預測分析模型的問題，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

大數據視角下的社會化媒體對證券市場的影響研究

為了解決預測分析模型的問題，作者謝志龍 這樣論述：

　　本書分為以下八章： 　　第一章，導論。主要介紹選題背景、研究的意義、研究的思路和方法、全書的結構安排以及主要創新點。 　　第二章，文獻綜述。主要對社會化媒體量化、市場情緒和社會化媒體對證券市場波動影響三個方面的理論和文獻進行了系統的回顧和梳理。本章為研究社會化媒體量化、剖析社會化媒體信息與證券市場波動的關係和防範系統性金融風險研究提供強有力的支持和論證。 　　第三章，系統總體設計。從系統總體設計的角度，自上向下對本書的邏輯模塊和流程進行概述，對系統的數據處理流程進行說明，明確證券市場社會化媒體效應智能解決方案中模塊之間的關係，理順系統從數據抓取到文本信息處理情感提

取，再到利用深度學習神經網路對社會化媒體與證券市場波動的影響進行關聯分析的流程。確保系統模塊完整和研究順利推進。 　　第四章，社會化媒體量化與投資者情緒提取研究。首先對社會化媒體信息的抓取、過濾、預處理和詞彙量化過程進行了描述；隨後提出依據中文語句的語法和語義結構構建中文語句卷積神經網路（CSCNN）核心算法對文本情感極性進行判定；接著對情感判定模型進行了比較研究。 　　第五章，投資者情緒指數的構造。借鑑傳統指數構造原理，利用社會化媒體平台文本信息結構特點，創新性地提出基於內容相似度矩陣、引用關係矩陣和回復關係矩陣的社會化媒體文本語句權重SentenceRrak算法計算語句權重，結合用戶影

響力因子、閱讀數量因子和點讚數量因子，構造了社會化媒體投資者情緒指數（SMISI），為後續研究提供了重要的特徵變量。 　　第六章，SMISI對證券市場波動的量化研究。通過實證研究，首先將SMISI與Fama五因子模型結合，驗證了SMISI對證券市場收益率的系統性影響；接著利用VAR模型研究SMISI對證券市場波動影響的深度和廣度。隨後提出基於社會化媒體情緒驅動的S－LSTM深度神經網路模型核心算法，更加準確地捕捉社會化媒體投資者情緒對證券市場的影響效應，並通過模擬的方式驗證了SMISI在量化投資中應用的可行性。 　　第七章，面向證券市場策略的SMQIP檢驗與分析。從市場監管者、上市公司和投

資者三個不同的角度剖析了社會化媒體信息引導市場情緒，導致證券市場資產價格波動，甚至影響金融穩定的內在機理。並利用具體案例從以上三個角度分別驗證了基於大數據的證券市場社會化媒體效應量化智能平台（SMQIP）的應用可行性。 　　第八章，總結、不足與研究展望，對全書進行了總結，對研究中存在的不足進行了分析和反思，對於金融智能領域的研究熱點和方向以及未來可能進行的研究計劃進行了展望。 　　本書的主要創新點包括以下三個方面： 　　創新點一：提出了一個基於深度學習的公眾情緒文本挖掘方法，綜合考慮文本內容和質量的影響，以捕捉社會化媒體中的公眾情緒。 　　創新點二：基於社會化媒體大數據，研究和優化了證

券市場情緒指數的構建方法。在研究社會化媒體信息量化及其對證券市場波動的影響中，發現社會化媒體信息不僅對個股存在顯著影響，股票板塊指數也同樣會對社會化媒體信息中的情緒傾向有所反應。 　　創新點三：集成情緒判定、文本賦權和情緒指數市場效應評估等核心算法，構建了情緒對證券市場波動的影響分析的系統原型。  

預測分析模型進入發燒排行的影片

特徵縮放於深度學習股市價格預測之影響

為了解決預測分析模型的問題，作者丁麗文 這樣論述：

　　近年來機器學習與深度學習模型在巨量資料分析和科技金融方面取得了顯著的成效。時間序列分析主要是利用歷史資料預測未來走勢，然而過去時間序列相關研究較少探討特徵縮放的影響性。本研究利用常見的技術指標，並結合不同特徵縮放及深度學習演算法進行股市價格預測分析。在實證方面利用台灣證券交易所（TWSE）的Α公司2015年到2019年實際股票資料進行驗證，並進行比較分析。綜合上述，本研究目的如下：（1）探討使用不同特徵縮放對於遞迴歸神經網路準確度影響（2）探討加入常見技術指標是否可提高遞迴歸神經網路準確度（3）驗證傳統 ΑRIMΑ 模型與遞迴歸神經網路預測準確度之比較（4）探討不同神經元數及層數對於預測

準確度之影響（5）實際採用2015-2019年Α公司實際股票資料來進行實例驗證

Python數據分析師修煉之道

為了解決預測分析模型的問題，作者（美）阿爾瓦羅·富恩特斯 這樣論述：

本書詳細闡述了與Python數據分析相關的基本解決方案，主要包括Anaconda和Jupyter Notebook、NumPy向量計算、數據分析庫pandas、可視化和數據分析、Python統計計算、預測分析模型等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書既可作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。

精密機械產業製程能力指標預測模型-以Y公司為例

為了解決預測分析模型的問題，作者張東蔚 這樣論述：

隨著「工業4.0」時代的發展，許多製造業逐漸邁向智慧製造應用，將製造過程的資料都儲存至資料庫，透過資訊技術讓資料自己來說話，並改變決策方式。本研究將以「Y公司」為例，Y公司主要生產製造精密螺帽，至今積極的投入智慧製造，結合了虛與實的整合系統跨及各廠區的線上機聯網蒐集大數據分析。本研究主要目的是運用Visual Studio 2019 ASP. NET程式語法編寫進行資料蒐集、資料前置處理、建置資料倉儲，設計屬於Y公司的製程能力分析系統，給予企業對機台、人員改善有個決策依據，並結合資料挖掘技術，將製程能力指標進行預測模型，企業在生產製造之前能有一個參考依據。在研究方法過程中將蒐集Y公司「品保部

門」的量測原始資料，進行資料前置處理後建立資料倉儲，接著由製程能力指標數學式計算結果，並運用線上分析處理(Online analytiCal processing, OLAP)資料庫，呈現各製程能力分析圖表以及建構決策樹預測模型。透過製程能力指標的運算結果，將連續值轉換成離散值並以累計方式視覺化看出機台的變化走向，並透過製程能力指標的Cp與Ca指標所影響的因素提供改善措施達到品質預防的效果。最後當穩定的資料流程能完善的紀錄資料後，本研究透過資料挖掘技術，建置決策樹預測模型，當公司新的製程工單發起時，使用者能透過該分類預測系統得知Cp各指標的預測機率，提供在生產製造前有個參考的依據，不僅能避免不

良品的路徑還能運用百分比，加入損耗成本，對於產品的報價也有著貢獻。