跨域购物与股票趋势分析
统计金融
2023-01-02 v1 分布式、并行与集群计算
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摘要
本文提出一种跨域趋势分析，旨在识别并分析股价、Twitter 上的股票新闻与电商网站用户行为之间的关系。该分析基于三个数据集：美国股票数据集、股票推文数据集与电商行为数据集。分析使用 Hadoop、Hive 与 Tableau 执行，从而实现大规模数据集的高效可扩展处理与可视化。分析包括 Twitter 情感（正面与负面推文）的趋势分析以及相关分析，涵盖推文情感与股票的相关性、股票趋势与购物行为的相关性，以及基于不同时间切片的数据理解。通过比较各数据集随时间的不同特征，我们希望深入洞察驱动不同类别中用户行为及市场的因素。本分析结果可为企业与投资者的决策提供宝贵见解。我们相信，我们的分析可作为进一步研究调查这些主题的宝贵起点。
引用
@article{arxiv.2212.14689,
title = {Cross-Domain Shopping and Stock Trend Analysis},
author = {Aditya Pandey and Haseeba Fathiya and Nivedita Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.14689},
year = {2023}
}