一、數據開發和數據分析師哪個更好？

如果說這二者哪個好一點，只能說數據開發偏向于程序，數據分析偏向于數學。

薪資區別

1、數據開發

作為IT類職業中的“大熊貓”，數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元；

大數據開發工程師在一線城市和大數據發展城市的薪資是比較高的。

2、數據分析

數據分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，并且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30K以上。

最后，無論你是做大數據開發還是分析，都是高薪的技術崗位，最重要的是修煉好自己的技術。

二、bi分析師和數據分析師有什么區別？

BI分析師(Business Intelligence Analyst)和數據分析師(Data Analyst)都是從事數據工作的職業，但是它們之間還是有一些區別的：

  1. 主要工作內容不同：BI分析師主要負責從各種不同的數據源中提取、清洗、轉換和整合數據，然后將這些數據呈現給業務用戶進行分析和決策。而數據分析師則更加專注于數據的挖掘和分析，他們會使用各種統計和機器學習技術來發現數據中的模式和趨勢，并提供相關的建議和解決方案。

  2. 技能要求不同：BI分析師需要具備一定的商業智能工具的使用技能，例如Tableau、Power BI等，同時還需要了解業務流程和需求，以便更好地理解數據。而數據分析師需要掌握更加深入的統計學和編程知識，例如Python、R語言等，以及熟練使用各種數據分析工具和技術。

  3. 目標不同：BI分析師的主要目標是為業務用戶提供有價值的洞察和決策支持，幫助他們更好地理解業務問題和市場趨勢。而數據分析師則更加關注于數據的探索和發現，通過數據分析來推動業務的發展和創新。

總之，BI分析師和數據分析師都是非常重要的職業，但是它們的職責、技能和目標都有所不同。選擇哪個職業取決于個人的興趣和職業規劃。

三、sem競價優化師和數據分析師哪個更有前途？

sem從魏則西事件后就一直向下劃，而且近年來大量新渠道進入人們視線，百度早以不是當年的地位了，數據分析師學歷要求比較高，大廠需要

四、數據庫工程師和數據分析師哪個好？

哪些開發,我以前做過sql腳本開發(臨時取數需求),存儲過程開發,etl流程開發,只做了1年,然后由分析師過度到現在的挖掘！

五、數據分析師，數據科學家和數據工程師的區別？

　　數據工程師，數據分析師和數據科學家-當人們談論快速發展的數據科學領域時，經常會提到這些職位。

　　當然，數據科學中還有許多其他職位，但是在這里，我們將討論這三個主要角色，它們之間的區別以及哪個角色最適合您。

　　盡管每個公司對每個角色都有自己的定義，但是您作為數據分析師，數據科學家或數據工程師每天可能要做的工作之間存在很大差異。我們將更深入地研究每個特定的角色，但讓我們從一個快速的測驗開始，它可以幫助您找出最適合您的方法：

　　測驗：哪個角色最適合您?

　　下面，我們創建了一個快速的，包含四個問題的測驗，以幫助您了解哪個職位最合適：

　　希望該測驗使您對在數據科學行業中可能要開始的旅程有所了解。(而且，如果您沒有得到想要的答案，請不要擔心-這只是一個快速測驗，而這三個職位的技能和任務之間有很多重疊之處)。

　　當然，這些工作角色比我們在四個問題的測驗中所能傳達的要多得多，所以讓我們從數據分析師的角色開始，更詳細地研究每個角色，并進一步了解每個角色的含義。

　　什么是數據分析師?

　　數據分析師通過獲取數據，使用數據來回答問題并傳達結果以幫助制定業務決策，從而為公司創造價值。數據分析師執行的常見任務包括數據清理，執行分析和創建數據可視化。

　　取決于行業，數據分析師可能會使用不同的頭銜(例如，業務分析師，商業智能分析師，運營分析師，數據庫分析師)。不管職位高低，數據分析師都是通才，可以擔任許多角色和團隊，以幫助其他人做出更好的數據驅動決策。

