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大数据分析师(初级)考前冲刺题题库和知识要点汇总
信息素养培训平台2022.3 大数据分析师（初级）考前冲刺题A1卷1.【单选题】下面关于MapReduce任务描述不正确的是（）。
A:不同的Map任务之间不会进行通信B:不同的Reduce任务之间也不会发生任何信息交换C:Map需要考虑数据全局性D:用户不能显式地从一台机器向另一台机器发送消息正确答案：C答案解析：在MapReduce工作工作中： 不同的Map任务之间不会进行通信。
不同的Reduce任务之间也不会发生任何信息交换。
Map需要考虑数据局部性，Reduce无需考虑数据局部性。
用户不能显式地从一台机器向另一台机器发送消息。
所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的。
2.【单选题】下列不适用于大数据图计算的产品是（）。
A:GraphXB:PregelC:FlumeD:PowerGraph正确答案：C答案解析：Flume是实时采集工具。
3.【单选题】利用Sqoop进行数据同步描述错误的是（）。
A:将关系数据库数据导入HDFSB:将关系数据库数据导入HiveC:将关系数据库数据导入HBaseD:将HDFS数据导入Hive正确答案：D答案解析：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop与传统的关系数据库间进行数据的传递4.【单选题】散点图用于展示数据的相关性和分布关系，由X轴和Y轴两个变量组成。
通过因变量（Y轴数值)随自变量(X轴数值)变化的呈现数据的大致趋势，同时支持从类别和颜色两个维度观察数据的分布情况。
散点图支持（）坐标系。
A:一维B:二维C:三维D:四维正确答案：B答案解析：散点图用于描述二维数据之间的关系。
5.【单选题】下列属于图形数据库的是（）。
A:HBaseB:MongoDBC:Neo4JD:Oracle正确答案：C答案解析：图数据库的相关产品包括：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB等。
6.【单选题】哪种图形用于表示三维数据（）。
大数据分析师认证样题0814v0.2word版本
大数据分析师认证-样题--0814-v0.2大数据分析师认证（ACP级）考试样题一、单选题1、MySQL数据库中有“product”的数据表。
“product”数据表存储的是产品的基本信息，它包含如下字段：产品编号“id”，价格“price”以及产品描述“description”，其中产品编号“id”是主键。
如果分析师希望通过SQL语句从“product”表中选取三件价格最贵的产品的编号以及产品描述，可以通过_____命令实现。
a)select id,description from product order by price asc limit 3;b)s elect id,description from product where max(price)>3;c)select id,description from product order by price desc limit 3;d)s elect id,description,max(price) from product order by price;2、某高校的教授在第一天上课时发现，他授课的班级中女性学生的出勤比例明显大于男性学生，但是点名册却显示该班级的男女比例实际上为1比1。
该教授推测，可能是因为男性学生比女性学生更容易翘课。
为了检验他的假设，该教授记录了这个班级在一个学期的16次课程中的男女学生出勤情况，并使用双样本T-test的假设检验方法来检查男女学生的出勤率有无明显差异。
男性学生与女性学生的平均出勤率分别用P（M）与P（F）表示。
以下假设条件中，_____符合该教授的分析要求。
a)原假设应该设为，H0：P（M）= P（F），并使用双侧检验b)原假设应该设为，H0：P（M）= P（F），并使用左侧检验c)原假设应该设为，H0：P（M）> P（F），并使用左侧检验d)原假设应该设为，H0：P（M）< P（F），并使用双侧检验3、与RDBMS相比，Apache Hadoop的一个不同之处在于_____。
大数据分析师的数据科学和统计学基础知识
大数据分析师的数据科学和统计学基础知识在当今的信息时代，大数据分析已经成为了企业决策和发展的关键环节。
作为一名优秀的大数据分析师，拥有扎实的数据科学和统计学基础知识是必不可少的。
本文将介绍大数据分析师所需的数据科学和统计学基础知识。
一、数据科学基础知识1. 数据收集与清洗在大数据分析中，数据的质量对后续分析的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
因此，数据收集和清洗是数据科学基础中的重要环节。
数据分析师需要掌握数据收集的方法，选择合适的数据源，并进行数据的清洗与去重。
2. 数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此，熟悉数据存储与管理是必不可少的。
数据分析师需要了解各种数据库系统的原理和使用方法，例如关系型数据库和非关系型数据库，以及分布式存储系统如Hadoop和Spark。
3. 数据分析与挖掘数据科学的核心在于数据分析与挖掘。
数据分析师需要掌握常用的统计分析方法，如假设检验、回归分析和聚类算法等。
此外，数据挖掘技术如关联规则、决策树和神经网络也是数据分析师必备的技能。
4. 可视化与报告数据分析师需要将分析结果有效地传达给相关人员，因此，具备良好的数据可视化和报告能力显得尤为重要。
掌握数据可视化工具如Tableau和Power BI，能够将分析结果以直观的图表形式展示，并编写清晰、简洁的报告。
二、统计学基础知识1. 数据描述与展示统计学作为一门科学，着重于对数据的描述与展示。
