条信息
#AI Coding #Cursor #数据分析 #agent模式 #数据源
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Y11
1周前
AI初创公司，通常如何记录和分析用户从哪里来？哪些渠道值得投入更多资源？
#AI初创公司 #用户来源分析 #渠道投入 #用户获取 #数据分析
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Geek
2周前
Quelmap 功能强大的开源本地数据分析工具，专为保护用户数据隐私而设计，让用户能够在本地环境中完成完整的数据分析工作流程 。 该项目针对实际使用场景进行了优化，16GB 内存即可获得良好的实际性能表现，特别是在使用 Lightning-4B 模型时 。
#Quelmap #开源 #数据分析 #用户隐私 #本地环境
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总体平稳、稳中有进！一图速览前8月主要经济指标数据→
中国经济：楼市承压，整体稳中向好· 120 条信息
#经济指标 #宏观经济 #数据分析 #稳中有进 #中国经济
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🎁Web3数据/AI公司招聘贴：成功推荐入职奖励1000u 工作内容：基于链上历史/实时的交易数据给钱包地址打标签（包括风险标签、聪明钱标签、Entity标签） 要求： 1. 在Web3安全公司/交易公司有工作经验，熟悉Arkham、Nansen、Etherscan的App/API 使用 2. 了解机器学习/大数据分析 3. Golang/Python
OKX DEX推出地址雷达功能，助力用户挖掘聪明钱· 24 条信息
#Web3 #数据分析 #AI #招聘 #链上数据
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6组数据读懂2024中国对外直接投资公报
中国外贸半年报：韧性增长，外资信心增· 171 条信息
#对外直接投资 #2024年 #中国 #经济 #数据分析
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Y11
2周前
分享文章：《如何通过数据分析识别玩家的核心痛点和需求？》，不仅仅是游戏方面，AI产品经理同学看一看这篇文章，也会有所启发。
#数据分析 #玩家痛点 #需求识别 #AI产品经理 #游戏
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Y11
2周前
面试题：产品运营如何使用数据分析指导游戏内容创新以保持玩家新鲜感？ How can product operations use data analysis to guide game content innovation to keep players fresh?
#游戏运营 #数据分析 #游戏内容创新 #玩家新鲜感
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“数”看“十四五”时期司法行政工作“成绩单”
#十四五发展成就引发社会热议，韧性与希望交织· 120 条信息
#十四五 #司法行政 #工作成绩 #数据分析 #发展
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九九归一吗？明天9月9还有个5颗星数据。
#九九归一 #9月9日 #5颗星数据 #数据分析 #预测
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今晚八点半非农的观看姿势
#非农 #就业数据 #经济指标 #数据分析 #财经
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这本书比我预想中的，要好很多 里面有很多细致的数据和思考 和我以前阅读的日本的相关内容，有很多部分形成了新的映射和连接，颇有启发 非常推荐大家阅读
#书籍推荐 #日本研究 #数据分析 #启发性阅读 #积极
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气泡图提供两种，看数据可以多方对比，更准确。
#数据分析 #气泡图 #对比 #准确 #信息可视化
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我发现一个好方法，就是把你的网站统计数据下载后上传给Gemini 2.5 Pro来分析和建议，很靠谱。 并且可以继续深度挖下去。
Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 201 条信息
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 519 条信息
#Gemini 2.5 Pro #网站统计 #数据分析 #效率工具 #积极
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Rocky
1个月前
数据📊是打开一切交易密码的大门！ 而在交易过程中，我们通过数据来判断概率！ 概率高时候，我们加大下注， 概率低时候，我们降低仓位， 市场没有百分百赢的概率， 只有应对概率的仓位管理！ 如👇图，通过观察L1公链每日协议收入，来观察未来价格趋势！🧐
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4409 条信息
#数据分析 #交易策略 #概率判断 #仓位管理 #L1公链
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高伐林
1个月前
看到一份中国历年卖地收入的表格，数字惊人——
#土地财政 #卖地收入 #中国经济 #财政依赖 #数据分析