　　深度數據分析師

　　數據分析師具有將傳統業務轉變為數據驅動業務的潛力。

　　雖然數據分析師的職位通常是更廣泛數據領域中的?“入門級” 工作，但并非所有分析師都是初級職位。作為精通? 技術工具的有效溝通者，數據分析師對于將技術和業務團隊分開的公司至關重要。

　　他們的核心職責是幫助其他人跟蹤進度并優化他們的關注點。營銷人員如何使用分析數據來幫助啟動下一個廣告系列?銷售代表如何更好地確定要定位的受眾特征?首席執行官如何才能更好地理解近期公司發展的根本原因?數據工程師數據分析師和數據科學家區別與聯系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html釷ESE是數據分析提供了解決所有問題通過執行分析和呈現結果。

　　他們承擔著處理數據以為其組織創造價值的復雜工作。

　　一個有效的數據分析師將消除業務決策中的猜測，并幫助整個組織蓬勃發展。通過分析新數據，合并不同的報告并轉換結果，數據分析師必須成為不同團隊之間的有效橋梁。反過來，這使組織可以對其增長進行準確的脈搏檢查。

　　所需技能的性質將取決于公司的特定需求，但這是一些常見任務：

　　a.清理和整理原始數據。

　　b.使用描述性統計信息來大體上了解其數據。

　　c.分析數據中發現的有趣趨勢。

　　d.創建可視化和儀表板，以幫助公司解釋數據并做出決策。

　　e.向業務客戶或內部團隊展示技術分析的結果。

　　數據分析師為組織的技術和非技術方面都帶來了巨大的價值。無論是運行探索性分析或解釋執行儀表板，分析師培養一個團隊之間的連接。

　　開始在Data Analyst的職業道路上學習：

　　什么是數據科學家?

　　數據科學家是一位專家，他將自己的專業知識運用到統計和構建機器學習模型中，以做出預測并回答關鍵業務問題。

　　數據科學家仍然需要像數據分析師一樣能夠清理，分析和可視化數據。但是，數據科學家將在這些技能上有更多的深度和專業知識，并且還將能夠訓練和優化機器學習模型。

　　深入的數據科學家

　　數據科學家是一個個人，可以通過解決更多開放性問題并利用他們對高級統計和算法的知識來提供巨大的價值。如果分析師專注于從過去和現在的角度理解數據，那么科學家專注于為未來提供可靠的預測。

　　數據科學家將通過利用監督(例如分類，回歸)和非監督學習(例如聚類，神經網絡，異常檢測)方法來獲取隱藏的見解，以用于他們的機器學習模型。他們實質上是在訓練數學模型，這將使他們能夠更好地識別模式并得出準確的預測。

　　以下是數據科學家執行的工作示例：

　　a.評估統計模型以確定分析的有效性。

　　b.使用機器學習來構建更好的預測算法。

　　c.測試并不斷提高機器學習模型的準確性。

　　d.建立數據可視化以總結高級分析的結論。

　　數據科學家帶來了一種全新的方法和觀點來理解數據。盡管分析師可以描述趨勢并將這些結果轉換為業務術語，但科學家將提出新的問題，并能夠建立模型以基于新數據進行預測。

　　開始在數據科學家的職業道路上學習：

　　什么是數據工程師?

　　數據工程師可以構建和優化可讓數據科學家和分析人員執行其工作的系統。每個公司都依賴于其數據是準確的，并且需要使用它的個人可以訪問。數據工程師確保正確接收，轉換，存儲任何數據，并使其他用戶可以訪問這些數據。

　　深入的數據工程師

　　數據工程師為數據分析師和科學家建立了基礎。數據工程師負責構建數據管道，并且經常不得不使用復雜的工具和技術來大規模處理數據。與前兩個職業道路不同，數據工程在軟件開發技能方面有更多的依靠。

　　在大型組織中，數據工程師可以有不同的重點，例如利用數據工具，維護數據庫以及創建和管理數據管道。無論關注的重點是什么，優秀的數據工程師都可以讓數據科學家或分析師專注于解決分析問題，而不必將數據從一個源轉移到另一個源。