数据分析师需要掌握常用的统计描述方法，如均值、标准差和频率分布等。
此外，绘制统计图表如直方图、饼图和箱线图等，能够更直观地呈现数据的特征。
2. 概率与随机变量概率论是统计学的基础，了解概率的基本概念与性质对于数据分析师而言是必备知识。
此外，掌握随机变量的概念与常见分布（如正态分布、泊松分布等），能够对数据的随机性进行合理的建模与分析。
3. 统计推断与假设检验统计推断是统计学的重要内容，它通过对样本数据的分析与推断，得出关于总体的结论。
大数据技术基础考试复习资料
大数据技术基础1. 参数检验是指对参数平均值、方差进行的统计检验，其中t检验是通过t分布理论推断差异发生的概率来判断两个样本或样本与群体的平均值差异是否显著的方法。
2.新型数据质量管理的方法和工具中，关联图是对原因-结果、目的-手段等关系复杂而相互纠缠的问题的表述，在逻辑上用箭头把各要素之间的因果关系连接起来，从而找出主要因素的方法。
3. 云平台分为公有云、私有云以及混合云。
公有云指第三方提供商为用户提供的云，一般可通过互联网使用，可能是免费或低成本的，其核心属性是共享资源服务。
4.多源数据融合工具NiFi是Apache公司的产品，适合初学者不需要编写代码。
5. 大数据决策是以大数据为主要驱动的决策方式。
6. 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持7. 大数据应用向前发展的主要瓶颈是数据价值挖掘过程中的隐私监管。
8. 存储区域网络是采用网状通道技术，是通过交换机等连接设备将磁盘阵列与相关服务器连接起来的高速专用子网。
9. Python语言的函数中lambda用来定义匿名函数10. Echarts侧重于数据统计图表化层面，即使用传统的统计性图表来表示数据，用户可以通过其看到历史数据的统计和解读。
11. 视频的全局运动特征中，通过将视频帧划分为许多互不重叠的小块后，描述每个子块内像素运动矢量的是块运动特征12.在执行HDFS的读写过程中，首先使用分布式文件系统调用的是数字节点DataNode。
13. 许多网站和网络服务提供相应的应用程序接口API，允许请求结构化格式的数据。
API的大部分数据都是JSON或XML格式，对于JSON格式的数据，可以使用Python中的json模块来解析JSON。
14. 描述性时序分析指通过直观的数据比较或绘图观测来寻找时间序列中蕴含的发展规律，其操作简单易懂且直观有效，通常是时间序列数据分析的第一步。
15. NoSQL主要用于存储非结构化数据16. 音调（或称音高）是声音听起来调子高低的程度。
数据分析复习题
数据分析复习题数据分析是指使用各种技术和方法来收集、处理和解释数据，从而获得有用的信息和洞察力。
在当今的信息时代，数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
为了帮助读者复习数据分析的相关知识，本文将提供一些经典的数据分析复习题供读者参考。
1. 描述性统计描述性统计是指通过对数据进行总结和解释来揭示数据分布和特征的方法。
以下是某家电制造公司每年销售额的数据（单位：万元）：{120, 130, 140, 150, 160, 170}，请计算该公司的年平均销售额、销售额的中位数以及销售额的标准差。
2. 随机变量和概率随机变量是指数值不确定的变量，概率是指事件发生的可能性。
一家网上零售商的订单数量服从均值为5，标准差为2的泊松分布。
请计算该网上零售商某天接收到0个、1个或2个订单的概率。
3. 假设检验假设检验是一种用来判断某种假设是否成立的统计方法。
某学校声称其毕业生就业率高于全国平均水平，现在我们抽取了100名该学校的毕业生进行调查，发现其中有90名毕业生找到了工作。
假设全国平均毕业生就业率为80%，请进行假设检验，判断该学校的说法是否成立。
4. 回归分析回归分析是一种用来建立变量之间关系模型的统计方法。
以下是某家咖啡店每天售出的咖啡杯数（Y）与温度（X）的数据：温度（摄氏度）：{20, 25, 30, 35, 40, 45}售出的咖啡杯数：{100, 120, 150, 180, 200, 220}请根据数据建立回归模型，预测当温度为32摄氏度时，咖啡店每天售出的咖啡杯数。
5. 数据可视化数据可视化是通过图表或图形展示数据的方法，可以更直观地理解数据的特征和趋势。
某公司通过对销售数据进行分析，得到了每个季度的销售额数据如下：第一季度：100万元第二季度：120万元第三季度：150万元第四季度：130万元请使用条形图或其他合适的图表展示该公司每个季度的销售额。
以上就是本文提供的数据分析复习题，希望能帮助读者复习和巩固相关知识。
大数据分析师招聘笔试题及解答(某大型集团公司)2025年
2025年招聘大数据分析师笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在大数据处理中，Hadoop生态系统中负责分布式存储的核心组件是？A. HiveB. HBaseC. HDFSD. Spark2、以下哪种数据结构在大数据处理中常用于表示稀疏矩阵？A. 二叉树B. 链表C. 压缩稀疏行（CSR）D. 堆3、某大型集团公司计划在三个月内完成一项大数据分析项目，项目需要处理的数据量预计为100TB。
以下哪个选项是评估项目进度和资源分配最合适的指标？A、每天处理的数据量（GB）B、每周完成的数据分析报告数量C、项目完成所需的总工作量（人时）D、数据处理的准确率4、在数据挖掘过程中，以下哪项技术通常用于发现数据中的关联规则？A、决策树B、K-means聚类C、关联规则挖掘D、时间序列分析5、在大数据分析中，以下哪种数据可视化工具常用于生成交互式图表和仪表板，支持大量数据的实时分析？A)ExcelB)SQL ServerC)TableauD)Python6、在大数据分析中，对于缺失值处理，以下哪种方法属于填充策略？A)删除包含缺失值的行或列B)使用均值、中位数或众数填充C)对缺失值进行插值D)忽略缺失值的存在7、以下哪种算法最适合用来预测连续值？A、决策树B、逻辑回归C、线性回归D、K均值聚类8、在处理大数据集时，以下哪个步骤不是数据预处理的一部分？A、缺失值填充B、异常值检测C、特征选择D、模型训练9、某大型集团公司计划通过大数据分析来预测未来的销售趋势。
