大数据人工智能量化投资平台思维导图
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创业思维导图创业创业 (1)1.商业竞争 (5)1.1.核⼼竞争⼒ (6)1.1.1.识别标准 (6)1.1.2.主要内容 (6)1.2.竞争策略 (6)2.创业者⾃⾝成长 (7)3.思考分析 (10)3.1.分析⽅法 (11)3.1.1.回馈分析法 (11)3.1.2.论证 (11)3.1.3.数据分析 (12)3.1.3.1.量化 (12)3.2.分析内容 (12)3.2.1.趋势 (13)3.2.2.预测 (13)3.2.3.脆弱性 (13)3.2.4.不确定性 (14)3.3.⼯具和框架 (14)3.3.1.逻辑树 (14)3.3.2.3C分析 (15)3.3.3.4P分析 (15)3.3.4.SWOT分析 (15)3.3.5.安索夫矩阵 (15)3.3.6.波特五⼒模型 (15)3.3.7.凸性⾃由探索 (15)3.3.7.1.判断⽅法 (16)3.3.8.战略图 (16)3.3.9.关联图 (16)3.3.10.净现值分析 (16)3.3.11.龙卷风图 (16)3.4.思维⽅式 (16)4.战略决策 (20)4.1.基本⽅法 (20)4.2.基本原则 (21)4.3.战略思维 (22)4.4.战略类型 (23)4.4.1.时基竞争战略 (23) 4.4.2.企业家柔道战略 (23) 4.4.3.追随者战略 (24)4.5.⾏业远见 (24)4.6.计划制定 (24)4.7.转折点 (24)5.管理⽅⾯ (24)5.1.管理内容 (25)5.1.1.⼈⼒资源管理 (25) 5.1.1.1.⽤⼈⽅法 (26)5.1.1.2.⼈事决策 (27)5.1.1.2.1.激励 (28)5.1.1.3.招聘 (28)5.1.1.4.解聘 (28)5.1.1.5.组织构架 (28)5.1.1.5.1.基本原则 (29) 5.1.1.5.2.团队建设 (30) 5.1.1.5.3.企业⽂化 (30) 5.1.1.5.4.组织类型 (31) 5.1.1.5.4.1.指数型组织 (31) 5.1.1.5.4.2.线性组织 (32) 5.1.1.5.4.3.正式组织 (32) 5.1.1.5.4.4.⾮正式组织 (32) 5.1.1.5.5.组织特点 (32) 5.1.1.6.标准化 (34)5.1.2.⽬标管理 (34)5.1.2.1.⽬标内容 (35)5.1.2.2.⽬标管理要求 (35) 5.1.2.3.⽬标导向 (36)5.1.3.创新管理 (36)5.1.3.1.创新领域 (37)5.1.3.2.创新⽅法 (37)5.1.3.3.创造性模仿 (38)5.1.3.4.研发管理 (38)5.1.3.4.1.内部研发 (38) 5.1.4.风险控制 (38)5.1.4.1.摆脱危机⽅法 (39) 5.1.5.业务管理 (39)5.1.5.1.关键业务 (40)5.1.5.2.时间框架 (40)5.1.5.3.会议 (40)5.2.提升管理能⼒⽅法 (40) 5.3.基本原则 (40)5.4.管理⼯具 (41)5.5.管理的⽬标 (42)5.6.对于管理者的要求 (42)6.市场营销 (43)6.1.客户和需求 (43)6.1.1.关注点 (45)6.1.1.1.早期客户特点 (46) 6.1.2.客户探索 (47)6.1.3.客户验证 (49)6.2.产品 (51)6.2.1.基本产品 (52)6.2.2.关键指标 (52)6.3.演⽰技巧 (52)6.4.营销宣传 (53)6.4.1.病毒性营销 (53)6.5.市场 (53)6.5.1.市场调研 (54)6.5.2.重构市场边界 (54) 6.5.3.市场类型 (55)6.6.定价机制 (56)6.6.1.弹性定价 (57)6.6.2.收⼊定价 (57)6.7.标准化 (57)7.商业常识 (57)7.1.企业相关 (58)7.1.1.商业模式 (61)7.1.1.1.