　　數據工程師的心態通常更側重于構建和優化。以下是數據工程師可能正在執行的任務的示例：

　　a.構建用于數據消耗的API。

　　b.將外部或新數據集集成到現有數據管道中。

　　c.將特征轉換應用于新數據上的機器學習模型。

　　d.持續監控和測試系統以確保優化的性能。

　　開始在數據工程師的職業道路上學習：

　　您的數據驅動的職業道路

　　既然我們已經探索了這三個數據驅動的職業，那么問題仍然存在-您適合什么地方?您已經完成了測驗，但讓我們更深入地了解如何真正確定最適合您的方法。

　　關鍵是要了解這是三種根本不同的數據處理方式。

　　數據工程師正在“后端”上工作，不斷改進數據管道，以確保組織所依賴的數據準確且可用。他們將利用各種不同的工具來確保正確處理數據，并確保用戶在需要時可以使用該數據。

　　一個好的數據工程師可以為組織的其他部門節省大量時間和精力。

　　然后，數據分析人員可以使用工程師構建的自定義API提取新數據集，并開始識別數據中有趣的趨勢，并對這些異常進行分析。分析師將以清晰的方式總結和展示他們的結果，從而使他們的非技術團隊可以更好地了解他們的位置和工作方式。

　　最后，數據科學家可能會以分析師的初步發現為基礎，并進行更多的研究以從中得出洞見。無論是通過訓練機器學習模型還是通過運行高級統計分析，數據科學家都將提供嶄新的視角來展望不久的將來。

　　無論您選擇哪種具體方式，好奇心都是這三個職業的自然前提。使用數據提出更好的問題并進行更精確的實驗的能力是數據驅動職業的全部目的。此外，數據科學領域不斷發展，因此非常需要不斷學習。

　　和所有當前和未來的數據分析，科學家和工程師在那里-好運氣和不斷學習!

　　知道您最感興趣的工作是什么?

https://www.toutiao.com/i6828458517989425676/

六、大數據工程師和數據分析師有什么區別？

　　數據工程師，數據分析師和數據科學家-當人們談論快速發展的數據科學領域時，經常會提到這些職位。

　　當然，數據科學中還有許多其他職位，但是在這里，我們將討論這三個主要角色，它們之間的區別以及哪個角色最適合您。

　　盡管每個公司對每個角色都有自己的定義，但是您作為數據分析師，數據科學家或數據工程師每天可能要做的工作之間存在很大差異。我們將更深入地研究每個特定的角色，但讓我們從一個快速的測驗開始，它可以幫助您找出最適合您的方法：

　　測驗：哪個角色最適合您?

　　下面，我們創建了一個快速的，包含四個問題的測驗，以幫助您了解哪個職位最合適：

　　希望該測驗使您對在數據科學行業中可能要開始的旅程有所了解。(而且，如果您沒有得到想要的答案，請不要擔心-這只是一個快速測驗，而這三個職位的技能和任務之間有很多重疊之處)。

　　當然，這些工作角色比我們在四個問題的測驗中所能傳達的要多得多，所以讓我們從數據分析師的角色開始，更詳細地研究每個角色，并進一步了解每個角色的含義。

　　什么是數據分析師?

　　數據分析師通過獲取數據，使用數據來回答問題并傳達結果以幫助制定業務決策，從而為公司創造價值。數據分析師執行的常見任務包括數據清理，執行分析和創建數據可視化。

　　取決于行業，數據分析師可能會使用不同的頭銜(例如，業務分析師，商業智能分析師，運營分析師，數據庫分析師)。不管職位高低，數據分析師都是通才，可以擔任許多角色和團隊，以幫助其他人做出更好的數據驅動決策。

　　深度數據分析師

　　數據分析師具有將傳統業務轉變為數據驅動業務的潛力。

　　雖然數據分析師的職位通常是更廣泛數據領域中的?“入門級” 工作，但并非所有分析師都是初級職位。作為精通? 技術工具的有效溝通者，數據分析師對于將技術和業務團隊分開的公司至關重要。

　　他們的核心職責是幫助其他人跟蹤進度并優化他們的關注點。營銷人員如何使用分析數據來幫助啟動下一個廣告系列?銷售代表如何更好地確定要定位的受眾特征?首席執行官如何才能更好地理解近期公司發展的根本原因?數據工程師數據分析師和數據科學家區別與聯系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html釷ESE是數據分析提供了解決所有問題通過執行分析和呈現結果。

