
ANALISI DEL SENTIMENT DEL MERCATO CON I BIG DATA
Marcel Souza
Questo audiolibro è narrato da una voce digitale.
Analisi del Sentiment del Mercato con i Big Data è un audiolibro che esplora l'affascinante mondo dell'analisi dei dati e delle emozioni nei mercati finanziari. In questo libro, viene esaminato come i Big Data e le tecnologie emergenti possano essere utilizzati per raccogliere, analizzare e interpretare i sentimenti degli investitori e degli utenti sui mercati globali. La capacità di monitorare e comprendere le emozioni delle persone attraverso le conversazioni online, i social media e altre fonti di dati non strutturati sta rivoluzionando il modo in cui gli analisti e gli investitori prendono decisioni.
L'autore guida l'ascoltatore attraverso le tecniche di sentiment analysis, spiegando come i dati raccolti da piattaforme come Twitter, Facebook e forum finanziari possano essere analizzati per determinare il tono generale degli investitori e come queste informazioni possano influenzare i movimenti del mercato. Vengono analizzate anche le implicazioni pratiche di queste tecnologie per le aziende, le istituzioni finanziarie e gli investitori individuali, che possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva per migliorare le loro strategie di investimento.
Infine, l'audiolibro esplora i rischi e le sfide legate all'analisi del sentiment, come la gestione della qualità dei dati e il rischio di decisioni errate basate su informazioni distorte. Si discute anche dell'etica dell'uso dei Big Data nel settore finanziario e delle future direzioni in cui questa disciplina potrebbe evolversi. Questo audiolibro è una risorsa fondamentale per chiunque sia interessato a comprendere il potenziale dell'analisi dei sentimenti per prevedere tendenze economiche e prendere decisioni più informate nel mondo del trading e degli investimenti.
Duration - 4h 32m.
Author - Marcel Souza.
Narrator - Voce digitale Isabella G.
Published Date - Monday, 20 January 2025.
Copyright - © 2023 Marcel Souza ©.
Location:
United States
Description:
Questo audiolibro è narrato da una voce digitale. Analisi del Sentiment del Mercato con i Big Data è un audiolibro che esplora l'affascinante mondo dell'analisi dei dati e delle emozioni nei mercati finanziari. In questo libro, viene esaminato come i Big Data e le tecnologie emergenti possano essere utilizzati per raccogliere, analizzare e interpretare i sentimenti degli investitori e degli utenti sui mercati globali. La capacità di monitorare e comprendere le emozioni delle persone attraverso le conversazioni online, i social media e altre fonti di dati non strutturati sta rivoluzionando il modo in cui gli analisti e gli investitori prendono decisioni. L'autore guida l'ascoltatore attraverso le tecniche di sentiment analysis, spiegando come i dati raccolti da piattaforme come Twitter, Facebook e forum finanziari possano essere analizzati per determinare il tono generale degli investitori e come queste informazioni possano influenzare i movimenti del mercato. Vengono analizzate anche le implicazioni pratiche di queste tecnologie per le aziende, le istituzioni finanziarie e gli investitori individuali, che possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva per migliorare le loro strategie di investimento. Infine, l'audiolibro esplora i rischi e le sfide legate all'analisi del sentiment, come la gestione della qualità dei dati e il rischio di decisioni errate basate su informazioni distorte. Si discute anche dell'etica dell'uso dei Big Data nel settore finanziario e delle future direzioni in cui questa disciplina potrebbe evolversi. Questo audiolibro è una risorsa fondamentale per chiunque sia interessato a comprendere il potenziale dell'analisi dei sentimenti per prevedere tendenze economiche e prendere decisioni più informate nel mondo del trading e degli investimenti. Duration - 4h 32m. Author - Marcel Souza. Narrator - Voce digitale Isabella G. Published Date - Monday, 20 January 2025. Copyright - © 2023 Marcel Souza ©.
Language:
Italian
ANALISI DEL SENTIMENT DEL MERCATO CON I BIG DATA
Duration:00:03:46
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Duration:00:28:13
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Duration:00:26:03
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