量化數據是什麼意思

Ⅰ 新聞學中 信息要盡可能量化 量化是什麼意思

「量化」：指的是目標或任務具體明確，可以清晰度量。
績效考核量化，實質上就是盡量用量化的數據、指標反映員工工作業績的一種表現形式。量化績效考核可以更為科學准確的員工績效進行評價，進而提高員工工作積極性。

Ⅱ 量化是什麼意思呀

量化，就是把經過抽樣得到的瞬時值將其幅度離散，即用一組規定的電平，把瞬時抽樣值用最接近的電平值來表示。

或把輸入信號幅度連續變化的范圍分為有限個不重疊的子區間（量化級），每個子區間用該區間內一個確定數值表示，落入其內的輸入信號將以該值輸出，從而將連續輸入信號變為具有有限個離散值電平的近似信號。

相鄰量化電平差值稱為量化階距，任何落在大於或小於某量化電平分別不超過上一或下一量化階距一半范圍內的模擬樣值，均以該量化電平表示，樣值與該量化電平之差稱為量化誤差或量化雜訊。

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當模擬樣值超過可量化的范圍時，將出現過載。過載誤差常會大大超過正常量化雜訊。量化可分為均勻量化和非均勻量化兩類。前者的量化階距相等，又稱為線性量化，適用於信號幅度均勻分布的情況。

後者量化階距不等，又稱為非線性量化，適用於幅度非均勻分布信號(如語音)的量化，即對小幅度信號採用小的量化階距，以保證有較大的量化信噪比。

對於非平穩隨機信號，為適應其動態范圍隨時的變化，有效提高量化信噪比，可採用量化階距自適應調整的自適應量化。在語音信號的自適應差分脈碼調制(ADPCM)中就採用這種方法。通過量化進而實現編碼，是數字通信的基礎。廣泛用於計算機、測量、自動控制等各個領域。

例如，經過抽樣的圖像，只是在空間上被離散成為像素(樣本)的陣列。而每個樣本灰度值還是一個由無窮多個取值的連續變化量，必須將其轉化為有限個離散值，賦予不同碼字才能真正成為數字圖像。

Ⅲ 量化是什麼意思

日常工作生活中所說的「量化」：指的是目標或任務具體明確，可以清晰度量。根據不同情況，表現為數量多少，具體的統計數字，范圍衡量，時間長度等等。

拓展資料：在數字信號處理領域，量化指將信號的連續取值（或者大量可能的離散取值）近似為有限多個或較少的離散值的過程。量化主要應用於從連續信號到數字信號的轉換中。連續信號經過采樣成為離散信號，離散信號經過量化即成為數字信號。注意離散信號通常情況下並不需要經過量化的過程，但可能在值域上並不離散，還是需要經過量化的過程 。信號的采樣和量化通常都是由ADC實現的。 例如，經過抽樣的圖像，只是在空間上被離散成為像素(樣本)的陣列。而每個樣本灰度值還是一個由無窮多個取值的連續變化量，必須將其轉化為有限個離散值，賦予不同碼字才能真正成為數字圖像。這種轉化稱為量化。

無論是將樣本連續灰度值等間隔分層的均勻量化，還是不等間隔分層的非均勻量化，在兩個量化級(即稱之為兩個判決電平)之間的所有灰度值用一個量化值(稱為量化器輸出的量化電平)來表示。

Ⅳ 什麼是量化 啥意思不懂

量化在數字信號處理領域，是指將信號的連續取值（或者大量可能的離散取值）近似為有限多個（或較少的）離散值的過程。

量化主要應用於從連續信號到數字信號的轉換中。連續信號經過采樣成為離散信號，離散信號經過量化即成為數字信號。信號的采樣和量化通常都是由ADC實現的。

量化的分類

按照量化級的劃分方式分，有均勻量化和非均勻量化。

均勻量化：ADC輸入動態范圍被均勻地劃分為2^n份。

非均勻量化：ADC輸入動態范圍的劃分不均勻，一般用類似指數的曲線進行量化。

非均勻量化是針對均勻量化提出的，因為一般的語音信號中，絕大部分是小幅度的信號，且人耳聽覺遵循指數規律。為了保證關心的信號能夠被更精確的還原，我們應該將更多的bit用於表示小信號。

