Auswirkungen von COVID-19 auf NASDAQ-Ergebnisse durch eine KI-Linse

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Das von uns gewählte Objektiv verändert unsere Sicht auf die Dinge – Dewitt Jones



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Erhöhte Verfügbarkeit von Daten, höhere Rechenleistung und Verfügbarkeit leicht implementierbarer KI-Frameworks leiteten eine Ära des Wiederauflebens der KI zwischen den Die Weltwirtschaftskrise und nun. Dies gibt uns die Möglichkeit, die Rezession nach COVID-19 auf eine Weise, die wir 2008 nicht konnten.



Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von COVID-19, indem er untersucht, wie sich die Unternehmensgewinne im Zuge von COVID-19 verändert haben. Insbesondere nutzt es maschinelles Lernen, um die Schlüsselfaktoren für einen Gewinnrückgang eines NASDAQ-notierten Unternehmens um mehr als 10 % gegenüber dem Vorjahr im Q2GJ20 vorherzusagen.

In diesem Artikel werden Konzepte aus der Bilanzanalyse und maschinellem Lernen verwendet, um Erkenntnisse abzuleiten. Zuerst präsentiere ich meine Methodik und meine Erkenntnisse, gefolgt von einem tiefen Eintauchen in die Modellierung. Dies soll eher als Rahmen für die Analyse dienen, denn als Forschungsgegenstand, der spezifische Erkenntnisse ableitet. Schnappen Sie sich einen Kaffee, lehnen Sie sich zurück und genießen Sie!



Inhalt

  1. Zusammenfassung
  2. Wichtige Treiber + Ausgewählte Deep-Dives
  3. Beispiel für die Unternehmensmodellierung: Salesforce
  4. Modellieren Deep-Dive
  5. Weitere Hintergrundinformationen
  6. Abschließende Gedanken

#maschinelles Lernen #covid19 #finanzberichte #data-science #ai

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Auswirkungen von COVID-19 auf NASDAQ-Ergebnisse durch eine KI-Linse

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von COVID-19, indem er untersucht, wie sich die Unternehmensgewinne im Zuge von COVID-19 verändert haben. In diesem Artikel werden Konzepte aus der Bilanzanalyse und maschinellem Lernen verwendet, um Erkenntnisse abzuleiten. Zuerst präsentiere ich meine Methodik und meine Erkenntnisse, gefolgt von einem tiefen Eintauchen in die Modellierung.