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本文教你如何利用LSTM网络预测股价走势，并对开盘和收盘价进行可视化。

• 元数据管理和组织：标签、分类和搜索数据更加容易。自动收集、组织、编目和合并技术和业务元数据，包括结构化数据和非结构化数据。利用人工智能识别系统依赖关系、数据流和异常。
  

• 数据质量：识别和解决数据质量问题。基于现有数据集提出数据质量规则并运行。识别模式和异常，并模拟相关性。根据预测值和手动数据，清理建议数据清理的操作。
  

• 主数据管理:识别和评估潜在的主数据。自动生成主数据模型，映射数据实体。基于使用模式、信任分数等，建议匹配和合并的操作，以建立单一的真实来源。

译者简介：王可汗，清华大学机械工程系直博生在读。曾经有着物理专业的知识背景，研究生期间对数据科学产生浓厚兴趣，对机器学习AI充满好奇。期待着在科研道路上，人工智能与机械工程、计算物理碰撞出别样的火花。希望结交朋友分享更多数据科学的故事，用数据科学的思维看待世界。

转自：?数据派THU? 公众号；

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