Содержание

Инвестиционные проекты на этапе идеи, новые инвестиционные проекты

(Найдено 50 проектов)

Холодильный складской комплекс

Пушкино, Россия

Категории: Строительство и недвижимость, Торговля и коммерция

Требуемые инвестиции: 300 000 000 ₽

Стадия проекта: Идея

Ищу инвестора-кредитора для строительства и эксплуатации средне/низкотемпературного холодильного склада на территории Московской области. Бизнес-план…

Чебуречная

Москва, Россия

Категории: Общественное питание

Требуемые инвестиции: 4 — 5 млн ₽

Доходность: до 60% в год

Стадия проекта: Идея

Предлагаем Вашему вниманию проект по открытию Чебуречной. Уникальность продукта — качество, открытость производства, вкусовые свойства.

Архитектурное бюро

Москва, Россия

Категории: Интернет сервисы, Строительство и недвижимость, Услуги для бизнеса

Требуемые инвестиции: 32 000 000 ₽

Доходность: 30-40% в год

Стадия проекта: Идея

У меня есть проект бюро, продвигающий скандинавские архитектурные и интерьерные компании. Сайты этих компаний минималистичны, и не всегда можно найти…

Аренда бытовок в Москве

Москва, Россия

Категории: Производство, Торговля и коммерция, Услуги для бизнеса

Требуемые инвестиции: 10 000 000 ₽

Стадия проекта: Идея

Договор займа с фиксированной доходностью.

Деньги идут в оборот, на покупку б/у бытовок, производство новых, увеличение продаж

Продажа женских рубашек на вайлдберис

Ростов-на-Дону, Россия

Категории: Производство, Торговля и коммерция

Требуемые инвестиции: 1 — 3 млн ₽

Доходность: 30-35% в год

Стадия проекта: Идея

ИЩУ ИНВЕСТИЦИИ (ЗАЙМ) НА ЗАПУСК БРЕНДА ЖЕНСКОЙ ОДЕЖДЫ НА ВАЛДБЕРИЗ Меня зовут Аиша Сабурова. Я создаю свой бренд женской деловой одежды и планирую…

Доставка школьных обедов

Москва, Россия

Категории: Интернет сервисы, Общественное питание, Услуги для населения

Требуемые инвестиции: 14 999 999 ₽

Стадия проекта: Идея

доставка школьных обедов, стартап доставка школьных обедов, школьные обеды, стартап, foodtech, fintech

Студия балета и растяжки Levita

Курган, Россия

Категории: Спорт и красота

Требуемые инвестиции: 500 000 — 2 млн ₽

Доходность: 10-30% в месяц

Стадия проекта: Идея

Ищу ПАРТНЕРА/ИНВЕСТОРА/ЗАЙМ на пассивный доход в международную сеть студий балета и растяжки Levita

Колхоз

Волгоград, Россия

Категории: Производство, Сельское хозяйство

Требуемые инвестиции: 350 000 000 ₽

Стадия проекта: Идея

Приветствую Вас! Вам интересно сделать инвестиции в с/х ? Есть хорошее предложение.

Цель: Выращивание зерновых, бобовых, масличных культур, а так…

Телеграм-канал

Москва, Россия

Категории: Интернет сервисы, СМИ, Строительство и недвижимость

Требуемые инвестиции: 900 000 — 1.5 млн ₽

Стадия проекта: Идея

Ищу инвестора для запуска канала о недвижимости в Телеграм. Обладаю большим опытом запусков проектов и лично владею крупным каналом. Предполагаемые ин…

Создание КФХ

Ставрополь, Россия

Категории: Сельское хозяйство

Требуемые инвестиции: 1 — 3 млрд ₽

Стадия проекта: Идея

Здравствуйте господа инвесторы, заинтересованные сельским хозяйством! Прошу уделить внимание!

  • Предыдущая
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • Следующая

Лучшие инвестиционные проекты для заработка в интернете.

Инвестиции с вложением денег и без вложения денежных средств

Каждый человек хочет получать максимальную выгоду от своей деятельности, своего капитала и инвестиций. Данной возможностью являются инвестиционные проекты в которых можно получить дополнительную прибыль при грамотном подходе. На данной странице рассмотрим лучшие инвестиционные проекты для заработка в интернете какие есть на текущий момент.

Содержимое

  • Лучшие инвестиционные проекты для заработка в интернете
  • Инвестиции с вложением денег
    • 1. Инвестиции на валютном рынке Форекс
    • 2. Лучшие ПАММ-счета из рейтинга брокера Альпари
    • 3. Инвестирование в ценные бумаги
    • 4. Покупка криптовалюты
  • Заработок в инвестиционных проектах без вложения денег

Лучшие инвестиционные проекты для заработка в интернете


На текущий момент в интернете существует возможность зарабатывать на инвестиционных проектах с вложением и без вложения денежных средств. Они по тематике похожи, но принцип заработка у них отличается. Подробнее о данных способах заработка в интернет, читайте ниже.

Инвестиции с вложением денег

Финансовые рынки, являются основным генератором инвестиционных проектов и их существования. Главными игроками финансовых рынков, являются валютный и фондовый рынок.