　　他們承擔著處理數據以為其組織創造價值的復雜工作。

　　一個有效的數據分析師將消除業務決策中的猜測，并幫助整個組織蓬勃發展。通過分析新數據，合并不同的報告并轉換結果，數據分析師必須成為不同團隊之間的有效橋梁。反過來，這使組織可以對其增長進行準確的脈搏檢查。

　　所需技能的性質將取決于公司的特定需求，但這是一些常見任務：

　　a.清理和整理原始數據。

　　b.使用描述性統計信息來大體上了解其數據。

　　c.分析數據中發現的有趣趨勢。

　　d.創建可視化和儀表板，以幫助公司解釋數據并做出決策。

　　e.向業務客戶或內部團隊展示技術分析的結果。

　　數據分析師為組織的技術和非技術方面都帶來了巨大的價值。無論是運行探索性分析或解釋執行儀表板，分析師培養一個團隊之間的連接。

　　開始在Data Analyst的職業道路上學習：

　　什么是數據科學家?

　　數據科學家是一位專家，他將自己的專業知識運用到統計和構建機器學習模型中，以做出預測并回答關鍵業務問題。

　　數據科學家仍然需要像數據分析師一樣能夠清理，分析和可視化數據。但是，數據科學家將在這些技能上有更多的深度和專業知識，并且還將能夠訓練和優化機器學習模型。

　　深入的數據科學家

　　數據科學家是一個個人，可以通過解決更多開放性問題并利用他們對高級統計和算法的知識來提供巨大的價值。如果分析師專注于從過去和現在的角度理解數據，那么科學家專注于為未來提供可靠的預測。

　　數據科學家將通過利用監督(例如分類，回歸)和非監督學習(例如聚類，神經網絡，異常檢測)方法來獲取隱藏的見解，以用于他們的機器學習模型。他們實質上是在訓練數學模型，這將使他們能夠更好地識別模式并得出準確的預測。

　　以下是數據科學家執行的工作示例：

　　a.評估統計模型以確定分析的有效性。

　　b.使用機器學習來構建更好的預測算法。

　　c.測試并不斷提高機器學習模型的準確性。

　　d.建立數據可視化以總結高級分析的結論。

　　數據科學家帶來了一種全新的方法和觀點來理解數據。盡管分析師可以描述趨勢并將這些結果轉換為業務術語，但科學家將提出新的問題，并能夠建立模型以基于新數據進行預測。

　　開始在數據科學家的職業道路上學習：

　　什么是數據工程師?

　　數據工程師可以構建和優化可讓數據科學家和分析人員執行其工作的系統。每個公司都依賴于其數據是準確的，并且需要使用它的個人可以訪問。數據工程師確保正確接收，轉換，存儲任何數據，并使其他用戶可以訪問這些數據。

　　深入的數據工程師

　　數據工程師為數據分析師和科學家建立了基礎。數據工程師負責構建數據管道，并且經常不得不使用復雜的工具和技術來大規模處理數據。與前兩個職業道路不同，數據工程在軟件開發技能方面有更多的依靠。

　　在大型組織中，數據工程師可以有不同的重點，例如利用數據工具，維護數據庫以及創建和管理數據管道。無論關注的重點是什么，優秀的數據工程師都可以讓數據科學家或分析師專注于解決分析問題，而不必將數據從一個源轉移到另一個源。