Ⅳ 什麼是量化分析

量化分析就是分析數據化 混沌理論 ：「相對論消除了關於絕對空間和時間的幻想；量子力學則消除了關於可控測量過程的牛頓式的夢；而混沌則消除了拉普拉斯關於決定論式可預測的幻想。」 一點就是未來無法確定。如果你某一天確定了，那是你撞上了。 第二事物的發展是通過自我相似的秩序來實現的。看見雲彩，知道他是雲彩，看見一座山，就知道是一座山，憑什麼？就是自我相似。這是混沌理論兩個基本的概念。 混沌理論還有一個是發展人格，他有三個原則，： 1、能量永遠會遵循阻力最小的途徑 2、始終存在著通常不可見的根本結構，這個結構決定阻力最小的途徑。 3、這種始終存在而通常不可見的根本結構，不僅可以被發現，而且可以被改變。 一、混沌理論（Chaos theory）是一種兼具質性思考與量化分析的方法，用以探討動態系統中（如：人口移動、化學反應、氣象變化、社會行為等）無法用單一的數據關系，而必須用整體、連續的數據關系才能加以解釋及預測之行為。 二、混沌一詞原指宇宙未形成之前的混亂狀態，我國及古希臘哲學家對於宇宙之源起即持混沌論，主張宇宙是由混沌之初逐漸形成現今有條不紊的世界。在井然有序的宇宙中，西方自然科學家經過長期的探討，逐一發現眾多自然界中的規律，如大家耳熟能詳的地心引力、杠桿原理、相對論等。這些自然規律都能用單一的數學公式加以描述，並可以依據此公式准確預測物體的行徑。 三、近半世紀以來，科學家發現許多自然現象即使可化為單純的數學公式，但是其行徑卻無法加以預測。如氣象學家Edward Lorenz發現，簡單的熱對流現象居然能引起令人無法想像的氣象變化，產生所謂的「蝴蝶效應」，亦即某地下大雪，經追根究底卻發現是受到幾個月前遠在異地的蝴蝶拍打翅膀產生氣流所造成的。一九六○年代，美國數學家Stephen Smale 發現，某些物體的行徑經過某種規則性的變化之後，隨後的發展並無一定的軌跡可尋，呈現失序的混沌狀態。 四、混沌現象起因於物體不斷以某種規則復制 前一階段的運動狀態，而產生無法預測的隨機效果。所謂「差之毫釐，失之千里」正是此一現象的最佳批註。具體而言，混沌現象發生於易變動的物體或系統，該物體在行動之初極為單純，但經過一定規則的連續變動之後，卻產生始料所未及的後果，也就是混沌狀態。但是此種混沌狀態不同於一般雜亂無章的的混亂狀況，此一混沌現象經過長期及完整分析之後，可以從中理出某種規則出來。混沌現象雖然最先用於解釋自然界，但是在人文及社會領域中因為事物之間相互牽引，混沌現象尤為多見。如股票市場的起伏、人生的平坦曲折、教育的復雜過程。 五、混沌理論在教育行政、課程與教學、教育研究、教育測驗等方面已經有些許應用的例子。由於教育的對象是人，人是隨時變動起伏的個體，而教育的過程基本上依循一定的准則，並歷經長期的互動，因此，相當符合混沌理論的架構。也因此，依據混沌理論，教育系統容易產生無法預期的結果。此一結果可能是正面的，也有可能是負面的。不論是正面或是負面的，重要的是，教育的成效或教育的研究除了短期的觀察之外，更應該累積長期數據，從中分析出可能的脈絡出來，以增加教育效果的可預測性，並運用其擴大教育效果。

Ⅵ 基金量化是什麼意思

量化基金是通過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券進行投資，以期獲取超越指數基金的收益，主要採用量化投資策略來進行投資組合管理。
量化基金採用的策略包括：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易、資產配置等。