Инвестиционные проекты с вложением денежных средств для заработка в интернете:

  1. Форекс — международный валютный рынок, доступ на который осуществляется брокерскими компаниями. Данные брокеры и предоставляют различные инвестиционные решения и проекты для инвесторов.
  2. Фондовый рынок — регулируется государственными органами, поэтому мошенничество брокерских компаний в этом секторе минимально. Но вместе с тем и минимально количество инвестиционных инструментов, по сравнению с Форексом. К тому же некоторые инвестиционные продукты, такие как облигации и опционы не всем инвесторам понятны для инвестиций.
  3. Драгоценные металлы — это благородные металлы, в которые инвесторы вкладывают свои средства на долгосрочную перспективу. К драгоценным металлам для инвестирования относят — платину, золото, серебро.
    Как правило драгоценные металлы растут в цене при кризисе.
  4. Криптовалюты
    — это новый вид инвестиционных проектов в интернете, который является высокорисковым и очень прибыльным в то же время. Основные криптовалюты — биткоины и лайткоины. Криптовалюты на своем старте дали рост в сотни процентов год, предоставляя баснословные прибыли своим инвесторам. Но со временем финансовые структуры начали жесткую политику против данного вида виртуальных валют, так как они начали «выжимать» из финансовых рынков реальные деньги.

При инвестировании в любые инвестиционные проекты, следует понимать риск того, что даже самый надежный инвестиционный проект сможет стать банкротом и инвесторы потеряют в нем все вложенные денежные средства.  Поэтому, перед инвестированием определите ту сумму, которую сможете позволить себе потерять без каких-либо последствий для своего личного бюджета.

Очень популярными на текущий момент являются инвестиции в ПАММ-счета на Форекс. Суть инвестирования заключается в том, что инвестор вкладывает в специальный торговый счет свои инвестиции на котором профессиональный трейдер ведёт свою торговую деятельность. При этом управляющий трейдер снять деньги инвестора не может, ему доступна только возможность торговать на инвестиционные средства его инвесторов.

1. Инвестиции на валютном рынке Форекс

Валютный рынок Форекс это самый денежный рынок в мире так, как на нём обращаются триллионы долларов США ежегодно. Только в брокере Альпари за последний год было проведено торговых операций на несколько миллиардов долларов США. А таких брокеров на валютной бирже зарегистрировано несколько миллионов по всему миру.

ЗАРАБОТАТЬ НА ФОРЕКС

2. Лучшие ПАММ-счета из рейтинга брокера Альпари

Название ПАММ-счета

График

Всего, %

Возраст, лет

Капитал ПАММ, $

Риск, %

Мин. Вклад, $

1

Koto

298 %

10

16000

41

50

2

PEKOPDCMEH

10800 %

7

120000

36

50

3

Moriarti

402340 %

6

3173000

84

50

4

Gemmaster

34000 %

7

77000

63

50

5

Eternity

1000 %

6

90000

58

50

6

Stability

1880 %

10

53000

50

50

7

Lucky Pound

2500 %

6

198000

41

50

8

Sunflower Seeds

455%

5

48000

28

50

9

Itera

530%

6

52000

43

50

10


V. I.P. Market

1986%

3

62000

70

50

3. Инвестирование в ценные бумаги

Самым известным и доступным для совершеннолетних людей является инвестирование в акции, облигации и прочие ценные бумаги на фондовом  рынке. Суть данного инвестирования заключается в регистрации в брокере на фондовом рынке и дальнейшей покупке ценных бумаг и получения с них дивидендов.

Получение с ценных бумаг дивидендов можно сравнить с получением банковских процентов с депозита. Но при этом цена акций может, как вырасти, так и снизится. Поэтому, при вложении своих денежных средств в ценные бумаги, следует грамотно подойти к составлению своего инвестиционного портфеля.

НАЧАТЬ ИНВЕСТИРОВАТЬ

4. Покупка криптовалюты


Вложение денежных средств в криптовалюту является одним из рискованных видов инвестирования. Криптовалюта способна значительно изменять свой курс за короткое время. Например биткоин вырос с момента его введения до 2018 года до 20 000 USD, а в 2019 году, курс биткоина упал с отметки 20 000 долларов США к 3500 долларов, утратив при этом почти 90% своей ценности.

Поэтому, инвестируя в криптовалюты следует четко осознавать, какие риски несет подобное инвестирование. Не следует инвестировать в крипту более 3% от своих денег отведённых под инвестирование.

Далеко не каждый может позволить себе участвовать в инвестиционных проектах с вложением денег, поэтому ниже рассмотрим как, можно заработать в инвестиционных  проектах без вложений денег.

Заработок в инвестиционных проектах без вложения денег


Замечательным инструментом для получения дополнительного дохода является возможность зарабатывать в инвестиционных проектах без вложения денежных средств. Основным способом заработка служат партнёрские программы инвестиционных проектов.

Маркетинговые и партнерские программы:

  1. Партнерские программы Форекс брокеров.
  2. Партнерка брокеров фондового рынка.
  3. Партнерка онлайн обменников электронных валют.
  4. Партнерки криптовалют.