　　數據工程師的心態通常更側重于構建和優化。以下是數據工程師可能正在執行的任務的示例：

　　a.構建用于數據消耗的API。

　　b.將外部或新數據集集成到現有數據管道中。

　　c.將特征轉換應用于新數據上的機器學習模型。

　　d.持續監控和測試系統以確保優化的性能。

　　開始在數據工程師的職業道路上學習：

　　您的數據驅動的職業道路

　　既然我們已經探索了這三個數據驅動的職業，那么問題仍然存在-您適合什么地方?您已經完成了測驗，但讓我們更深入地了解如何真正確定最適合您的方法。

　　關鍵是要了解這是三種根本不同的數據處理方式。

　　數據工程師正在“后端”上工作，不斷改進數據管道，以確保組織所依賴的數據準確且可用。他們將利用各種不同的工具來確保正確處理數據，并確保用戶在需要時可以使用該數據。

　　一個好的數據工程師可以為組織的其他部門節省大量時間和精力。

　　然后，數據分析人員可以使用工程師構建的自定義API提取新數據集，并開始識別數據中有趣的趨勢，并對這些異常進行分析。分析師將以清晰的方式總結和展示他們的結果，從而使他們的非技術團隊可以更好地了解他們的位置和工作方式。

　　最后，數據科學家可能會以分析師的初步發現為基礎，并進行更多的研究以從中得出洞見。無論是通過訓練機器學習模型還是通過運行高級統計分析，數據科學家都將提供嶄新的視角來展望不久的將來。

　　無論您選擇哪種具體方式，好奇心都是這三個職業的自然前提。使用數據提出更好的問題并進行更精確的實驗的能力是數據驅動職業的全部目的。此外，數據科學領域不斷發展，因此非常需要不斷學習。

　　和所有當前和未來的數據分析，科學家和工程師在那里-好運氣和不斷學習!

　　知道您最感興趣的工作是什么?

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七、怎樣同時看直播大屏和數據？

手機直播數據大屏主要可以通過以下幾個步驟進行查看：

1. 打開手機直播軟件，選擇需要查看的直播間。

2. 進入直播間后，找到直播間中的數據展示模塊，并點擊進入。

3. 在數據展示界面中，可以查看本場直播的觀看人數、彈幕數量、點贊數量以及禮物、打賞等相關信息。

4. 部分直播軟件也提供了實時數據監控功能，可以在數據展示界面中實時監控直播間的數據變化。

除了直接在手機直播軟件中查看數據外，還可以通過連接電腦、投影儀等設備，將手機屏幕鏡像到大屏幕上，方便多人同時查看。具體實現方式可以根據不同情況進行選擇，比如使用無線投屏器、數據線連接等方式。

總之，通過直播數據大屏，可以更方便、直觀地了解當前直播的數據情況，幫助主播或團隊更加科學有效地統籌管理和調整直播策略，提高直播效果和收益水平。

八、數據的據怎么組詞？

組詞：據說、據此、據稱、據點、據傳、依據、跟據

(1) (形聲。本義：手靠著；靠著)

(2) 同本義

據，杖持也?！墩f文》

馮幾據杖?！稇饑摺ぱ嗖摺?/p>

據軾低頭。——《莊子·盜跖》

(3) 依靠，憑借

不可以據。——《詩·邶風·柏舟》

神必據我?！蹲髠鳌べ夜迥辍?/p>

誠據其勢。——《史記·平原君虞卿列傳》

北據漢沔。——《三國志·諸葛亮傳》

向后據地?！缎煜伎陀斡洝び吸S山記》

(4) 又如：據著(憑著)；據梧(依靠著梧桐樹)；據爭(據理爭辯)；據恃(憑仗)；據高臨下(憑借高處俯控低處)；據憑(依仗)

(5) 根據

據于德。——《論語》

據法而治者，吏習而民安?！渡叹龝じā?/p>

(6) 又如：據經(依據經典)；據亂(據亂世之史)；據常(根據常理)；據依(依據)；據古(尊依古道)

(7) 占有，占據

乃入據陳?！妒酚洝り惿媸兰摇?/p>

據其柵。——《資治通鑒·唐紀》

據而有之?！顿Y治通鑒》

悉為逆據?！稄V東軍務記》

(8) 又如：據鞍(跨鞍。后用以指年老而壯志不減)；據凡(占據要位)；據重(占據要位)；據竊(竊據，非法占據)

(9) 按著

稽首據掌致諸地。——《禮記·玉藻》。注：“以左手覆按右手也?！?/p>

(10) 又如：據地(手按著地)

