商业机器学习与数据科学应用

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🌟 我们正在壮大！

我们计划在2024年与积极进取、独立自主的博士毕业生或在读博士生合作开展约七项新项目。如果您有兴趣参与前沿的投资洞察和数据分析工作，请随时联系我们！合作形式可以是与高校联合进行，也可以作为独立研究。

🚀 关于Sov.ai

Sov.ai致力于将先进的机器学习技术与金融数据分析相结合，以革新投资策略。我们目前正与排名前十的量化对冲基金中的三家以及众多中型和精品金融机构合作。

我们的平台利用多元化的数据源和创新算法，提供可操作的洞察，助力更明智的投资决策。加入Sov.ai，您将成为一支充满活力的研究团队的一员，共同通过技术突破金融领域的边界。在表达您的兴趣之前，请知悉这些研究将以高挑战性和实验性为主。

🔍 研究与项目机会

我们提供多种项目，涵盖机器学习和金融领域的不同兴趣与专长。近期一些令人兴奋的项目包括：

• 基于GitHub日志的预测建模： 利用GitHub活动和开发者数据构建模型，以预测市场趋势和投资机会。
• 卫星数据分析： 探索社交媒体情绪、卫星图像或网络流量等非传统数据源，以提升财务预测能力。
• 数据插补技术： 研究处理缺失或不完整数据的新方法，从而提高模型的稳健性和准确性。

更多已集成到订阅产品中的公开项目信息，请访问docs.sov.ai。如果您已有企业赞助方，我们也非常乐意与其合作。

🌐 为什么加入Sov.ai？

• 创新环境： 接触机器学习和金融领域最新的技术和方法论。
• 协作团队： 与一群热衷于推动投资洞察创新的专家共事。
• 灵活项目： 根据您的兴趣和专长定制研究方向，并自由探索新想法。
• 资深研究人员： 团队成员曾就职于纽约大学、哥伦比亚大学、牛津曼彻斯特学院、艾伦·图灵研究所及剑桥大学等知名机构。
• 职业发展： 与已加入DRW、Citadel Securities、Virtu Financial、Akuna Capital、HRT等公司的校友建立联系。

🤝 如何申请

如果您渴望运用自己在机器学习和金融领域的专业知识，开展具有影响力的科研与项目，我们非常期待与您交流！请将您的简历及简要的研究兴趣说明发送至 research@sov.ai。

加入我们，共同塑造投资洞察的未来，在金融领域产生深远影响！

目录

部门应用

• 会计
  • 机器学习
  • 分析
  • 文本分析
  • 数据
  • 研究与文章
  • 网站
  • 课程
• 客户
  • 客户终身价值
  • 细分
  • 行为
  • 推荐系统
  • 流失预测
  • 情感分析
• 员工
  • 管理
  • 绩效
  • 人员流动
  • 对话分析
  • 物理相关
• 法律
  • 工具
  • 政策与监管
  • 司法
• 管理
  • 战略
  • 决策优化
  • 因果推断
  • 统计
  • 量化
  • 数据
• 运营
  • 故障与异常
  • 负载与容量管理
  • 预测管理

更多内容请参阅 Python商业分析

会计

机器学习

• 会计科目预测 - 使用标注数据为每笔交易建议合适的科目名称。
• 会计异常检测 - 利用深度学习框架识别会计异常。
• 财务报表异常检测 - 使用R语言在提交前检测异常。
• 资产使用寿命预测（FirmAI） - 基于传感器观测和特征工程预测资产的使用寿命。
• 人工智能应用于XBRL - 将XBRL标准化表示转换为适用于人工智能和机器学习的形式。

分析

• 法务会计 - 收集利用数据分析进行法务会计的案例研究。正在寻找更多数据以实践法务会计，请联系。
• 总账（FirmAI） - 对通过会计系统导出的总账数据进行处理。
• 子弹图（FirmAI） - 子弹图可视化有助于跟踪销售、佣金及其他绩效指标。
• 逾期应收账款分析（FirmAI） - 示例分析，用于调查逾期应收账款。
• 自动化财务报表XBRL - 使用XML语言，并可将分析结果导入Python。

文本分析

• 财务情绪分析 - 通过情感、距离和比例分析生成交易信号。
• 全面自然语言处理 - 适用于会计研究的综合NLP技术。

数据、解析与API

• EDGAR - EDGAR数据获取指南。
• IRS - 访问和解析IRS申报文件。
• 企业财务数据 - 罗格斯大学的企业财务数据集。
• 非财务企业数据 - 罗格斯大学的非财务企业数据集。
• PDF解析 - 从PDF文档中提取有用数据。
• PDF表格转Excel - 如何将PDF中的表格输出为Excel文件。