Все виды партнерских программ из перечня работают по одному и тому же принципу, — нужно пригласить активного клиента и получать доход от его активности. Под активностью подразумевается — торговля на валютных и фондовых рынках, обмен электронных валют, оборот по криптовалютам.

ВЫГОДНОЕ ИНВЕСТИРОВАНИЕ

Выбирайте для своего максимального дохода только лучших и надежных партнеров. Именно от правильности выбора, будет в дальнейшем зависеть прибыльность выбранного источника дохода. Желаю Всем успехов и верных выборов!

15 Проекты по приложениям машинного обучения в финансах

Финансовая и банковская отрасли генерируют огромные объемы данных, связанных с транзакциями, выставлением счетов и платежами от клиентов, которые могут предоставить точные идеи и прогнозы для использования в моделях машинного обучения. Огромные объемы данных о транзакциях помогли финансовой отрасли оптимизировать процессы, снизить инвестиционные риски и оптимизировать инвестиционные портфели для клиентов и компаний. Существует широкий спектр алгоритмов и инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом, которые идеально подходят для работы с финансовыми данными. Кроме того, финансовые службы и банковские компании имеют значительные средства, которые они могут позволить себе потратить на современное вычислительное оборудование, необходимое для архитектуры машинного обучения. Учитывая количественный характер финансового сектора и большие объемы доступных исторических данных, машинное обучение в финансах может улучшить несколько аспектов отрасли. Вот почему так много финансовых компаний вкладывают значительные средства в исследования и разработки в области машинного обучения. Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования финансовых показателей, выявления мошенничества и прогнозирования динамики акций сделало машинное обучение востребованным навыком для карьерного роста для всех, кто работает в сфере финансов и банковского дела.

Содержание

  • 15 лучших проектов машинного обучения в области финансов
    • 1. Проект прогнозирования цены акций с использованием методов усреднения и линейной регрессии
    • 2. Оценка кредитного риска
    • 3. Анализ временных рядов цен на акции Tesla и прогнозирование
    • 4. Прогноз удовлетворенности клиентов
    • 5. Анализ рынка акций с использованием простых методов машинного обучения
    • 6. Проект машинного обучения для классификации мошеннических и немошеннических транзакций
    • 7. Проект по обнаружению мошенничества с кредитными картами
    • 8. Прогноз платежеспособности небанковского клиента
    • 9. Проект прогнозирования потребительской ценности
    • 10. Сегментация клиентов
    • 11. Прогнозирование спроса на продукцию
    • 12. Прогноз банкротства компании
    • 13. Прогнозирование цен на биткойны
    • 14. Прогноз оттока клиентов
    • 15. Прогноз дефолта кредитной карты

15 лучших проектов по машинному обучению в области финансов

Мы составили список интересных проектов по машинному обучению в области финансов, чтобы вы могли начать свой путь в области машинного обучения. Эти финансовые проекты по машинному обучению идеально подходят для новичков и охватывают различные задачи в области финансов для аналитика данных, специалиста по данным или инженера данных.

1. Проект прогнозирования цен на акции с использованием методов усреднения и линейной регрессии

Торговля — очень прибыльное дело, когда цены на акции могут постоянно расти и падать. Точные предсказания этого движения могут превратить чью-то историю в историю из грязи в князи. Однако точность прогнозирования цен на акции труднодостижима, поскольку необходимо следить за последними деловыми новостями, торговой деятельностью организации, ее квартальной выручкой и т. д. Но, в отличие от трейдеров-людей, модели машинного обучения могут анализировать большие объемы данных, учитывать несколько параметров и делать прогнозы в реальном времени с гораздо большей точностью. Модели машинного обучения также беспристрастны и не могут принимать торговые решения на основе эмоций.

Новые проекты

Построение модели склонности клиентов к покупке на Python

Просмотр проекта

Построение модели прогнозирования цен на недвижимость с помощью NLP и FastAPI

Создание конвейера данных в AWS с использованием NiFi, Spark и ELK Stack

Просмотр проекта

Проект PyTorch для создания модели GAN на основе набора данных MNIST

Посмотреть проект

Построить модели кусочной и сплайновой регрессии в Python

Посмотреть проект

Построить модели кусочной и сплайновой регрессии на Python

Посмотреть проект

Построить модель склонности клиентов к покупке на Python

Посмотреть проект

для цикла реализации

Преобразование изображения в изображение

Посмотреть проект

Научиться строить сиамскую нейронную сеть для подобия изображений

Посмотреть проект

Просмотреть все новые проекты

Вы можете начать проект прогнозирования цен на акции, применяя простые алгоритмы машинного обучения, такие как усреднение и линейная регрессия. Используйте фрейм данных Pandas для чтения и хранения ваших данных. Кроме того, удалите все отсутствующие значения и значения NaN из набора данных, так как неполные данные не нужны. Вы можете предсказать цену акции при закрытии в конце дня для метода усреднения, взяв среднее значение старых цен акций. Вы также можете взять скользящее среднее цен старых акций, чтобы получить более точное решение.