变⾰⽅法 (61)7.1.1.2.分析⽅法 (62)7.1.1.3.1.协作消费 (63)7.1.1.4.内涵 (63)7.1.2.国际化 (64)7.1.3.技术公司特点 (64)7.1.4.体系建设 (64)7.1.5.企业资源 (65)7.2.创业模式 (65)7.2.1.加盟⾏业 (69)7.2.2.基本原则 (69)7.2.3.全栈创业 (69)7.2.4.互联⽹公司关键能⼒ (69) 7.2.5.融资 (70)7.2.6.易失败项⽬特征 (70) 7.3.投资 (70)7.4.定律定理 (70)8.价值链 (71)8.1.利润区 (71)8.2.价值链整合 (72)8.3.资产 (72)8.3.1.信息资产 (72)8.4.伙伴关系 (72)9.解决问题 (72)9.1.步骤 (73)9.2.基本原则 (73)10.企业扩张 (73)10.1.扩张原则 (74)10.2.规模化 (74)10.3.多元化 (74)10.4.垄断 (74)11.技术相关 (76)11.1.⼈⼯智能 (76)11.1.1.深度学习 (77)11.2.数字技术特征 (77)11.3.第⼆次机器⾰命 (77)11.4.互联⽹ (78)1.商业竞争在商业竞争中,难免会遇到各种各样的挫折,当必须做出⼀部分牺牲的时候,也⼀定要把握利弊关系,千万不要被最表⾯的问题所困惑,要积极地争取到主动,牺牲表⾯的东西以保全实⼒。
图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱(Knowledge Graph)是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用,知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
智能投顾,是IT科技和金融领域相结合的前沿应用领域。
它能够基于对投资者的精准画像,通过将现代金融理论融入人工智能算法,从而为投资者提供基于多元化资产的个性化、智能化、自动化和高速化的投资服务。
自2008年金融危机后,美国首家智能投顾公司Betterment于当年成立,随后Wealthfront,Personal Capital,Future Advisor,Motif Investing等创新型公司相继成立。
目前, 先锋集团(VanguardGroup)推出了VPAS,嘉信理财推出了SIP,富达基金推出了Fidelity Go,美林证券推出了Merrill Edge,摩根士丹利推出了Access Investing,“华尔街之狼- Kensho”推出了Warren。
智能投顾作为金融科技(FinTech)应用的最前沿领域,正席卷美国传统金融界。
发源于美国的智能投顾科技理论和技术西行东渐,我国智能投顾于2015年开始起步,虽然起步较晚,但是发展迅速。
招商银行推出了“摩羯智投”,工商银行推出了“AI投”,中国银行推出了“中银慧投”,平安银行推出了“平安智投”,兴业银行推出了“兴业智投”,广发证券推出了“贝塔牛”,平安证券推出了“AI慧炒股”,长江证券推出了“阿凡达”,京东集团推出了“京东智投”,羽时金融推出了“AI股”和“AI投顾”。
代表IT最新最前沿的人工智能技术在融入了金融行业后,有力地推进了传统金融行业的变革,有力地践行了普惠金融的理念。
虽然国内智能投顾的发展势头兴旺,但是商业模式不清晰,行业内鱼龙混杂,很多打着智能投顾概念的传统公司混杂其中,让人难以明辨。
什么是智能投顾?智能投顾的国内外发展现状如何?国内智能投顾业务的发展面临哪些问题和挑战?作为新生事物,智能投顾的IT技术路线,智能投顾的商业模式,智能投顾的风险控制,智能投顾业务的国内外监管政策比较,如何界定智能投顾公司的业务边界,采用哪些方向的标准评价智能投顾公司,智能投顾未来的发展趋势,针对这些大家关心的焦点问题,《2018智能投顾行业白皮书》希望能为大家作出一些抛砖引玉的探讨。
