大數據分析師的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

量子電腦與量子計算：IBM Q Experience實作

為了解決大數據分析師的問題，作者張元翔 這樣論述：

　　本書介紹量子電腦與量子計算的理論基礎，並結合IBM Q Experience實作，帶領讀者初步窺探這個嶄新而有趣的領域，迎接「量子霸權」時代的來臨。 　　採主題介紹方式，循序漸進、深入淺出。內容涵蓋量子電腦、量子力學、數學、量子硬體、量子計算、量子演算法等理論基礎，並結合IBM Q Experience進行電路作曲家、Python與Qiskit程式等實作過程，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念，期望協助您快速入門。 　　同時介紹具有代表性的量子計算與量子演算法，包含豐富的Python程式範例，協助您實際體驗IBM Q量子電腦的模擬與實作。 　　本書

適用於資優高中生，或是資訊、電機、電子、工工、物理、應數、化工、生科等相關科系的大專學生。適用於產業界的研發工程師、資訊工程師、軟體工程師、資料科學家、大數據分析師、人工智慧工程師、化學工程師、生物醫學工程師、金融分析師等，或是對於量子電腦與量子計算領域具有興趣的創客玩家等。

大數據分析師進入發燒排行的影片

探索預測布蘭特原油價格漲跌的新輔助指標 - 經由商品價格關係的實證結果

為了解決大數據分析師的問題，作者蕭慕俊 這樣論述：

以自行衍生設計的多時段相關係數來檢視原油與78種全球性大宗商品價格關係後，選取了合乎條件的商品，再經由自行設計的兩路徑方法(Two-Paths Method)進行預測成功率的驗證與評估後，研究結果表明：「紐約港超低硫2號柴油現貨價格、紐約港2號取暖油現貨離岸價格等2種商品，可以作為布蘭特原油月度（均）價格漲跌預測的輔助指標。」基於簡單、實用的衡量方法來評估原油與商品價格關係，以創新的觀點與方法來預測布蘭特原油月度價格漲跌，研究結果顯示：「所提出的2種商品模型，即超低硫2號柴油、2號取暖油，可以至少提前三週預測布蘭特原油月度價格的漲跌，預測成功率分別高達81.46% 與81.33%。」另外，還

發現加州洛杉磯超低硫CARB柴油現貨價格商品的預測成功率可達83.56%，這三個商品模型應可為投資者和分析師提供了有用投資與避險的指標。研究還發現：「無論採用世界銀行(World Bank)或美國能源信息署(EIA)的數據作為標的數據來源，所預測的漲跌成功率都可以獲得不錯的成果。」兩者中，世界銀行的預測成功率皆高於EIA。另外，經由集體決策模式以不同門檻條件組合的過程中，以世界銀行為數據源，其預測成功率最高為95.38%，高於以EIA為數據源的最高成功率(92.68%)。本次研究的實證結果顯示：「不論採用集體決策模式或兩路徑方法（含單一路徑方法），所選定或引用的商品作為布蘭特原油月度價格漲跌的

預測指標，可以跨越不同型態的時期與突發事件影響。」研究採用的預測方法，無論是單一路徑、兩路徑或集體決策等方法，皆顯示出：「過去15年以來，全球油價的波動多數是由供需所決定。」另外，在COVID-19疫情期間，以兩路徑方法或集體決策模式所得到的高預測成功率的研究結果，可初步推論：「在COVID-19疫情期間，大多數的原油價格漲跌應是由市場供需所帶動地。」除此之外，在商品價格相關性的檢視分析過程中，發現布蘭特原油與大宗農產品存在弱到中等的價格關係。

區塊鏈比你想的還簡單：重新定義「錢」的概念(熱銷版)

為了解決大數據分析師的問題，作者董超 這樣論述：

　　✤區塊鏈的巨大影響力 　　❏ 從美國矽谷到華爾街，從各國央行到各大金融產業，區塊鏈已成為世界關注的焦點，風險投資與相關產業也紛紛加強投入力道，「區塊鏈+」應用創新逐漸成為領導發展的動力。 　　❏ 不僅是繼網際網路之後最具顛覆性的技術革命，還有可能和大數據、行動網際網路、雲端運算等最新技術，掀起人類歷史上的「第四次產業革命」。 　　❏ 不僅止於單一的數位貨幣，其應用延伸到金融服務、供應鏈管理、文化娛樂、智慧製造、社會公益、教育、就業等多個領域，都可能引發新一代的技術創新與產業變革。 本書特色 　　區塊鏈 + 大數據 + 行動網際網路 + 雲端運算 = 第四次產業革命？！ 　　❏ 金

融科技領域的最佳入門之作。 　　❏ 本書透過專業作者群大量精心設計的圖解、圖說，以更為親民的大眾語言與實用性極強的精選實例，讓讀者全方面了解當前最夯的技術寵兒──區塊鏈。  

以文本挖掘為基礎之企業風險評分模型的研究

為了解決大數據分析師的問題，作者王磊 這樣論述：

銀行的主要收益來源就是用貸款給客戶收取利息，客戶分為企業和個人，其中企業所需要的貸款金額非常巨大，如果企業破產或者是資金鏈斷開導致還不上貸款，對銀行的損失會非常巨大。因此在以前的時候，會請資深的分析師對於企業狀況進行分析，判斷企業未來的發展趨勢，從而輔助處理貸款問題。在大數據時代，銀行利用了企業的數據對企業建立了風險評分系統，風險評分系統通過對過往的數據，比如企業過去的經營狀況，來分析判斷企業的未來發展趨勢，從而輔助銀行處理貸款問題，儘量避免因企業出現問題而無法還貸款從而導致銀行損失的問題。現存的研究企業未來走向趨勢的方法，它的數據集都是用企業過去幾個季度的財報，或者是企業公佈的一些資訊，這

些數據集都有各自的弊端，財報的時效性不高，在企業的經營過程中很容易出現突發狀況，以財報為數據集的評分系統沒辦法預測到這些突發狀況；企業公佈的一些訊息，帶有企業主觀情感，會放大自己的優點，縮小自己的缺點，不夠客觀。本研究以近兩年的新聞資訊作為數據源，新聞資訊來自各大媒體論壇雜志，優點是時效性強、數據量大，同時比較客觀。利用了文本挖掘技術，將非結構化的新聞文本轉化為結構化的數據，我們先將文本轉化為詞彙集合，在篩選詞彙集合的時候，我們提出了風險詞篩選的方法，在和企業風險有關的新聞文本中篩選出一些和企業風險有關的詞，再經過專家審核留下的片語成風險詞庫，利用風險詞庫對新聞文本進行篩選，形成不同於常規斷詞

及篩選結果的詞彙集合。然後將新聞文本是否和企業風險有關作為目標屬性，利用權重的計算方法篩選關鍵字建立特徵向量，再利用分類模型做訓練和預測，最後利用效能分析挑選出好的雜訊過濾模型，對數據集進行過濾。過濾完的數據集，企業高低風險作為目標屬性，使用權重的計算方式，篩選關鍵字建立新的特徵向量，利用分類模型做訓練和預測，對預測結果進行效能分析，最後得到一個企業風險評分模型。用過濾雜訊後的數據集作訓練的模型預測能力會大大的提升，從而改善了風險評分模型，幫助銀行規避風險。