Еще один простой алгоритм, который можно использовать для прогнозирования курса акций, — это линейная регрессия из обучающего модуля sci-kit в Python. Этот контролируемый алгоритм машинного обучения использует линейный подход для моделирования взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Вы можете подогнать модель линейной регрессии к N предыдущим ценам закрытия акций и использовать модель для прогнозирования цены закрытия акций в текущий день. Вы можете использовать значение R2 или значение RMSE, чтобы определить точность модели. Помните, что модель прогнозирования акций будет полезна только в том случае, если она имеет высокую точность. Вы можете использовать набор данных Huge Stock Market или набор данных NY Stock Exchange для реализации этого проекта.

2. Оценка кредитного риска 

Риск дефолта по кредиту – это вероятность того, что компании/физические лица не смогут произвести необходимые платежи по своим долговым обязательствам, что может привести к возможным потерям для кредитора. Раньше кредитные аналитики оценивали риск, анализируя полномочия и возможности заемщика, но тогда это было подвержено ошибкам. С появлением машинного обучения алгоритмы машинного обучения могут выполнять оценку кредитного риска с большей точностью и намного быстрее, чем любой человек.

Чтобы начать этот проект машинного обучения, загрузите набор данных о кредитных рисках. Загрузите набор данных во фрейм данных и удалите строки данных со значениями NaN. Кроме того, преобразуйте категориальные значения в числовые значения с помощью кодировки меток. Наши данные несбалансированы. Следовательно, мы используем метод stratifiedKFold, чтобы разделить набор данных на наборы для обучения и тестирования. Алгоритмы машинного обучения, которые можно использовать, — это алгоритмы KNN, логистической регрессии и XGBoost (Extreme Gradient Boosting). Вы можете использовать показатели производительности, такие как точность, точность, полнота и оценка F1, чтобы оценить производительность вашей модели. Однако, поскольку обучающие данные были несбалансированными, площадь под кривой для кривой ROC была бы лучшей оценочной метрикой.

Приблизьтесь к своей мечте стать специалистом по обработке и анализу данных с более чем 70 решенными комплексными проектами машинного обучения

3. Анализ временных рядов цен на акции Tesla и прогнозирование с использованием методов прогнозирования временных рядов. Это процесс создания научных прогнозов на основе анализа исторических данных. Прогнозирование временных рядов включает в себя создание моделей для принятия обоснованных и стратегических решений, которые могут помочь в будущем анализе и прогнозах. Модели временных рядов не всегда могут давать точные прогнозы. Анализ временных рядов включает в себя анализ исторических данных путем разработки моделей, которые помогут вам понять причину конкретного события. Это может помочь вам понять причины результатов определенных исторических событий. Прогнозирование берет модели анализа и использует эти знания для экстраполяции и прогнозирования будущих событий. Некоторые из моделей, которые можно использовать для прогнозирования и анализа временных рядов, — это скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание и ARIMA.

Используйте набор данных акций Tesla, состоящий из следующих атрибутов: Дата, Открытие, Максимум, Минимум, Закрытие, Объем. Используйте фрейм данных Pandas для хранения загрузки набора данных с помощью метода read_csv(). Из statsmodels.tsa.arima_model импортируйте модель ARIMA для анализа временных рядов. ARIMA является аббревиатурой от AutoRegressive Integrated Moving Average и используется для стационарных временных рядов, которые не имеют предсказуемых моделей в долгосрочной перспективе. Перед использованием модели ARIMA определите, являются ли данные стационарными или нестационарными. Вы можете использовать тест ADF (расширенный тест Дики-Фуллера), используя следующий модуль: from statsmodels. tsa.stattools импортирует рекламу.

Проверить цену закрытия акции. Значение p, полученное после запуска теста ADF, меньше 0,05 (проверенное значение значимости), чтобы данные были стационарными. Обучите модель ARIMA, используя обучающий набор, и используйте тестовый набор для проверки своих результатов. Вы можете просто использовать метод auto-ARIMA, чтобы определить наиболее оптимальные параметры для модели ARIMA, остановившись на одной подходящей модели ARIMA для заданных обучающих данных.

Решенный проект комплексного финансового машинного обучения для прогнозирования цен на акции


Исследовать категории в телекоммуникациях


4. Прогноз удовлетворенности клиентов

Удовлетворенность клиентов — это мера того, насколько продукты и услуги, предлагаемые компаниями и организациями, соответствуют ожиданиям клиентов. Эти показатели помогают компаниям эффективно управлять и контролировать свой бизнес и считаются важным показателем успеха. Недовольные клиенты не задерживаются надолго и не высказывают своего недовольства перед прекращением обслуживания. Таким образом, организациям нужны надежные и репрезентативные показатели, чтобы знать об удовлетворенности клиентов. Этот проект направлен на выявление неудовлетворенных клиентов и принятие упреждающих мер, чтобы повысить их удовлетворенность, пока не стало слишком поздно.

