单从外观上看,VAR&VaR两个模型很容易混淆,但就模型方法和用处两者截然不同,R语言作为数据分析的有力工具,其函数包库中包含各种各样的统计模型.通过vars包可以调用向量自回归模型,通过PerformanceAnalytics包的VaR函数可以调用风险价值模型. 模型简介 library(vars) 向量自回归模型(Vector Autoregression),简称VAR模型,是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出.VAR模型是用模型中所有当期变

RFM用户价值模型的原理和应用  ▌定义 在众多的用户价值分析模型中,RFM模型是被广泛被应用的:RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,在RFM模式中,R(Recency)表示客户购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额. 一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户.在实际应用中根据业务不同会有参考的数据维度也会有诸多变变种. ▌意义 RFM模型较为动态地显示了

作者 | leo 管理学中有一个重要概念那就是客户关系管理(CRM),它核心目的就是为了提高企业的核心竞争力,通过提高企业与客户间的交互,优化客户管理方式,从而实现吸引新客户.保留老客户以及将已有客户转化为忠实客户的运营机制. 而这其中最为经典的实现模型那就是RFM模型,它主要通过对每个客户的近期消费时间,购买频率和购买金额来对不同的客户进行价值状态划分. 从而使得我们可以有针对性的对不同用户进行个性化运营和营销. 01 RFM模型核心维度 针对上述3个维度,我们的预期: 最近一次消费的时间(R

    笔者寄语:一般情况下离群值不应该直接删除,应该进行筛选,然后进行专门的离群值分析.笔者在这进行一下思考,在聚类基础之上的一种离群点检验. 基于聚类的离群点检测的步骤如下:数据标准化--聚类--求每一类每一指标的均值点--每一类每一指标生成一个矩阵--计算欧式距离--画图判断. 1.数据聚类 利用RFM客户价值模型,进行SOM(自组织映射神经网络模型),可以参考笔者的博客.一般的聚类方式,比如K-mean均值是比较常用的聚类方法(可见笔者的其他博客--R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值

一.时间序列分析 北京每年每个月旅客的人数,上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数.访问量.股价等都是时间序列数据.这些数据会随着时间变化而变化.时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化. 随机过程的特征值有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随时间变化而变化,那么数据是非平稳的,相反,如果随机过程的特征随时间变化而不变化,则此过程是平稳的. 如图所示: 非平稳时间序列分析时,若导致非平稳的原因是确定的,可以用的方法主要有趋势拟合模型.季节调整模型.移动平均.指数平滑等. 若导致非平

时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第二步处理,已经得到平稳时间序列.要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ,通过对自相关图和偏自相关图的分析,得到最佳的阶层 p 和阶数 q 由以上得到的d.q.p,得到ARIMA模型.然后开始对得到的模型进行模型检验 一.时间序列平稳性 1.判断是否平稳 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存.如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值.建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果. 1.使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph

目录 ${\rm ARIMA}$ 模型 滞后算子 ${\rm MA}(q)$ 模型 ${\rm MA}(1)$ 模型 ${\rm MA}(q)$ 模型 ${\rm AR}(p)$ 模型 ${\rm AR}(1)$ 模型 ${\rm AR}(p)$ 模型 ${\rm ARMA}(p,,q)$ 模型 ${\rm ARMA}(1,,1)$ 模型 ${\rm ARMA}(p,,q)$ 模型 模型的选择 弱相依时间序列 ${\rm ARIMA}(p,,d,,q)$ 模型 \({\rm ARIMA}\) 模

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关

https://mp.weixin.qq.com/s/P1NDvqsz0GNObm1pb47mfg 中国期货市场交易量领先全球,期权.互换等新的衍生品工具逐步引入,场外衍生品服务商正在涌现.越来越多的企业参与期货市场,但他们面临一系列挑战,主要在于如何清楚了解自身的风险状况,如何灵活运用衍生品工具控制风险并保护.创造和实现价值. 企业需要一套完备的期现结合运营体系,其中包括以下组成部分: a) 企业风险管理规范及相关的财务会计规范 b) 风险敞口管理方法及风险评估方法 c) 期现结合操作方法与优

一位IT行业高收入者的理财规划方案 http://zhuanlan.zhihu.com/invest/19670220 Alex · 12 天前 回望2013,这一年是极其不寻常的.理财浪潮席卷大江南北,理财意识被前所未有的普遍性激发.然而,到底什么是理财,多数人没有清晰明确的认识,往往把理财和投资等价起来.实际上,理财的内涵远远大于投资,投资只是理财的一个组成部分.理财既涉及开源,也涉及节流,更重要的是如何通过个人财务分析.明确理财目标.制定理财方案.做好投资规划.防控各类风险,从而让自身现有

