挖掘优化案例，挖潜优化

摘要： 量化干货|如何优化因子挖掘模型?1、遗传规划是一种生物启发式算法，主要用于优化问题求解。本文详细阐述了遗传规划的基本概念，从公式树、适应度评估至选择、交叉和变异等核心步骤，以及演...

量化干货|如何优化因子挖掘模型?

1、遗传规划是一种生物启发式算法，主要用于优化问题求解。本文详细阐述了遗传规划的基本概念，从公式树、适应度评估至选择、交叉和变异等核心步骤，以及演化流程。特别地，文中涉及了基于遗传规划构建的新型因子挖掘模型。深入因子库 在构建因子挖掘模型的过程中，从含有53个因子的库中筛选关键元素成为重要一步。

2、为了进一步提升表现，从学习目标收益进行风险调整，发现风险调整后的学习目标有助于显著提高机器学习因子表现。测试剔除不同风格对模型影响，发现剔除行业、市值和Beta模型结果表现最优。综合量价因子和基本面因子形成互补，引入基本面特征改善了综合因子多头收益率，降低了换手率。

3、另类因子，作为量化策略的创新元素，来自非传统数据源和独特洞察，如社交媒体情绪和专利数据。机器学习的魔力在于它能自动挖掘这些非线性关系，通过因子测试，验证其在市场中的有效性，目标是追求超额收益，适应市场的千变万化。

4、资金流模型关注市场资金流向，结合逆向选择理论与指标排序，捕捉潜在的上涨机会。预期情绪面因子，如净利润预期变动幅度，对投资决策至关重要。实战应用与优化模型：如DAlpha量化对冲交易系统，通过模拟交易所数据，构建沪深300成分股组合，展现稳健收益。

大卫说流程|最近流程挖掘有些火,它如何优化流程管理呢?

流程挖掘对于流程所有者意味着深入理解流程执行的实际情况，识别问题并精益管理流程，提升执行质量与成本效益。流程管理专家和顾问则利用流程挖掘技术，基于实际流程运作数据做出更准确的诊断和优化建议。技术与管理相结合，流程挖掘整合数据挖掘与业务流程管理，为企业提供双向优化策略。

流程挖掘的三大功能包括流程发现、一致性检查和流程优化。流程发现通过分析日志构建流程模型，一致性检查则对比模型与实际执行找出偏差，优化则基于数据发现问题并提出解决方案。例如，PM4Py这样的开源工具，因其易用性和丰富的文档，成为流程所有者和管理专家的首选。

第六步广泛开展宣传教育，使新的流程管理思想、方法深入人心；第七步全面试行，用实践检验流程优化的效果；第八步总结完善，将试行中反馈的问题进一步完善。流程优化最根本的目的是整体效率最优。流程优化要达到米格25效应，而不是古人的三个和尚挑水吃效应。

业务流程挖掘：这是定义和获取业务流程的第一步。它包括：- 业务部门提出的流程需求、交流和调研结果；- 通过《安全生产责任制》和《岗位责任制》以及贯标体系文件识别相关岗位的业务流程；- 分析和整合厂部下发的各类文件及相关规章制度；- 汇总工作成果，形成按业务部门和岗位分类的业务流程汇总表。

流程挖掘：利用现有数据发现适用于流程的模式，绘制当前业务流程图表，并输入实数支持模式。这种方法适用于应用历史数据对现有业务流程进行进一步分析，找出优化点。六西格玛方法：以特定数字为标准的制造业质量控制方法，可以减少浪费，提高准确性和整体效率，并提高可预测性。

如：在废物料处理的作业流程中增加了独立检验控制环节，把住废物料品位鉴定关，铜灰、酸洗泥的铜品位检测由来的10-15%提高到40-60%，充分挖掘了出回收价值，一年能创造出300多万的利润。我们对所有业务流程和管理流程进行了梳理，对一些影响利润的业务流程中的关键节点进行优化。

关于数据挖掘中聚类分析的题目,用一个例子表明K-均值不能找到全局最优...

1、列和列之间距离大挖掘优化案例，行与行之间距离小挖掘优化案例，聚成三类的最优结果应该是每一列为一类挖掘优化案例，此时挖掘优化案例，类内方差最小。但如果初始点选成中间的三个点，聚类结果就成了每一行为一类，显然是局部最优，不是全局最优。ps：来自别人的文献上。

2、K均值聚类分析理论是一种迭代型聚类算法，旨在将n个数据对象分为K个簇。以下是关于K均值聚类分析理论的详细解 算法概述： 目标：将具有较高相似度的数据对象归为同一簇，而不同簇间数据对象相似度较低。 度量标准：基于欧式距离作为相似度度量。

3、K-Means算法对初始选取的聚类中心点是敏感的 ，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 K均值算法并不是很所有的数据类型。 它不能处理非球形簇、不同尺寸和不同密度的簇，银冠指定足够大的簇的个数是他通常可以发现纯子簇。

4、k平均算法属于：k-means聚类是一种矢量量化方法，最初源于信号处理，在数据挖掘中常用于聚类分析。 k-means聚类旨在将 n个观察值划分为 k 个聚类，其中每个观测值属于具有最近均值所在的聚类，它作为聚类的原型，可以将数据空间划分成沃罗诺伊单元。近似的k平均算法已经被设计用于原始数据子集的计算。

5、行为属性 ：定义对象的特征，并用来评估对象关于它所处的情境是否为离群点。在上述例子中，行为属性可以是消费金额，消费频率等 情境离群点分析为用户提供了灵活性，因为用户可以在不同情境下考察离群点，这在许多应用中都是非常期望的。