Вы можете начать с прогнозирования оценки следующей покупки клиента. Вы можете использовать простые алгоритмы машинного обучения, такие как наивный байесовский алгоритм, логистическая регрессия, случайный лес. Вы можете расширить этот проект, классифицировав отзыв как положительный, нейтральный или отрицательный и используя простую нейронную сеть для анализа настроений. Чтобы начать работу, вы можете загрузить бразильский общедоступный набор данных.

5. Анализ рынка акций с использованием простых методов машинного обучения

Рынок акций — один из самых сложных и изощренных способов ведения бизнеса. Брокерские и банковские фирмы в значительной степени полагаются на фондовый рынок для получения доходов и снижения рисков. Однако бизнес-модель сложна из-за изменчивых параметров глобальной экономики, которые меняются каждый день. Модели машинного обучения могут использоваться для упрощения этой задачи с высокой точностью. Для этого проекта вы можете применить простые методы и алгоритмы машинного обучения для визуализации моделей фондового рынка и построения графиков, чтобы лучше понять риски для конкретной акции на основе ее истории, что может помочь лучше инвестировать в акции. Вы можете использовать Pandas и Matplotlib для построения графика данных. Анализ может состоять из построения скользящих средних для различных акций за разные периоды. Построение тепловых карт и карт кластеров (используйте морские модули) атрибутов также может помочь визуализировать корреляцию между различными атрибутами. Используйте набор данных Morning Star для реализации этого проекта машинного обучения в финансовой сфере.

6. Проект машинного обучения для классификации мошеннических и не мошеннических транзакций

Выявление мошенничества было серьезной проблемой в банковском, страховом и медицинском секторах. Общие совокупные убытки от мошенничества выросли до 56 миллиардов долларов в 2020 году (Business Wire). Большой объем конфиденциальных данных, хранящихся в Интернете, делает финансовый и банковский сектор уязвимым и уязвимым для нарушений безопасности. Выявление и предотвращение таких угроз является сложной задачей. Раньше системы обнаружения мошенничества создавались на основе заранее определенных правил, которые современные хакеры могут легко взломать. Текущая отраслевая тенденция эволюционировала в сторону использования моделей машинного обучения для аутентификации клиентов и предотвращения мошенничества.

Вы можете создать систему обнаружения мошеннических транзакций, которая повысит эффективность предупреждений о мошенничестве с транзакциями для миллионов людей по всему миру, что поможет организациям сократить свои потери и увеличить доходы. В мире машинного обучения задача обнаружения мошенничества классифицируется как проблема классификации. Вы построите модель, используя методы машинного обучения, которые могут предсказывать 0 или 1 с учетом различных данных о транзакциях пользователя. 0 обычно предполагают, что транзакция классифицируется как немошенническая, а 1 предполагает, что транзакция является мошеннической. Вы можете использовать этот набор данных IEEE-CIS Fraud Detection для этого финансового проекта ML.

Метод StratifiedKFold можно использовать для случайного разделения данных, сохранения одинакового распределения классов и преодоления проблемы несбалансированности данных, что приводит к необъективной модели прогнозирования. Вы можете использовать простые алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия и случайный лес, чтобы классифицировать обучающие данные и построить модель. Не забудьте использовать кодировку меток для категорийных данных, прежде чем использовать ее для обучения моделей.

7. Проект по обнаружению мошенничества с кредитными картами

Для компаний, выпускающих кредитные карты, крайне важно распознавать мошеннические операции с кредитными картами, чтобы с их карты не взималась плата за товары, которые клиент не покупал. Поскольку кредитные карты стали наиболее распространенным способом оплаты (как в Интернете, так и при обычных покупках), уровень мошенничества имеет тенденцию к ускорению. Обнаружение мошеннических транзакций с использованием традиционных методов, основанных на правилах, занимает много времени и в большинстве случаев является неточным, поскольку объем обрабатываемых данных очень велик.

Загрузите набор данных отсюда. Вот некоторые из проблем обнаружения мошенничества с кредитными картами: 

  •  Огромный объем данных должен обрабатываться моделью машинного обучения в режиме реального времени и в очень ограниченное время.

  • Наборы данных, используемые для обучения моделей, обычно несбалансированы. Большая часть доступных обучающих данных состоит из немошеннических транзакций, что крайне затрудняет обнаружение мошеннических.

Эти проблемы можно решить, создав быстрые и простые модели машинного обучения для обнаружения аномалий и правильной классификации транзакций. Сильно несбалансированный набор данных может быть отобран с помощью гибридного подхода, при котором положительный класс подвергается избыточной выборке, а отрицательный класс подвергается недостаточной выборке, что позволяет получить два набора распределений данных, которые затем можно использовать в качестве обучающего набора данных. Вы можете использовать алгоритмы машинного обучения, такие как K ближайших соседей, алгоритм случайного леса, дерево решений для построения модели классификации. Используйте метрики skLearn, такие как оценка точности, точность, полнота и матрица путаницы, чтобы проверить и сравнить производительность ваших моделей классификации. Поскольку у нас есть дисбаланс классов, мы предлагаем использовать график ROC-AUC в качестве оценочной метрики.