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你真的懂什么是量化交易吗？ 在币圈有人通过量化交易一天躺赚上几万U， 也有团队通过量化夹子机器人月赚上百万U。 更疯狂的是，华尔街顶级交易员利用量化赚上百亿。 那么什么是量化？ 传统交易：老渔民凭经验判断哪里有鱼（看K线图/听消息） 量化交易：用声呐扫描海底地形（数学模型），自动布网收网（程序化交易） 优势：包括纪律性、系统性、实时性、分散化等。 不足：包括样本误差和样本偏差、策略共振、错误归因、黑箱等。 01、为什么需要量化交易？ 传统的投资方式往往依赖于经验和直觉，但人容易被情绪影响，比如恐慌、贪婪，不是靠个人感觉来管理资产。 而量化交易通过分析大量数据和模型，找到市场的规律，减少主观因素的干扰，找投资标的，建立可以重复使用并反复优化的投资策略，并指导投资决策过程。 在应用方面，量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易、资产配置、风险控制、当然也包括加密货币市场等。 02、量化交易的优势 纪律性 传统投资很大程度上会受到诸如贪婪、恐惧等人的情绪的影响，有时候很难保证交易执行的纪律。 一般会严格执行量化模型所给出的投资指令，而不会随着投资者情绪的变化而随意更改，因而有着相对严格的交易纪律。 系统性 量化的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据处理等。 多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等。 多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、企业估值、成长性和盈利质量、市场情绪等多个角度的分析。 海量数据处理是指量化投资能通过计算机获得远超人脑的数据和信息处理能力，进而捕捉更多的投资机会。 实时性 能及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。量化正是在不断寻找估值洼地，通过全面、系统性的扫描，捕捉错误定价、错误估值带来的机会。 分散化 量化交易的分散化，也可以说是靠概率取胜。 这表现为两个方面： 一是从历史数据中发现规律，这些历史规律多是过去有较大概率获胜的策略； 二是依靠筛选出股票/币种组合来取胜，而不是一只或几只股票/币种取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票/币种，而不是押宝到单个股票/币种上。 03、量化交易的不足 样本误差和样本偏差 很多量化策略非常依赖历史数据，但是历史数据可能缺乏足够的多样性和足够长时间的积累，因此样本取样可能因为数量过少而出现误差，或者因为取样非随机而出现偏差。 在此基础上取得的相关性规律，一旦离开样本范围就可能失效，从而失去参考性。 策略共振 许多量化策略，和技术分析策略相似，一旦某个策略被证明有效，随着使用者增加，策略共振之下，它的有效性就减弱。 错误归因 在应用比较广泛的的多因子量化策略中，是从数据的结果来反推原因，只要构建足够多的因子，就很可能实现某个特定的已知结果。 然而，当基于这个多因子组合构建的量化策略，用于实际交易的时候，可能会因为错误归因的原因而失效。因为从结果来倒退原因，无法准确区别哪些是偶然因素，哪些是决定性的因果因素。 黑箱 各种量化策略，包括高频、对冲或套利等，往往都没有内在因果关系，其策略的有效性大多建立在历史数据的强相关性上。策略的逻辑在于，根据历史数据，如果55%或更大概率是有效的，那么只要重复数据足够多，胜算就会积累。 04、量化交易是怎么工作的？ 收集数据 收集股票、币种、债券、期货等金融产品的历史数据，比如价格、成交量、公司财务报表等。 开发模型 根据数据发现规律，比如“某币在下午3点后经常涨、交易订单、挂单量、资金费率等等”。将这些规律转化成数学模型，比如某种公式或规则。 回测策略 用历史数据测试这些规则是否有效，看看按照这种方法过去能不能赚到钱。 执行交易 使用计算机程序来自动化执行交易，比如发现规则成立时自动下单。 05、构建策略有两种思路 一种是数据挖掘，在一堆数据中通过统计、归纳发现稳定的结构，常用的技术分析便是此类。由于价格数据是随机变动的，不太可能有持续稳定的结构，需要不断的迭代优化，但未来新产生的数据少，很难在少量数据里发现新的稳定结构，所以，当历史数据的统计规律一旦失效，策略也基本就丧失价值了。 这种策略的开发路径是先有数据，再挖掘规律，再不断的优化迭代。 第二种是逻辑论证，通过数学推导得出一个结论，例如平价套利理论，通过计算会得出一个套利边界，只要价格超过边界，就存在套利机会，无论价格是怎么变动的，只要超过套利边界，就有套利机会。 这种策略的开发路径是先逻辑推导出规律，再对基础条件选代，例如利率的变动、储藏成本的变动，会得出不同的计算结果，用新的计算结果等待价格触发的交易机会。 明天我会发布一期视频，看看华尔街顶级交易员是如何利用量化套利上百亿的！
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4409 条信息
#量化交易 #币圈 #华尔街 #数据分析 #风险
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黄赟
1个月前
程序员爆款笔记的40个选题 收集了 10+个头部程序员的小红书频道，让 Claude 帮我逐条给笔记标题，打标签。分析这篇笔记的选题 你们看到希望了嘛，哈哈
#程序员 #小红书 #笔记选题 #Claude #数据分析
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dontbesilent
1个月前
建议所有做抖音的同步发一下西瓜视频 昨天下午还是 20.5w 粉丝，今天醒来发现到了 21.3w，一夜涨粉 8k 抖音这边看不见任何数据来源，后来在创作者中心看见一行小字 西瓜端涨粉提升了 750%
#抖音 #西瓜视频 #涨粉 #创作者 #数据分析
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Inty News
1个月前
全球主要生成式 AI 网站 在 2025 年 7 月相较 6 月的月度访问量增长率。 你发现什么了吗？
#生成式AI #网站访问量 #月度增长 #2025年7月 #数据分析