业界Venture Scanner 15张图解人工智能行业创业与投资选自Venture Scanner编译:Chen Xiaoqing、赵赛坡、李亚洲Venture Scanner对跨越13个种类,总计957家人工智能公司进行了追踪分析。
这些公司的总共融资金额高达48亿美金。
下面的15张可视化图片总结了人工智能行业目前的状态。
1.人工智能市场总览我们将人工智能行业细分为13类:深度学习/机器学习(通用):这类公司主要建立可依靠现存数据进行学习的算法。
典型例子包括预测数据模型与分析行为数据的软件平台。
深度学习/机器学习(应用):这类公司同样使用计算机算法,但却是基于非常垂直的特殊案例中存在的数据运行。
典型例子有利用机器学习技术侦查金融诈骗或者识别最好的销售线索。
自然语言处理(通用):此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言,并将其转化为可理解的表达。
例子包括文本自动生成以及文本挖掘生成数据。
自然语言处理(语音识别):公司产品能够处理人类语音的片段,准确识别单词并推测含义。
典型的例子是语音指令的检测并将其转化为可执行的数据。
计算机视觉/图像识别(通用):这类公司研发的技术主要是图像处理、分析,可从中提取信息、识别图像中的物体。
典型例子包括图像搜索平台和研发员使用的图像标签应用程序接口。
计算机视觉/图像识别(应用):这类公司是在非常垂直的案例中使用图像处理技术。
典型案例包括面部识别软件和能让用户通过拍照搜索商品的软件。
手势控制:公司产品可让用户通过手势与计算机互动或交流。
典型例子包括让人们通过肢体动作控制游戏角色的软件以及仅用手势就能控制计算机和电视的软件。
虚拟私人助手:这是一类基于反馈和指令来为个体完成日常任务和服务的软件助理。
典型例子有网络客服助理和个人助理app,管理个人日程安排等。
智能机器人:可以进行经验学习并根据身边环境自主进行活动的机器人。
典型例子有家庭机器人,可以在互动中根据情感做出反应,还有帮助人们找到商品的销售机器人。
机器学习干货!内附吴恩达深度学习课程思维导图!机器如何识别一只猫呢?所谓人类的智能就是能根据已有的信息结合过往的经验逻辑去做判断,然后用这个判断去指导行动,再根据行动获得的反馈去修正判断,如此循环往复。
人工智能就是通过编程让计算机拥有接近人类的智能。
传统的计算机编程方式是人类自己总结经验,归纳成严谨的逻辑公式,然后用编程语言描述出来,编译成机器码交给计算机去执行。
机器学习是一种新的编程方式,它不需要人类来总结经验、输入逻辑,人类只需要把大量数据输入给计算机,然后计算机就可以自己总结经验归纳逻辑,这个过程就叫训练,训练过后得到一个模型,这个模型就可以用来代替人去做判断了,训练得比较好的模型甚至可以达到超过人类的判定准确度。
这种新的编程方式未来可能成为日常软件开发中常用的技术,用来解决一些传统编程方式不太好解决的问题。
每个程序员都应该学一下机器学习。
然而,这个问题解决的过程是有局限性的。
我们如何识别一张猫的照片呢?这个看起来很简单的任务却难以用一种算法来描述。
让我们稍等片刻,仔细想想。
即使是简单的说明(如“有四条腿”或“有两只眼睛”)也有其缺点,因为这些特点可能会被隐藏,或照片可能只显示了猫的一部分。
如果我们遇到识别腿或眼睛的任务时,那与识别猫一样的困难。
这正是机器学习展现其实力的地方。
计算机不需要开发算法来解决问题,而是使用示例来学习算法本身。
我们用样本来训练计算机。
对于识别猫这个例子,我们需要使用大量的标注了猫的照片来训练系统(监督学习)。
通过这种方式,算法会发生进化,继而成熟,并最终能够识别出陌生图片上的猫。
机器学习的分支:深度学习在这种情况下,被称为深度学习的人工神经网络学习方法得到了巨大的成功。
深度学习是一种特殊的机器学习,反过来又是人工智能的一门学科,是计算机科学研究的主要分支。
许多与练习有关的问题更倾向于属于“识别猫”这个类别,而不是“数字加法”,因此,很难用人类编写的算法来解决这些问题。