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Ⅶ 量化模型是什麼意思

量化模型，是把數理統計學應用於科學數據，以使數理統計學構造出來的模型得到經驗上的支持，並獲得數值結果。這種分析是基於理論與觀察的並行發展，而理論與觀測又通過適當的推斷方法而得以聯系。

一個完整的量化模型包括哪些？

近幾年，量化投資在國內興起，但在很多人眼裡，量化投資彷彿是一個非常神秘的新事物。而實際上，量化投資的無非就是寬客通過計算機語言，將交易策略布置到一個量化系統中，然後進行回測和實戰的過程。量化投資的本質還是投資者的智慧，只是實現過程中運用到計算機這一工具。

寬客們到底是如何系統的構建一個完整的量化模型的？可以肯定的是，寬客跟普通投資者一樣，也在觀察市場，產生一些普通投資者也會想到的想法，當寬客產生一些想法時，他們會通過計算機去驗證他們的想法是否靠譜或者是能否帶來收益。而作為普通投資者，實現想法往往是困難的，如同普通投資者在投資或炒股過程中，發現在15分鍾K線圖，上升趨勢中股價跌破MA169後便會進入調整。普通投資者只是感覺，而寬客可以通過編寫程序然後在市場的歷史數據回測，驗證這個想法是否靠譜。

一個簡單的想法編寫成簡單的程序，這明顯不能稱作為量化模型，但這卻是任何一個量化模型的來源，即人的想法。完整的量化模型應當包括：策略模型、風險模型、交易成本模型、投資組合構建模型、執行模型，如下圖：

投資組合構建模型：投資組合構建模型在於構建一個能創造最大盈利的投資組合。主要分為：基於規則的投資組合構建模型和基於優化的投資組合構建模型。基於規則的投資組合構建模型主要分三類：相等頭寸加權，相等風險加權，信號驅動型加權。其中前兩類分別保證了投資組合的每個個股頭寸相等和所承擔的風險相等。第三類根據信號強度來加權，投資組合中個股與策略模型設定的條件越接近則賦予的權重越大，這是合理決定頭寸規模的最佳途徑。

執行模型：執行模型是實施量化模型的最後一個環節，如果沒有執行模型，那麼整個量化模型並沒有存在的意義。執行模型中訂單執行演算法是最關鍵的，其主要目的是，以盡可能低的價格，盡可能完整地完成想要交易的訂單。具體的執行演算法包括：採用何種訂單類型，採用進取訂單還是被動訂單，採用大訂單還是小訂單。對於資金量比較小的寬客，執行模型往往是比較簡單的，一旦出現信號，其所需成交量的並不需要太大。而對於資金量較大的寬客來說，執行模型是比較復雜的，需要根據實際情況來選擇合適的下單方式。

以上就是量化模型的整個系統框架，其中任何一個部分都發揮至關重要的作用，因此一個完整的能盈利的量化模型是非常有價值的。

Ⅷ 大數據中,量化自我是什麼意思

量化自我的主要方法就是數據收集、數據可視化、交叉引用分析和數據相關性的探索。數據收集主要是依賴各種類型的感測器技術，數據傳輸常見的是使用藍牙和無線網路，藉助智能手機及其他移動終端或APP的硬體化，實現所採集的數據可視化、交叉引用分析以及其他的數據相關性探索。

藉助移動終端的各種移動應用程序，可以很方便地為用戶提供易於閱讀的可視化數據表。而幫助用戶和消費者採集（量化）、查看（可視化）和分析（意義化）的個人指標，構成了量化自我的核心。

(8)量化數據是什麼意思擴展閱讀：

注意事項：

展現只是安全分析的最後結果呈現。大數據安全分析的優勢核心在於安全分析模型。而其在展示層面的優勢完全來自於安全模型的定義，僅從展示層面並不能很好地說明其優勢。這主要是因為在沒有大數據技術之前可視化展示技術也在快速發展。

通過大數據分析，能夠明確地量化當前企業中存在的安全事件，通過安全事件驅動業務發展，從而實現數據驅動業務安全的目標。

Ⅸ 監理工程師主要業績(量化數據)是什麼意思

摘要 單看你字面上的意思就是說這個崗位主要看最終可量化的數據說話。