Mirror产品概述 Mirror是专为金融行业设计的全面用户画像管理系统.该系统基于星环多年来为多个金融企业客户构建用户画像的经验,深入契合业务需求,实现对用户全方位全维度的刻画.Mirror内置银行业和证券业的用户画像模板,同时在技术上继承了Transwarp Data Hub大数据平台的优势,能够快速在全量数据上进行计算和提供查询.同时,Mirror采用了灵活的接口设计,可以方便地进行二次开发和对接其它应用. Mirror产品特点 构造金融客户的信息生态系统,支持跨业务,跨产品的精准客户群

1.概念理解 VaR的含义:Value at Risk 按字面的解释就是"处于风险状态的价值",可译为受险价值.在险价值.风险价值等. 通常解释为:VaR是在一定置信水平和一定持有期内,某一金融资产或组合在正常的市场条件下所面临的的最大损失额. 2.举例子 某机构持有价值5000万美元的日元空头.美元多头的头寸.如果预期下一个交易日美元贬值,则该头寸就会面临损失.那么,在下一个交易日,该头寸的损失会是多少? 特殊术语说明: 空头:预期未来行情下跌,将手中股票按目前价格卖出,待行情下跌后

https://mp.weixin.qq.com/s/grA8MhryPfDB2PmBqsao4Q 从全球范围来看,大宗商品行业风险管理领域的主流软件产品是CTRM系列.CTRM是Commodity Trading and Risk Management的缩写,Trading(交易)一词,既包括衍生品交易.也包括实物商品的贸易.这类软件和最大特点,是把大宗商品企业的现货业务业务.衍生品交易与风险管理融为一体. 在能源领域,该系列软件也称为ETRM,即Energy Trading and Risk

无论您是否立即使用Sitecore的营销功能,我们强烈建议您执行这三项任务,以使您的数据收集更加丰富,并为您以后的决策留下良好的位置. Sitecore的体验数据库,即xDB,是Sitecore营销平台的基石,既可作为记录每次交互的高度精细的分析数据库,也可作为客户数据的可扩展存储库. 许多组织都热衷于使用Sitecore的营销功能,但在启动SitecoreXP计划之前,已将重新设计或内容策略优先考虑为构建块.同样,与CRM的集成可能是未来阶段的一部分. 好消息是,在最简单的情况下,一旦部署了S

Java生鲜电商平台-优惠券系统设计详解 优惠券作为电商最常用的营销手段,对于商家而言可以起到拉新.促活.提高转化的作用,对用户而言也可以获得实惠,今天就来谈谈优惠券系统的设计逻辑. 我对于优惠券系统的理解就是:创建什么样的优惠券,发给哪些人?所以Java生鲜电商平台优惠券系统主要分为两大块:优惠券的创建&优惠券的发放. 优惠券的创建 优惠券的创建可以理解为:需要创建什么样的优惠券?即要设置优惠券的基本属性:优惠券的名称.面额和类型.有效期.使用范围.互斥性.使用平台. 优惠券名称 优惠券当然要

目录 Transformer引入 Encoder 详解 输入部分 Embedding 位置嵌入 注意力机制 人类的注意力机制 Attention 计算 多头 Attention 计算 残差及其作用 BatchNorm 和 LayerNorm 前馈神经网络 Decoder 详解 Transformer 最终输出 TRM 面试题讲解 RNN.LSTM.Transformer 三者的区别? 为什么有缩放因子 [公式] ?attention为什么scaled? Decoder端的Mask 如何 mask

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络 代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要 以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结

什么是用户价值? 用户价值就是对公司来说有用的地方,比如有的公司看中用户的消费能力,有的公司则看中用户的忠诚度 .各公司的业务目的不同,用户价值的体现自然也不同.这里主要说一下适用于电商的RFM模型. 什么是RFM模型? RFM模型根据用户最近一次消费时间R,消费频率F,消费金额M,计算出RFM值,通过RFM这三个维度来评估用户的价值.   R(Recency):最近一次消费.用户距离上一次消费的时间间隔.R值越大,表示用户最近一次消费的时间距离现在越久.R指标反应了用户对品牌的熟悉度和回购频率