大数据时代金融专业数学的发展趋势

张瑞亭

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大数据时代金融专业数学的发展趋势

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随着科学技术的飞速发展和人们获取数据的多样化，人类拥有的数据急剧增加。在大数据时代，数据已成为新型战略资源，是驱动创新的重要因素。如何获取隐藏在数据背后的潜在的规律备受研究人员关注。数据挖掘是一门边缘应用学科，它的蓬勃发展是由于它在各个领域的广泛应用。结合金融数据的特点以及目前数据挖掘、机器学习存在的问题，研究未来金融专业数学的发展方向和动态趋势，对于大数据时代下培养金融专业学生具有十分重要的意义。

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来源
《大学教育》 |2014年第14期|29-30|共2页
作者
张瑞亭;
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作者单位

北京工商大学嘉华学院;

北京 101118;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金融、银行;
关键词
数据挖掘; 机器学习; 支持向量机; 金融数据;

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