摘要
本发明涉及数据分析技术领域,具体为一种基于人工智能的数据分析方法及系统,包括以下步骤:收集并整理金融市场的变量数据,变量数据包括资产价格、市场交易量和政策变动信息,得到数据整合结果;基于所述数据整合结果,利用贝叶斯网络构建因果图,确定变量间的潜在关系,得到因果图构建结果。本发明中,能够识别和验证影响金融市场变量的关键因素,从而提高模型预测的准确性。贝叶斯网络帮助构建变量间的直观关系图谱,有助于明晰变量间复杂的相互作用。而Do演算的引入进一步净化了模型,通过精确控制变量剔除混杂因素,确保了因果效应的估计不受外部噪声的干扰。
技术关键词
数据分析方法
变量
资产
风险预测模型
因果关系模型
效应
时间序列模型
金融
有效性
ARIMA模型
分析模块
代表
数据分析系统
数据分析技术
数据收集模块
演算方法
动态
节点
网络
系统为您推荐了相关专利信息
数字资产管理系统
语义
条件生成对抗网络
时空数据模型
数据采集模块
电量预测方法
变量
学习器
电量预测模型
特征工程
设备端
医疗资源管理方法
患者监测
异常数据
医疗资源管理系统
桥梁
识别方法
神经网络框架
生成随机
训练神经网络