研究与文章

• 理解会计分析 - 一篇文章探讨了会计分析的重要性。
• VLFeat - VLFeat是一个开源且跨平台的计算机视觉算法库，提供Matlab工具箱。

网站

• 罗格斯Raw - 来自罗格斯大学的优质数字会计研究资源。

课程

• 计算机辅助会计 - 罗格斯大学的一系列视频，探讨如何利用计算技术改进会计工作。
• 数字化时代的会计 - 罗格斯大学的另一系列视频，研究数字化时代对会计的影响。

客户

生命周期价值

• 帕累托/NBD模型 - 使用帕累托/NBD模型计算客户生命周期价值。
• 队列分析 - 队列分析，按时间维度将客户划分为互斥的队列。

客户细分

• 电子商务 - 电子商务客户细分。
• 杂货店 - 杂货店客户细分。
• 在线零售商 - 在线零售商客户细分。
• 银行 - 银行客户细分。
• 批发客户 - 批发客户的聚类分析。
• 多种方法 - 多种类型的细分和聚类技术。

行为分析

• RNN - 使用RNN模型进行序列分析，研究客户随时间的行为变化。
• 神经网络 - 使用人工神经网络进行需求预测。
• 时间序列分析 - 研究客户的周期性行为模式。
• POS数据分析 - 基于POS数据，通过分析驱动零售促销中的客户行为排名。
• 批发客户 - 批发客户的探索性数据分析。
• RFM - 进行RFM（最近购买、购买频率、消费金额）分析。
• 退货行为 - 预测总退货量及欺诈性退货。
• 访问次数 - 预测客户每周哪一天会来访。
• 银行：下一次购买 - 一个预测银行客户最可能下一次购买的项目。
• 银行：目标客户预测 - 预测将订阅银行新政策的目标客户。
• 下一次购买 - 同样使用特征工程来预测客户的下一次购买。
• 客户重复购买 - 使用lifetimes Python库和真实的珠宝零售商数据，分析客户的重复购买行为。
• A/B测试 - 找到最佳KPI并进行A/B测试。
• 客户调查（FirmAI） - 解析和分析客户调查的示例。
• 幸福感 - 利用酒店顾客评价分析其入住期间的幸福感。
• 其他客户分析 - 各种用于客户分析的工具和技术。

推荐系统

• 推荐 - 根据音乐应用用户的评分推荐他们可能喜欢的歌曲。
• 通用推荐系统 - 确定向哪些客户推荐哪些产品。
• 协同过滤 - 使用协同过滤进行客户推荐。
• 追加销售（FirmAI） - 分析以识别追加销售机会。

客户流失预测

• 网约车 - 识别客户流失率，以便针对客户开展留存活动。
• KKDBox I - 使用变分深度自编码器预测流失客户。
• KKDBox II - 一个基于特征工程的三步客户流失预测框架。
• 个人理财 - 预测个人理财业务中的客户订阅流失情况。
• ANN - 使用人工神经网络进行流失分析。
• 自行车 - 客户自行车流失分析。
• 成本敏感型 - 基于经济绩效的成本敏感型流失分析。

情感分析

• 主题建模 - 对VR行业客户调查语料库进行主题建模。
• 客户满意度 - 使用Kaggle数据预测客户满意度。

员工

管理

• 人格预测 - 从文本中预测大五人格。
• 基于简历的薪资预测 - 对简历进行文本分析以预测合适的薪资。[项目已消失，但想法依然很酷]
• 员工评论分析 - 对Indeed上排名前50的零售公司进行评论分析。
• 多样性分析 - 对科技行业中性别和种族差异的简单分析。
• 职业预测 - 预测某一职业是否具有分析性。

绩效

• 培训时长对绩效的影响 - 分析培训时长对员工绩效的影响。
• 晋升预测 - 分析员工晋升模式。
• 员工出勤率预测 - 使用多种工具预测员工出勤情况。

流动率

• 提前离职员工分析 - 识别优秀且经验丰富的员工为何会过早离职。
• 员工流动率预测 - 识别与员工流动率相关的因素。

沟通

• Slack沟通分析 - 从Slack对话中生成有意义的可视化图表。
• 通过邮件识别员工关系 - 从电子邮件中识别员工关系，以改进人力资源分析。
• 员工请求分类 - 使用TF-IDF向量化器和随机森林分类器对员工请求进行分类。

物理

• 员工人脸识别 - 人脸识别实现。
• 考勤管理系统 - 基于人脸识别的考勤管理系统。

法律

工具

• LexPredict - 软件包和库。
• AI律师助理 - Lobe是全球首个AI律师助理。
• 法律实体识别 - 面向法律文件的命名实体识别。
• 法律案件摘要 - 将不同摘要算法应用于法律案件判决的实现。
• 法律文献Google Scholar爬取 - 利用Google Scholar程序化提取案例文档。
• 聊天机器人 - 聊天机器人及邮件通知。

