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数据探查工具

满足数据科学家对速度的需求

帮助数据科学家、量化分析师和开发者免费、轻松、直观地访问高质量的路孚特数据集和笔记本。

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我们的产品及解决方案目前仅能提供给合法注册成立的实体

问题和机遇

数据管理非常具有挑战性,尤其是要处理不同的记录数据库、质量各异的数据和多重交付机制之时。数据的聚合、标准化和关联既费时间又耗资源。 

随着公司可用数据的数量和深度不断增加,与之相对应的是,公司聘来讨论和分析数据的数据专家人数也在增长。

Product screen shot of Data exploration tool featuring dataset categories and a search bar

解决方案        

减少完成数据实验的障碍

路孚特实验室致力于通过构建新的数据体验来解决这一挑战,助力数据科学家、开发者、量化分析师和金融程序员轻松查找、评估、访问和使用数据。 

作为设计思维过程的一部分,路孚特实验室仔细听取客户需求后,为数据专家的工作流程创造了一套量身定制的体验。 

团队在开发阶段当面采访了 30 多名数据科学家,并从一项针对 450 多名数据科学家和金融行业专业人士的机器学习调查中获得了更多洞察。 

最终成果是一个可供免费使用的数据探查工具——通过一个统一的界面,将路孚特数据集、服务和文档集中到一处,并带有预置的 Jupyter Python 笔记本。

数据探查工具中路孚特数据的丰富目录

数据探查工具中路孚特数据的丰富目录

数据探查工具的实际应用

数据科学家、开发者、量化分析师和金融程序员可以快速完成五个步骤。

1. 查找

查找数据集、服务和笔记本以帮助您完成工作。减少搜索或处理权限所花费的时间,从而有更多时间进行构建。

2. 访问

访问丰富的样本数据目录,包括情绪数据、历史价格数据、机器可读新闻和许多其他差异化金融数据。

3. 评估

每个数据集都附有 Jupyter 笔记本,包括示例和服务。这些文件可以在托管环境中预览、打开和运行,也可以下载到本地使用。

4. 使用

使用带有数据结构及示例的、现成且经过测试的 Jupyter (Python) 笔记本来构建您的模型。代码可以在托管的 AWS 实例上免费运行。

5. 构建

使用真实数据解决现实世界中的金融数据挑战。示例包括股票情绪分析、外汇汇率预测和股价预测。

协作方式

路孚特实验室采用以客户为中心的协作方式,结合客户反馈、海量数据的能力和卓越的合作伙伴技术,来解决当今金融市场中一些最具挑战性的问题。

与客户协作:

  • 与我们的客户一起实现向数据科学、开发者和量化分析师社区提供易于访问的数据集这一共同目标

  • 与 30 多名就职于全球最大金融机构的数据科学家进行了面对面访谈

  • 对 450 多名数据科学家和金融行业专业人员进行了调查,了解他们的数据策略、所面临挑战和工作方式

路孚特合作伙伴技术:

  • 亚马逊网络服务 (AWS)

  • Python 

  • Jupyter 

  • Google BigQuery

  • Elasticsearch

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