城市购物中心量化归因需要考虑哪些因素？

1. 城市购物中心量化归因需要考虑哪些因素？

在实体商业量化归因的主要因子包括：行业基准的确立，每个商业体的周边环境因素，商业体的管理能力竞争力，还有日期，节假日等关键因素。

2. 要做消费者对购物中心选择的影响因素调查？有哪些量化归因的方法论可以参考啊？

要做消费者对购物中心选择的影响因素的调查，有哪些酿规划的因素？消费者选择性里那就得看当季人他们的需求，他们的爱好抓住他们的内心。这样才能做好一个好的一个规划。

3. 作为线下实体商户如何做好量化归因啊？

量化并不好做，需要行业基准的确立，每个商业体的周边环境因素，商业体的管理能力竞争力，还有日期，节假日等关键因素。
实体商业要实现量化归因，最重要的，最难的，就是要有足够覆盖的样本和数据积累，还要有了解商业的数学专家。
所以给关注汇客云公众账号就很有必要，它是汇纳旗下的致力于以大数据和人工智能模型深度应用于商业场景，为商业运提供精准预测、智能决策的高科技平台。

4. 请问：用量化归因的方法做购物中心相关分析，有没有简单的方法参考？

在购物中心这种实体商业中，量化归因的主要因子包括：行业基准的确立，周边环境因素，管理能力、竞争力，还有日期，节假日等关键因素。逐个分析耗费成本太高，建议还是借助类似汇客云这种商业客流数据采集分析与智能决策平台会比较好。

5. 量化产品该怎么选？光大保德信的金昉毅是怎么说的?

金昉毅，经济学博士，FRM、CFA，2018年4月加入光大保德信基金，现任公司量化投资部负责人。金昉毅认为，可以通过定性和定量2种方法去判断。定性主要是量化策略的分类。机构投资者和个人投资者可能不太一样，共同点是需要业绩记录长一点，规模、历史业绩记录至少三年。机构投资者需要对规模有个起码的要求，规模过大对于高换手策略确实会有影响。另外还可以考虑超额收益的归因。

6. 从事基金量化研究员需什么专业背景

量化基金研究员
主要负责价量方面的量化模型开发、研究；
紧密跟踪市场动态和行业发展，捕捉产品投资机会；
撰写相关策略模型的研究报告

资历
金融、经济等相关专业硕士及以上学历，
1年以上相关行业工作背景，有基金、券商或第三方理财机构研究经验者优先；
具有较强的数据处理、统计分析、归纳总结能力；
具有良好的人际交往和社会活动能力，善于协调、沟通，责任心、事业心强，有较强的亲和力、判断力、创新能力，有良好的职业道德操守。

7. 没有量化实习背景怎么申请金融工程

没有实习背景没有什么关系，但没有量化背景这个就基本申不了，考一个高GMAT冲刺一下吧，只能。

8. 如何做好互联网产品的数据分析

要想做好数据分析，有以下4个关键点：
（1） 业务调研：理解业务是基础，否则分析是无本之木。
（2） 创新思考：广阔的知识面和积极的思考力，是分析思路的源泉。
（3） 逻辑推理：对数据指标做出正确的归因和判断。
（4） 可行建议：产生对业务切实有效的改进建议和执行方案。
业务调研”是数据分析的起点，也是获取分析思路的基础，但需要兼具深度和广度的“创新思考”，才能获取更独到的分析思路。分析思路也可以认为是统计数据的角度，完成数据统计后，需要“逻辑推理”来保证从数据到结论判断的正确性。最后，用“可行建议”来保证分析结论的落地执行，产生可量化的业绩。这就是数据分析从业务中来，回业务中去的完成过程。
换个角度说，可以把这四个关键点分解为数据分析的5个执行步骤：
选择分析主题、确定方案思路、实现数据统计、产出分析报告、推进业务落地。
业务调研和创新思考决定了“分析主题”的高低和“方案思路”的好坏；逻辑推理决定了从统计数据得出的“分析报告”是否可信；可行建议决定了分析报告的“业务落地”效果。做好这四个关键，才能确保数据分析项目的每个步骤都卓有成效，最终产生业务改进。
加入数据技术领域的三步曲
如果有技术背景的朋友想入行，应该做哪些准备呢？通常，首先决策想成为偏重业务的数据分析人员，还是想成为偏重技术的数据建模人员。这两种人在技术基础和掌握的领域知识面上均有所差别。偏重业务的数据分析人员不需要有深入的数学和统计学背景，更需要对业务的深刻理解、灵活的头脑和清晰的逻辑，在学习时偏重很多与业务分析相关的领域知识，如经济学、心理学、营销学，甚至财务和企业管理方面的学科。偏重技术的数据分析人员需要有良好的数学和统计背景，专注于数据挖掘和机器学习的算法原理与应用场景。但无论选择哪个方向，下面三个项准备均需要做好：编程技术、项目实践和理论学习。