以下关于时间序列分析的描述中，哪项是错误的？A、时间序列分析是用于分析随时间变化的数据的方法。
B、时间序列分析通常考虑季节性、趋势和周期性因素。
C、时间序列分析不需要考虑数据的平稳性。
D、时间序列分析可以通过自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）来建模。
10、在分析用户行为数据时，以下哪种统计方法可以用来评估两个变量之间的相关性？A、方差分析（ANOVA）B、卡方检验C、相关系数D、聚类分析二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具和技术通常用于大数据分析？（）A、HadoopB、SparkC、SQLD、PythonE、RF、Tableau2、以下关于数据仓库和数据湖的描述，正确的是？（）A、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、时变的数据库集合。
数据分析师知识点
数据分析师知识点数据分析是一门日益重要的领域，数据分析师的工作是收集、清理、整理和解释数据，以帮助组织做出正确的决策。
作为一名数据分析师，掌握以下知识点至关重要。
一、概念和原则1. 数据分析的定义：数据分析是通过检查、变换和建模数据来发现有价值的信息，并提供对决策有帮助的见解。
2. 数据分析的原则：明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、提出结论、制定决策。
二、数据收集和数据清理1. 数据收集方法：问卷调查、实地观察、采访、互联网爬虫、API数据接口等。
2. 数据清理的步骤：删除重复值、处理缺失值、纠正错误数据、处理异常值等。
三、数据整理和数据转换1. 数据整理的技术：数据聚合、数据分割、数据排序、数据过滤等。
2. 数据转换的技术：数据标准化、数据归一化、数据离散化、数据编码等。
四、统计分析1. 描述性统计分析：平均值、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 探索性数据分析：箱线图、散点图、直方图、饼图等。
3. 假设检验和置信区间：t检验、方差分析、卡方检验等。
五、数据可视化1. 数据可视化的目的：清晰、简洁、吸引人。
2. 常用的数据可视化工具：Excel、Tableau、Power BI等。
六、数据建模和预测1. 数据建模的方法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
2. 数据预测的技术：时间序列分析、回归分析、聚类分析等。
七、数据安全和伦理1. 数据安全的措施：访问控制、加密、备份与恢复等。
2. 数据伦理的原则：隐私保护、透明度、公正性、社会责任等。
结语数据分析师需要掌握数据收集、清理、整理、转换、统计分析、数据可视化、数据建模和预测等知识点，并且要遵守数据安全和伦理原则。
通过不断学习和实践，数据分析师可以更好地利用数据为组织做出决策提供支持，并帮助组织取得成功。
第1章 大数据分析师考试大纲7-13
第1章大数据分析师考试大纲大数据分析师是一个随着大数据兴起而崛起的新兴的工作岗位，是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据能制作业务报告、提供决策、管理数据资产、评估和预测的专业人员。
一、考试目标随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内部数据、外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策。
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工都是非统计出身，远远达不到专业数据分析水平，如何能够最快找到突破口，帮助对数据分析有兴趣的人员全面掌握数据分析技巧，是本考试的目标。
本大数据分析师考试旨在测查应试者在职业情景下是否具备大数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。
二、考试对象专科学历以上（含大专毕业）文化程度的即将就业和已就业人群。
三、考试基本要求本考试侧重考查考生对大数据分析知识的掌握和应用情况，考察考生使用分析工具（R、Python、Excel、SPSS等）解决企业实际数据分析任务的能力。
具体要求如下：❑了解大数据的产生背景。
❑理解大数据的定义、特点、原理、作用，了解大数据相关技术、应用和发展趋势，掌握“大数据”和“小数据”的内涵。
❑掌握大数据分析基本过程：采集、预处理、分析和可视化、建模与挖掘。
❑理解大数据分析师的基本技能要求和素养要求，理解懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
❑理解数据及数据分类，能够熟练正确运用数学思维、统计思维、逻辑思维和数据思维方法分析问题。
❑了解或掌握R语言基本语法。
❑了解或理解R语言生态：工作空间、脚本、R包。
❑了解或掌握帮助信息获取方法。
❑了解或熟练掌握R语言数据结构：向量、矩阵、数据框，数组、因子、列表。
❑掌握R语言控制结构：选择结构、循环结构和自定义函数。
❑了解或掌握Python基本语法和数据分析包的使用。
❑了解或掌握利用Excel进行数据分析的过程。
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大数据分析师复习资料目录数据分析基础知识 (2)量化投资知识 (4)(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