政策与监管

• GDPR评分 - 预测法律文件的GDPR合规评分。
• 影响FINRA裁决的因素 - 识别影响FINRA仲裁决定的关键因素。
• 证券诉讼中的偏差校正估计 - 在证券诉讼中对价格影响进行偏差校正估计。
• 上市公司对法律判决的反应嵌入 - 根据上市公司对法律判决的反应对其进行嵌入表示。

司法应用

• 美国最高法院判决方向预测 - 使用集成模型与统一的基于案件的模型预测最高法院判决的意识形态倾向。
• 最高法院主题建模 - 实现最高法院判决主题建模所需的多个步骤。
• 法官意见分析 - 利用文本挖掘和机器学习分析法官针对特定问题的意见。
• ML法律匹配 - 一款基于机器学习的法律匹配工具。
• BERT多标签分类 - 基于AI的细粒度情感分析。
• 一些计算AI课程 - MIT法学视频系列。

管理

战略

• 主题模型评论 - 用于产品开发的亚马逊评论分析。
• 专利 - 利用专利进行预测策略。
• 网络 - 使用Yelp评论中的网络数据识别商业类别，有助于发现潜在需求。
• 公司聚类 - 通过提取公司官网描述信息，构建层次聚类和主题模型。
• 营销管理 - 程序化营销管理。

决策优化

• 约束学习 - 考虑约束条件的机器学习方法。
• Fairlearn - 这是一种成本敏感型机器学习方法。
• 多标签分类 - 成本敏感型多标签分类。
• 多分类问题 - 成本敏感型多分类问题（加权全对、滤波树等）。
• Costcla - Costcla是一个基于Scikit-Learn的Python模块，用于成本敏感型机器学习（分类）。
• DEA软件 - pyDEA是用Python开发的数据包络分析（DEA）软件。
• 覆盖集（FirmAI） - 约束编程分析。
• 保险（FirmAI） - CP保险分析。
• 机器学习+CP（FirmAI） - 机器学习与优化结合。
• 邮局（FirmAI） - 邮局优化问题。
• 汽水 - CP（FirmAI） - 约束编程 + 机器学习。
• 汽水 - 背包问题（FirmAI） - 背包算法 + 机器学习。
• 汽水 - MLP（FirmAI） - MLP分析 + 机器学习。

因果推断

• 营销AB测试 - A/B测试实验。
• 法律研究 - 工具变量法和断点回归法的因果推断方法。
• A-B测试结果（FirmAI） - 初步的A-B测试结果。
• 因果回归（FirmAI） - 用于因果估计的回归技术。
• 频率派与贝叶斯派A-B测试（FirmAI） - 频率派与贝叶斯派A-B测试的比较。
• A-B测试功效分析（FirmAI） - 估算样本量以匹配测试功效。
• 方差缩减A-B测试（FirmAI） - 降低A-B测试中方差的技术。

统计学

• 各种应用 - 各种统计学解决方案的应用。

定量分析

• 应用强化学习 - 以直观方式讲解并配有Jupyter Notebook的强化学习与决策教程。
• 流程挖掘 - 在预测性业务流程监控中利用先验知识。
• 时间序列预测 - 针对重要业务场景的时间序列预测。

数据

• 网页爬取（FirmAI） - 针对Facebook、Glassdoor、Instagram、Morningstar、Similarweb、Yelp、Spyfu、LinkedIn、AngelList等平台的数据抓取解决方案。

运营

故障与异常

• 异常检测 - 异常检测资源。
• 入侵检测 - 检测网络入侵。
• APS故障，数据 - 研究斯堪尼亚卡车中的APS故障。
• 硬件故障 - 使用不同的机器学习技术来检测异常。
• 异常KPI，论文 - 用于季节性KPI的异常检测算法。

负载与容量管理

• 家庭用电负荷 - 使用线性模型、SVR和随机森林模型预测家庭电器的用电负荷。
• 优步负载管理 - 优步预测性负载管理。
• 容量管理 - 探究IT稳定性问题是否由容量限制引起。
• 共享单车 - 结合特征选择，使用XGBRegressor、RandomForestRegressor和GradientBoostingRegressor。
• 航空公司机队细分 - 达美航空分析。
• 爱彼迎 - 爱彼迎预订数据分析。

预测管理

• 纠纷预测 - 金融服务投诉管理。
• 航班延误预测 - 利用Keras中的变分自编码器进行迁移学习，以预测航班延误。
• 电力故障预测 - 通过应用简单的机器学习算法来预测电网站点的跳闸事件。
• R语言中的热度预测 - 标记霍克斯点过程。

business-machine-learning 快速上手指南

business-machine-learning 并非一个单一的 Python 包，而是一个由 Sov.ai 维护的商业机器学习与数据科学应用资源库。它汇集了会计、客户分析、员工管理、法律合规及运营优化等多个领域的开源项目、代码示例和研究论文链接。