Обнаружение мошенничества с кредитными картами как проблема классификации

Обнаружение аномалий кредитных карт с использованием автоэнкодеров

8. Прогноз платежеспособности клиента, не пользующегося банковскими услугами кредитная история. Это обычно лишает их права брать кредиты в банках и обычно обращается к ненадежным кредиторам, которые пользуются ими. Вот ссылка на риск дефолта Kaggle Home Credit, состоящая из альтернативной банковской информации, такой как телекоммуникации, информация об оплате кредитной картой и так далее. Этот проект направлен на прогнозирование платежеспособности клиентов, чтобы финансовые учреждения могли расширить доступ к финансовым услугам для населения, не пользующегося банковскими услугами.

Вы можете начать с загрузки обучающих данных в фрейм данных panda и очистки данных, чтобы удалить пропущенные значения, NaN и повторяющиеся столбцы. Для обучения модели вы можете использовать модель Light GBM или модель XGB. Light GBM — это высокопроизводительная, быстрая распределенная структура повышения градиента, основанная на алгоритме дерева решений. Он работает лучше, чем XGB, потому что он разбивает дерево на основе конечного узла, тогда как другие алгоритмы повышения используют метод разделения по глубине или по уровню. Это приводит к большей точности и очень быстрому выполнению. Вы можете использовать RMSE в качестве метрики оценки для этого проекта.

9. Проект прогнозирования потребительской ценности

Финансовый и банковский сектор был одним из первых, кто применил машинное обучение для решения своих проблем из-за больших и сложных объемов данных, связанных с их повседневными транзакциями. Цифровизация нашей повседневной жизни заставила клиентов рассчитывать на быстрое предоставление им персонализированных услуг. Как довольны были бы клиенты, если бы организация могла предвидеть их потребности и удовлетворить их! Исследования Epsilon показывают, что около 80% клиентов, скорее всего, будут иметь с вами дело, если ваша организация сможет предлагать своим клиентам персонализированные услуги. Этот проект направлен на признание ценности каждой транзакции потенциального клиента, что в конечном итоге поможет организации предоставлять индивидуальные услуги. Организация должна определить стоимость транзакций для каждого клиента и разработать простые, но персонализированные услуги. Транзакционная ценность — это непрерывная переменная, что делает это проблемой регрессии в области машинного обучения.

Вы можете начать с простого алгоритма линейной регрессии, а затем попробовать различные его версии, такие как Lasso (линейная регрессия с регуляризацией L1), Ridge (линейная регрессия с регуляризацией L2), ElasticNet (линейная регрессия с регуляризацией L1 и L2), KNeighborsRegressor (регрессия на основе k ближайших соседей).

Вы также можете использовать MLPRegressor (регрессия многослойной нейронной сети) в библиотеке ScikitLearn в модуле skLearn и LightGBM (регрессия дерева решений с градиентным усилением), алгоритм дерева решений с градиентным усилением. Используйте RMSLE (среднеквадратичная логарифмическая ошибка) в качестве оценочной метрики, поскольку мы не хотим штрафовать значение за прогноз. Вы можете использовать набор данных Santander Value Prediction Dataset, чтобы начать этот проект.

Самые просматриваемые проекты

Построение конвейера данных AWS ETL в Python на данных YouTube

Просмотр проекта

Практический проект PySpark в реальном времени для начинающих

Просмотр проекта

Проекты в Python для начинающих, модели линейной регрессии 1

View Project

Пример конвейера данных AWS Snowflake с использованием Kinesis и Airflow

View Project

SQL Project для анализа данных с использованием базы данных Oracle — часть 1

Просмотреть проект

Просмотреть все самые популярные проекты

10. Сегментация клиентов

Каждая организация имеет дело с сегментацией клиентов, поэтому банковские и финансовые организации должны эффективно описывать свою клиентскую базу. Сегментация клиентов является ключом к успеху маркетинговых кампаний, перекрестных продаж продуктов и оценки кредитного риска. Следовательно, финансовые учреждения должны разработать эффективную стратегию сегментации клиентов. Когда вы выполняете сегментацию клиентов, вы пытаетесь найти схожие характеристики в потребностях каждого клиента. Затем вы можете обобщить их в группы, чтобы удовлетворить требования с помощью различных стратегий и планов. Эти стратегии могут помочь организациям проводить целевые маркетинговые мероприятия, планировать индивидуальные услуги для каждой группы и предоставлять персонализированные программы и финансовые услуги.

Вы можете использовать неконтролируемый алгоритм кластеризации, такой как K-Means Clustering. В K-средних объекты назначаются кластеру на основе евклидова расстояния между объектом и центром кластера, также называемого центроидом кластера. Это хорошо подходит для больших наборов данных с точки зрения времени вычислений и гарантирует сходимость. Однако, когда центроиды инициализируются случайным образом, алгоритм может не распределять точки по группам оптимальным образом. При выборе значения гиперпараметра k мы будем выбирать принципы оптимизации K-средних, инерции, практикуя метод локтя. Вы можете использовать либо набор данных сегментации клиентов торгового центра, либо набор данных электронной коммерции 9.0003

11. Прогнозирование спроса на продукт

Прогнозирование спроса – это оценка вероятного будущего спроса на продукт или услугу. Прогнозирование спроса помогает служить отправной точкой для многих других действий, таких как складирование, прогнозирование цен и планирование поставок, направленных на удовлетворение спроса и получение данных о будущих потребностях клиентов. Вы можете использовать этот набор данных прогнозирования спроса на товары в магазине для выполнения прогнозного анализа.