(6)量化经营及战略管理 (7)一、企业战略的主要特征是什么？ ..................................9二、战略管理的层次结构是什么？相互关系如何？9三、 ....................................................... 简述伦理与道德的关系。
9四、........................................................ 简述伦理与法律的关系。
9五、............................................ 简述企业战略管理中的基本伦理关系。
10数据分析基础知识动销率二销售商品品种数量一有库存的商品品种数量说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好，比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差，不适应冃标消费群。
库存周转率二销售额十［（期初库存金额+期末库存金额）/2］（以零售价计）说明：比率越高，表示每件商品的固定费用（成本）减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的冋报、减少存货中不良货品的机会、容易出现断货、陈列不够丰满、进货次数的增加，进货程序和费用相应增加。
存货周转期间二平均存货F销货净额/365说明：期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差；期间越短，表示经营效率越高或存货管理越好。
退货率二退货金额一进货金额说明：比率越高，表示存货管理控制越差，订货不合理；比率越低，表示存货管理控制越好，订货合理。
销售毛利率二毛利一销售额说明：比率越高，表示获利的空I'可越大；比率越低，表示获利的空间越小；从经营角度来讲，并不是毛利率越高越好，它应该是一个合适的区间。
销售净利率二净利一销售额说明：比率越高，表示净利越高，费用控制越合理；比率越低，表示净利越低，费用开支过大；品效二营业收入十品项数目说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差；坪效（面积效率分析）二营业收入一营业面积说明：坪效越高，表示卖场面积利用率越高；坪效越低，表示卖场面积利用率越低。
来客数二通行人数X入店率X交易率说明：来客数越高，表示客源越广；来客数越低，表示客源越窄。
客单价二营业额一来客数说明：客单价越高，表示一次平均消费额越高，消费者购买力越强，商品宽度能够满足消费者一站式购物所需，商品陈列的相关性和连贯性能够不断激发消费者购买欲望；客单价越低，表示一次平均消费额越低，消费者购买力越弱，商品宽度不能够满足消费者一站式购物所需，簡品陈列的相关性和连贯性不能够不断激发消费者购买欲望。
销售占比二大分类销售净额一总销售净额说明：销售占比越高，说明该分类商品所作贡献率越高；销售占比越低，说明该分类商品所作贡献率越低；品类毛利贡献率二品类综合毛利率X品类销售占比说明：品类毛利贡献率越高，表示该品类商品带来的毛利收益越高，可从两方血来提升毛利贡献率，如提高品类综合毛利率（通过提高品类单品毛利率、引进高毛利率商品）或提高品类销售占比（扩大品类商品陈列面、重点推广品类商品）来实现。
交叉比率二毛利率X周转率说明：交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的为优先淘汰商品。
交叉比率数值愈大愈好，因它同吋兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快。
交叉比率和ABC分析法是离不开的，计算出交叉比率後，再以ABC法界定出商品的属性，接下来就是分析为什么某些商品会是A类？哪些有下降的趋势？如何保持优势？如何扩大A 类商品的品项数？B类商品如何提升到A级？C级商品如何汰换？....这些都是交叉比率报表可以提供的思考方向。
从采购管理、单品或品类管理到现场管理的许多决策，都可以根据交叉比率的结果来作分析的基础。
VIP占比（会员占比）二VIP消费额一营业额说明：此指标反映了门店的V1P （会员）顾客的消费情况，从侧面表明了门店的市场占有率和顾客忠诚度，考量的是门店的综合服务能力和会员顾客开发能力。
如该数值先高后低, 就表示顾客流失严重。
量化投资知识量化投资过程有：择时、套利、交易，配置，风控，量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型四大特点其实，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。
不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。
纪律性所有的决策都是依据模型做出的。
有三个模型:一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。
根据大类资产配置决定股票和债券投资比例；按照行业配置模型确定超配或低配的行业；依靠股票模型挑选股票。
纪律性首先表现在依靠模型和相信模型，每一天决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。
纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
纪律化的另外一个好处是可跟踪。
定量投资作为一种定性思想的理性应用，客观地在组合中去体现这样的组合思想。
一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。
每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。