(11) 安；定

九、人工智能和機器學習會逐漸取代金融和數據分析師嗎？

對于人工智能對于金融領域的影響的我的立場并沒有變，同時也想借著這個問題談談作為金融從業者或相關專業的學生該怎么面對人工智能的發展。

金融是一個復雜的系統。在短時間內，很難被人工智能或者機器學習完全替代。但是在利潤率高、數據結構化好、數據儲量大、問題定義明確的金融領域，AI會大行其道。隨著一個個小領域被逐步擊破，最終大規模的跨領域金融AI才會出現。根據馬太效應，強者愈強，大金融公司如高盛、大摩已經加大了在人工智能領域的投資。

十年對于單一的金融AI已經足夠了，但對于跨領域金融AI可能又太倉促了。

在現階段，金融公司所面臨的數據結構化需求遠遠高于開發AI的需求。大量的歷史數據還并未電子化，甚至大量金融公司新產生的數據都還屬于非結構化的格式。

對于金融機構來說，有目的和計劃的在合法的途徑下收集、購買、或生成相關數據將會為未來企業發展帶來巨大的優勢。對于大型的金融機構/研究機構，應該繼續加大在AI領域的投資，從內部培養跨金融和AI領域的人才，即使在短時間內不能產生直接利潤。

1. 沒有人工智能背景，該怎么保證自己不被AI浪潮淘汰？

我的觀點是，首先不要嘗試從頭學起，時間成本太高了。大部分AI從業者需要研究生以上的學歷，而且往往都是計算機/統計/數學/物理方便的背景。往短了算，讀完計算機的本碩至少需要5-6年。然而大量AI從業者一般有博士學位，這就需要額外的3-5年，尤其是從事理論模型開發的從業者。

其次，在就業時也要盡量選擇大的金融服務類公司。像上文提到的，小公司一般沒有財力投入到大規模的人工智能創新當中。隨著時間過去，小的金融公司只會愈發艱難，大公司會贏者通吃。

同時可以加強對于行業資訊的關注，我平時關注的有 機器之心、人工智能學家、以及人工智能頭條。大部分時候只要關注一下資訊就可以了，比如白宮發了人工智能報告啊，高盛又出了一份AI展望報告啊~這樣可以保證自己獲得一手的資訊。

針對讀者不同的就業情況可以分成以下情況討論：

• 1.1. 如果你現在已經身處金融服務類公司，那么應該開始關注公司內部的人工智能創新項目。大部分的跨國金融公司都會有類似的fund來支持這樣的項目，在投行券商里面的研究部門或者獨立的數據分析團隊。比如在我們公司，有一筆Territory Investment Fund用于支持領域創新，不求回報，只求在創新中不落下風。在找到對應的內部團隊后，可以毛遂自薦當志愿者來體驗新開發的AI系統。在各大公司里面，AI開發團隊往往都面臨相似的困境--內部員工的不配合和敵視。一般只要你愿意提供反饋，AI開發團隊都是很歡迎的這樣的第一手反饋的。盡早加入開發團隊可以讓自己更適應這樣的變革，也會為你盡早指明方向該作出怎樣的改變。
• 1.2. 如果你還在上學，是一名商科專業的大學生。就像上文提到的，我不建議你轉專業從頭學計算機。但可以適當的補充一些數據分析類的課程，比如數據庫、統計概率以及簡單的Python/R的使用。如果有意在這個方向繼續學習，但數學和計算機能力有限，可以參考1.3的推薦。
• 1.3. 如果你不是一位金融從業者，但想要朝AI金融從業者發展。這條同時適用于在思考是否要繼續讀書的學生。我會建議大家去讀一個 Master in Business Analytics 或者 Master in Data Analytics, 也就是商業分析碩士或者數據分析碩士。這個專業屬于這兩年流行起來的專業，主要內容是講如何將數據分析應用于商業當中。這樣的學位一般會涵蓋基本的數據分析以及機器學習，但比較側重于應用，而不是理論開發。從這個角度來看，申請難度比較低而且門檻也不像理工科的碩士那么高。當然，我們不能期待讀完這個學位就可以叩開金融機構的大門，只是說在未來工作中使用AI模型時會比較得心應手，并能對ML有一些理解。