Вы можете использовать различные подходы к решению этой проблемы. Первый — это сглаженная скользящая средняя. Сглаженное скользящее среднее (SMMA) — это модель прогнозирования спроса, которую можно использовать для измерения тенденций на основе ряда средних значений за последовательные периоды. Сглаженное скользящее среднее полезно для наблюдения за общими тенденциями продаж с течением времени и для помощи в долгосрочном планировании спроса. Вы также можете выполнить анализ временных рядов с помощью модели ARIMA, чтобы найти тенденции спроса на банковский продукт.

Вы также можете использовать модель XGBoost в качестве модели решения. XGBoost — это оптимизированная распределенная библиотека повышения градиента, созданная для обеспечения гибкости и высокой эффективности. XGBoost не может самостоятельно обрабатывать категориальные функции; он принимает только числовые значения, аналогичные алгоритму случайного леса. Поэтому вам придется выполнять различные кодировки, такие как кодирование меток или однократное кодирование, прежде чем получать атрибуты в формате категориальных данных для использования XGBoost.

12. Прогноз банкротства компании

Прогнозирование банкротства уже давно является важным вопросом в мире финансов и бухгалтерского учета, привлекая внимание исследователей и практиков. Поскольку здоровье фирмы важно для ее кредиторов, инвесторов, акционеров, партнеров и даже ее покупателей и поставщиков, крайне важно, чтобы мы могли точно предсказать банкротство организаций.

Целью прогнозирования финансовых затруднений является разработка прогностической модели, которая использует различные эконометрические показатели и позволяет прогнозировать финансовое состояние организации и вероятность ее банкротства, что является проблемой бинарной классификации. Вы можете загрузить набор данных из набора данных прогноза банкротства компании или набора данных прогноза банкротства компании для реализации этого проекта. Убедитесь, что вы разделили набор данных на наборы для обучения и тестирования. Вы можете начать с исследовательского анализа данных, чтобы понять основные закономерности и корреляции между различными атрибутами. Используйте любой алгоритм классификации, такой как логистическая регрессия, машины опорных векторов (SVM) или K ближайших соседей, чтобы классифицировать данные. Вы можете использовать F1 Score в качестве метрики оценки для моделей.

Оценка F1 рассчитывается по следующей формуле:

Оценка F1=2*точность*точность отзыва+отзыв

Вы также можете попробовать построить простую модель персептрона для двоичной классификации.

13. Цена биткойна Прогнозирование цены биткойна

После глобального экономического кризиса 2008 года цены на криптовалюты резко выросли. Несмотря на то, что криптовалюта считается инвестиционным активом, она очень волатильна. Отсюда потребность в хорошей системе прогнозирования, которая может помочь клиентам принимать правильные инвестиционные решения. Вы можете начать строить модель прогнозирования, используя набор данных прогнозирования цен на биткойны. Самым простым подходом к любой проблеме прогнозирования было бы использование модели линейной регрессии. Вы также можете попробовать другие алгоритмы регрессии, такие как Random Forest, XGBoost, SVM. Чтобы повысить эффективность модели, вы можете использовать методы прогнозирования временных рядов, такие как модель ARIMA. Не забудьте оценить производительность вашей модели, используя такие показатели оценки, как RMSE, ROC-AUC и т. д. Кроме того, выполните перекрестную проверку вашего набора данных.

14. Прогноз оттока клиентов

Отток клиентов или отток клиентов — это склонность клиентов или клиентов отказываться от бренда и перестать быть платежеспособным клиентом определенного бизнеса или организации. Процент клиентов, которые прекращают пользоваться услугами или продуктами компании в течение определенного периода времени, называется коэффициентом оттока клиентов. Достаточно нескольких неудачных опытов (или одного), и клиент может уйти. И если большая часть неудовлетворенных клиентов уйдет через определенный промежуток времени, материальные потери и ущерб для репутации будут огромными.

Используя методы машинного обучения, организация использует данные своих клиентов для выявления моделей поведения потенциальных клиентов, классифицирующих этих клиентов из группы риска, и предпринимает соответствующие действия, чтобы вернуть их доверие и повысить уровень их удержания. Задача состоит в том, чтобы классифицировать клиентов как оттока или не оттока (бинарная классификация) на основе исторических данных организации. Для выполнения задачи классификации вы можете использовать алгоритмы классификации машинного обучения, такие как логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, алгоритмы на основе дерева, случайный лес и т. д. Для повышения эффективности вы можете использовать расширенные алгоритмы, такие как XGBoost, LightGBM или CatBoost. Используйте метрики точности, чтобы сравнить производительность различных моделей. Вы можете использовать набор данных банковских клиентов для оттока, чтобы попрактиковаться в этом проекте.