如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的，我会打开系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、动量上、技术指标上的得分情况，这个评价是非常全面的，只有汇总得分比其他得分要高才有说服力。
系统性具体表现为“三多”。
首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上都有模型；其次是多角度，定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。
人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。
但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会, 拓展更大的投资机会。
套利思想定量投资止是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。
定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是对以翻倍的股票；与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
概率取胜这表现为两个方而，一是定量投资不断的从历史屮挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。
二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。
发展潜力首先，相较于海外成熟市场，A股市场的发展历史较短，投资者队伍参差不齐，投资理念还不够成熟，留给主动投资发掘市场非有效性，产生阿尔法的潜力和空间也更大。
投资理念多元化，也创造出多元分散的alpha机会。
其次，量化投资的技术和方法在国内几乎没有竞争者。
中医治疗中医擅长的疾病、西医治疗西医擅长的疾病；如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医牛，定性投资者挖掘定性投资的机会，治疗定性投资的疾病，定量投资者挖掘定量投资的机会，治疗定量投资的疾病。
证券市场上定性投资者太多了，机会太少，竞争太激烈；量化投资者太少了，机会很多，竞争很少。
这给量化投资创造了良好的发展机遇一一当其他人都摆西瓜摊的时候，我们摆了一个苹果摊。
总的看來，量化投资和定性投资的差别真的有如中医和西医的差别，互有长短、各有千秋。
随着2010年4月股指期货的出台，量化投资国内市场发展潜力逐渐显现。
投资策略量化投资技术儿乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
量化选股量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。
根据某个方法，如杲该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池小剔除。
量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类量化择时股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。
如果有效市场理论或有效市场假说成立, 股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。
众多的研究发现我国股市的指数收益屮，存在经典线性相关Z外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表而的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
股指期货股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同吋参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。
股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
商品期货商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方血：（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。
（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
统计套利有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段吋间内是否继续存在。
统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的B值等于零的前提下实现alpha 收益,我们称Z为P屮性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模, 我们称之为协整策略。
期权套利期权套利交易是指同吋买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。
期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
算法交易算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。
在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包插最后需要成交的证券数量。
根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
资产配置资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。