2. 人工智能在交易領域的應用

大量的人工智能已經被對沖基金所使用，比如Simplex Equity的Self-learning model，在未經人工干預的前提下實現了在英國退歐時就拋售了日本期貨。這并不是孤例，彭博社去年的一篇文章就分析了AI對于Quant的沖擊，人工智能基金 跑贏大市 - Focus On - 彭博商業周刊。

明顯可以發現，這個領域就屬于我們所定義的利潤率高且有數據積累的領域，因此金融公司愿意投入財力和人力進行開發。如果想要了解更多類似的例子，可以直接搜索“券商+人工智能” 或者 “投行+人工智能”等，有大量的新聞。

3. 為什么AI現階段不能完全替代金融學的各種模型？

A. 無法很好的用AI來定義一個金融問題現階段比較被商業化廣泛應用的機器學習還是監督學習，而監督學習要求有明確的問題定義?，F在看起來很有希望的強化學習，遷移學習等還并不能大規模普及應用。以簡單的監督學習為例，如果你想建立一個模型來預測企業并購是否會影響公司股價，那么你需要提供大量并購數據，以及并購后股價是否發生了變動。理想情況下，在收集足夠多的并購消息和股價變動信息后，做自然語言分析后提取特征放到機器學習模型里面就大功告成了。然而在實際情況中：我們無法給出明確的問題定義和邊界。如果想用AI來來制定一個股票交易策略，那么需要考慮進去多少因素？僅僅只考慮并購消息就夠了么？越多的相關的因素越可以提高模型的擬合性和準確性。如宏觀政策和微觀的具體情況都會影響到股價的波動，漏掉其中哪一個都會造成一定的影響，往往是多多益善。在這種情況下，每個問題都需要大量人和數據來支撐，這也是為什么大量用AI來預測股票走勢的探索都無疾而終的原因?，F階段或者可預見的未來，在很多問題上不會出現這種明確的定義和范圍。B. AI從業者和金融從業者缺乏有效溝通在很長的時間里面，計算機和金融學之間的聯系相對比較薄弱。作為一個CS背景的人，我個人對于金融/經濟學的理解還處于比較膚淺的狀態，只理解基本的概念和原理。同樣的，金融服務類從業者又缺乏對于AI模型和統計的了解。因此使用AI來推動金融學發展需要大量跨領域的人才，至少需要兩個方向都懂的項目經理。C. 金融領域缺乏足夠的大數據和人工智能人才儲備人工智能的火爆，或者說06年Hinton論文后帶起的深度學習的老樹開花，并沒有來得及為行業儲存大量的專業人才。不難看出，大量一流AI/ML人才還是被互聯網公司一網打盡，(Hinton在谷歌Lecun 在FB)留給金融服務類公司的人才并不多。以我們公司舉例，各國分公司的Chief Data Scientist 基本都不是計算機/統計/數學背景出身的科學家。D. 投出產出在現階段不成正比，短時間內難以獲得收益。在這種情況下，每個問題都需要大量人和數據來支撐。因此研究探索型的、不能產生利潤的方向很少有公司來投資AI來進行研究的。換言之，有財力提供AI研究的金融公司不多，小型的金融機構或者學術機構又缺乏資源（資金，技術人才，數據積累）來進行相關系統的研究。E. 技術性的難題還包括很多，比如AI在金融領域應該以什么樣的模式存在？是一個軟件，一個網絡服務，還是一個機器人。在大量需要與客戶溝通的領域，人機交互以及如何生成內容也是繼續探索的領域。

最近回答了很多類似的問題，包括：

隨著人工智能的進步，財務工作者會大批失業么？該如何應對？ - 阿薩姆的回答 - 知乎

金融學如何應對人工智能和大數據？ - 阿薩姆的回答 - 知乎

機器學習（machine learning）在經濟學領域是否有應用前景？

十、何謂數據清洗和數據加工？

數據清洗也叫數據清理，是指從數據庫或數據表中更正和刪除不準確數據記錄的過程。廣義地說，數據清洗包括識別和替換不完整、不準確、不相關或有問題的數據和記錄。

通過有效的數據清洗，能夠確保所有數據集應保持一致并且沒有任何錯誤，為以后數據的使用和分析提供支撐。