金融大数据分析大作业
时间: 2024-05-17 10:08:28 浏览: 26
金融大数据分析大作业可以选择天池的大数据比赛中的“贷款违约预测”项目作为研究对象。该项目基于现实生活中的金融领域的贷款违约概率预测进行了探索、分析和预测。
在这个大作业中,你可以使用金融大数据分析的方法和技术来处理和分析提供的数据集。你可以使用数据挖掘和机器学习算法来构建预测模型,以预测贷款违约的概率。你可以使用特征工程来提取和选择合适的特征,使用模型评估指标来评估模型的性能,并进行模型优化和调参。
此外,你还可以参考《个人金融信息保护技术规范》和《金融数据安全 数据安全分级指南》中提出的分级标准,将个人信息保护和数据安全考虑在内,以确保你的分析过程和结果符合相关的法律法规和规范要求。
总结起来,金融大数据分析大作业可以选择天池的“贷款违约预测”项目作为研究对象,使用数据挖掘和机器学习算法进行贷款违约概率的预测,并参考相关的个人信息保护和数据安全分级标准进行分析和边界划定。
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python大作业数据分析
Python大作业数据分析是一个很有意义和挑战性的项目。Python是一种高级编程语言,有着强大的数据处理和分析功能。通过Python大作业数据分析,可以学习到如何使用Python编程语言处理、分析和解读各种数据,包括文本、图像、音频、视频等。Python大作业数据分析可以运用在各个领域,例如金融、医疗、市场调查、人口统计等等,为各种产业提供数据分析和解决问题的方案。总之,Python大作业数据分析是一项有益于学习者未来发展的技能和实践,也是提高自身竞争力的利器。
基于python的数据分析大作业选题
以下是几个基于Python的数据分析大作业选题建议:
1. 电商网站用户行为分析
- 可以从网站访问时段、浏览商品数量、购买转化率等方面进行分析,为电商网站提供用户行为洞察。
2. 餐厅销售数据分析
- 可以从餐厅每日销售额、最受欢迎的菜品、客人到访时间分布等方面进行分析,为餐厅经营提供参考。
3. 疫情数据分析
- 可以从疫情趋势分析、不同地区疫情情况、确诊病例死亡率等方面进行分析,为疫情防控提供支持。
4. 网络游戏用户分析
- 可以从游戏用户等级分布、游戏时长分布、付费用户分布等方面进行分析,为游戏运营提供用户洞察和决策支持。
5. 金融市场数据分析
- 可以从股票价格波动、股票交易量、股票市盈率等方面进行分析,为投资者提供决策支持和市场洞察。
6. 电影票房预测
- 可以从不同类型电影票房表现、演员、导演对票房的影响等方面进行分析,为电影行业提供市场洞察和决策支持。
7. 社交媒体用户分析
- 可以从用户地理位置分布、用户兴趣标签分布、用户粉丝数量分布等方面进行分析,为社交媒体平台提供用户洞察和决策支持。
希望这些选题建议能够给你一些启示,帮助你选择一个适合的数据分析大作业选题。