本指南将帮助你快速浏览该仓库，找到适合你业务场景的代码模板并运行示例。

环境准备

由于仓库中包含多个独立的子项目（涵盖会计异常检测、客户生命周期价值预测、文本情感分析等），不同项目依赖的技术栈略有差异。大多数核心示例基于 Python 生态。

系统要求

• 操作系统: Windows, macOS, 或 Linux
• Python 版本: 推荐 Python 3.8 及以上版本
• 包管理器: pip 或 conda

前置依赖

在克隆仓库前，建议安装以下通用数据科学库，它们覆盖了仓库中 80% 的示例需求：

pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn jupyterlab

针对特定高级项目（如深度学习或 NLP），可能需要额外安装：

pip install tensorflow torch transformers nltk spacy

💡 国内加速建议 推荐使用国内镜像源加速安装过程：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas numpy scikit-learn jupyterlab

安装步骤

该项目是一个代码合集，无需全局安装。请通过以下步骤获取本地副本并配置特定项目的运行环境。

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/firmai/business-machine-learning.git
cd business-machine-learning

2. 选择并进入具体项目目录

仓库按业务部门分类（如 Accounting, Customer, Operations 等）。你需要根据需求进入具体的子项目链接对应的代码库。

示例：以客户细分（Customer Segmentation）为例 README 中列出了多个电商客户细分的 Notebook 链接。假设你选择了一个基于电商数据的案例，通常这些代码托管在外部链接或子目录中。如果代码在当前仓库的子文件夹中：

# 假设我们关注 Customer 目录下的某个具体分析脚本
cd Customer/Segmentation

注意：由于本项目主要作为“索引”指向各个独立的 GitHub 项目（如 jalajthanaki/Customer_segmentation），你可能需要单独克隆感兴趣的具体项目仓库。

通用操作模式（针对链接到的外部项目）：

1. 在 README 的 "Table of Contents" 中找到感兴趣的项目（例如：E-commerce customer segmentation）。
2. 点击链接跳转至具体仓库。
3. 克隆该具体仓库：

   git clone <具体项目的 GitHub URL>
   cd <具体项目目录>
   

4. 安装该项目特定的依赖（通常包含 requirements.txt）：

   pip install -r requirements.txt
   # 或使用国内源
   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
   

基本使用

本仓库的核心价值在于提供可运行的 Jupyter Notebook (.ipynb) 脚本。以下以“客户生命周期价值 (CLV) 分析”为例，展示如何运行一个简单的商业分析模型。

场景：计算客户生命周期价值 (CLV)

参考 README 中 Customer -> Lifetime Value 部分的 Pareto/NBD Model 示例。

1. 启动 Jupyter Lab

在项目目录下启动交互式开发环境：

jupyter lab

2. 打开示例 Notebook

在浏览器中找到对应的 .ipynb 文件（例如 CLV Analysis.ipynb）。

3. 运行核心代码逻辑

典型的商业机器学习流程如下（代码逻辑还原自常见示例）：

import pandas as pd
from lifetimes import ParetoNBDModel  # 需先安装: pip install lifetimes

# 1. 加载交易数据 (示例数据结构)
# 数据应包含：用户 ID, 购买日期, 金额
data = pd.read_csv('transaction_data.csv')

# 2. 数据预处理 (转换为 RFM 格式: 频率，最近一次购买时间，总时长)
# 使用 lifetimes 库的工具函数进行转换
from lifetimes.utils import summary_data_from_transaction_data

summary = summary_data_from_transaction_data(
    data, 
    'customer_id', 
    'date', 
    monetary_value_col='amount'
)

# 3. 训练 Pareto/NBD 模型
pnbd = ParetoNBDModel()
pnbd.fit(summary['frequency'], summary['recency'], summary['T'])

# 4. 预测未来购买概率
# 预测下一个时间单位的预期购买次数
summary['predicted_purchases'] = pnbd.expected_number_of_purchases_up_to_time(
    t=1, 
    frequency=summary['frequency'], 
    recency=summary['recency'], 
    T=summary['T']
)

print(summary[['predicted_purchases']].head())

探索其他领域

你可以按照同样的方式探索其他板块：

• Accounting (会计): 运行 Financial Statement Anomalies 脚本来检测财务报表异常。
• Operations (运营): 使用 Failures and Anomalies 中的代码进行设备故障预测。
• Legal (法律): 尝试 NLP 工具进行合同条款的政策合规性检查。

提示: 每个子项目通常都有独立的 README 或 Notebook 内的 Markdown 说明，请在运行前仔细阅读该具体项目的参数配置要求。