python金融数据挖掘
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案例介绍
1、项目内容:通过大赛提供的上海证券交易所（xbl）财务数据（也通过爬虫爬取不同年份的xbl数据）和比赛发起公司提供的财务可视化分析平台对当下对投资人最有利的公司进行投资决策。
2、项目业绩:获得了2020年下半年江西省财务大数据二等奖
3、项目总结:财务决策分析后的报告没有组织好，即ppt的财务投资决策报告没有写好，有待提高，通过机器学习算法聚类分析时进行数据预处理，根据财务指标进行聚类，选择聚类质心最佳的类，再对该簇下的公司进行topK的人工筛选，选出最佳投资公司。
2、项目业绩:获得了2020年下半年江西省财务大数据二等奖
3、项目总结:财务决策分析后的报告没有组织好，即ppt的财务投资决策报告没有写好，有待提高，通过机器学习算法聚类分析时进行数据预处理，根据财务指标进行聚类，选择聚类质心最佳的类，再对该簇下的公司进行topK的人工筛选，选出最佳投资公司。
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2、项目业绩:获得了2020年下半年江西省财务大数据二等奖
3、项目总结:财务决策分析后的报告没有组织好，即ppt的财务投资决策报告没有写好，有待提高，通过机器学习算法聚类分析时进行数据预处理，根据财务指标进行聚类，选择聚类质心最佳的类，再对该簇下的公司进行topK的人工筛选，选出最佳投资公司。
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