数据预处理包括数据清洗,去除重复、错误、缺失的数据;数据标准化,将不同量级的数据统一到相同尺度,方便分析和比较,如对价格数据进行归一化处理;数据转换,例如将时间序列数据进行差分处理以突出趋势变化;数据整合,将不同来源、不同格式的数据按时间和资产标的进行匹配和合并 。
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同样关注数据更新速度与稳定性怎样验证,股票新手、上班族和有经验投资者在选择投顾软件推荐时,应怎样调整对数据时点、异常说明、网络条件和故障处理的判断权重?