15. Прогноз дефолта по кредитной карте

Пандемия COVID-19 вызвала глобальный финансовый кризис, так как многие люди потеряли работу. Это привело к тому, что люди не выплачивают кредиты и кредитные карты. Из-за этого страдают многие организации. Неспособность человека оплачивать счета по кредитной карте может варьироваться в зависимости от его обстоятельств. Тем не менее, когда клиент намеренно планирует не платить по кредитной карте, это считается мошенничеством. Такие сценарии представляют собой значительный риск для компаний, выпускающих кредитные карты.

Вы можете помочь организациям избежать таких сценариев, создав систему прогнозирования для выявления таких неплательщиков. Такие системы также могут помочь клиентам избежать неплатежей. Задача здесь состоит в том, чтобы построить модель, которая может использовать исторические данные о клиентах и ​​​​предсказывать, не заплатит ли клиент за свои следующие взносы по кредитной карте или нет. Поскольку это проблема бинарной классификации, вы можете использовать алгоритмы классификации ML, такие как логистическая регрессия, K-ближайший сосед, случайный лес и наивный байесовский алгоритм. Не забудьте выполнить исследовательский анализ данных, чтобы определить закономерности между вашими атрибутами и использовать их для разработки функций. Кроме того, выполните очистку данных, чтобы удалить отсутствующие значения, NaN и повторяющиеся столбцы. Вы можете использовать набор данных клиентов кредитных карт по умолчанию для этого проекта.

С развитием технологий трудно представить будущее финансовой и банковской отрасли без машинного обучения. Несмотря на то, что у компаний могут быть нереалистичные ожидания, а исследования и разработки в области машинного обучения обходятся дорого, финансовые компании, такие как JP Morgan Chase и Wells Fargo, вложили значительные средства в машинное обучение. Adyen, Payoneer, Paypal, Stripe и Skrill — некоторые известные финтех-компании, инвестировавшие в машинное обучение безопасности. Наблюдается взрывной рост спроса на навыки ИИ и машинного обучения и значительная нехватка инженеров DS/ML. По данным Burning Glass Labor Insights, в 2019 году в США было создано более 150 000 рабочих мест. -2020 для финансовых аналитиков с прогнозируемым ростом на 10% в течение следующих десяти лет. Убедитесь, что вы идете вперед и работаете над несколькими проектами финансового машинного обучения, чтобы добавить некоторые дополнительные навыки в свое портфолио по науке о данных! Проекты по машинному обучению здесь — это весело и отличный способ изучить машинное обучение в финансах от теории до практики.

 

Интернет-проекты

Интернет-проекты

Nest Egg

Задача 1: Найдите экспертов. (стр. 234)

При поиске в Интернете вы найдете множество экспертов и советов по инвестированию. Вам придется решить, каких экспертов выбрать и каким советам следовать. Начните с использования поисковой системы для определения веб-сайтов, предлагающих советы по инвестициям для молодежи. Составьте список веб-сайтов для последующего использования. Напишите пару предложений о тех, которые лучше всего соответствуют вашим потребностям и ситуации.

www.lycos.com

www.altavista.com

www.google.com

www.yahoo.com

Глава 8

Задача 2: Составьте бюджет, отражающий ваши текущие потребности. (стр. 241)

Бюджет — это план расходования и сбережения ваших денег. Бюджетирование может помочь вам контролировать свои расходы, чтобы вы не тратили больше денег, чем у вас есть. Бюджет будет держать вас на пути к достижению ваших краткосрочных и долгосрочных целей. Когда у вас есть бюджет, легче оплачивать счета вовремя, экономить деньги каждый месяц и избегать проблем с деньгами. Изучите основы бюджетирования и напишите абзац о том, как составлять и поддерживать бюджет.

http://www.thebeehive.org/money/budget/default.asp

Глава 9

Задача 3: Узнайте, когда покупать и продавать акции. (стр. 286)

Что делают инвесторы, когда хотят знать, какие акции растут (или падают) на фондовом рынке? Они могут проверять основные рыночные индексы и средние значения. Или они могут полагаться на другие не совсем научные методы. Например, некоторые аналитики считают, что победа команды в Суперкубке в Национальной футбольной конференции (NFC) означает хороший год для акций, а победа команды в Американской футбольной конференции (AFC) означает плохой год для акций. Узнайте и опишите в одном-двух предложениях некоторые методы мониторинга рынка, которые имеют смысл, а некоторые — нет.

http://www.younginvestor.com/teens/investIt/

Глава 10

Задание 4: Узнайте, как выбрать взаимный фонд. (стр. 337)

Узнайте больше о взаимных фондах и о том, как профессиональный управляющий взаимным фондом контролирует портфель акций, принимая решения о том, когда покупать и продавать. Перечислите способы узнать и выбрать взаимный фонд для ваших инвестиционных целей. Напишите абзац о том, какую пользу вы можете извлечь из вступления в инвестиционный клуб.

http://www.youngmoney.com/investing/investing_basics/050127

http://www.




Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *