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内容简介：
本书基于金融领域的另类数据，提供了机器学习方法和数据源的实用概述。作者Alexander Denev和Saeed Amen首次对另类数据进行了全面阐述，使另类数据价值研究能够系统地呈现在读者面前。全书分为另类数据简介与理论、另类数据的实际应用两个部分。作者多方阐述了另类数据的发展与挑战，提供了大量有价值的案例研究和实际例子，为读者提供利用另类数据获益的理论与方法，同时也是读者避开另类数据中复杂的理论与技术陷阱的指南。
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书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：4分
主题深度：4分
文字风格：6分
语言运用：6分
文笔流畅：9分
思想传递：9分
知识深度：8分
知识广度：8分
实用性：6分
章节划分：6分
结构布局：7分
新颖与独特：6分
情感共鸣：9分
引人入胜：8分
现实相关：8分
沉浸感：8分
事实准确性：8分
文化贡献：3分