10、量子计算在预测性和规范性分析模型数据分析中的研究

量子计算在预测性和规范性分析模型数据分析中的研究

1. 引言

在全球数字经济蓬勃发展的当下，信息数字化催生了海量数据资产，数字技术也变得更强大、易获取且经济实惠。这一变化不仅体现在全新的企业运营模式上，还反映在人们的社交、工作、购物及服务获取方式中。半导体行业作为这一发展的支柱和主要推动者，自 20 世纪上半叶晶体管发明以来，遵循摩尔定律，从专用计算技术迅速发展为通用计算技术。

股票市场分析是科学领域中备受瞩目的应用之一。鉴于其竞争激烈，寻找高效且富有成效的方法颇具挑战。该领域涵盖基本面分析和技术分析两种方法，前者基于历史数值数据预测股价走势，后者则利用模拟方法和图表预测股票潜在走势和价格。此外，基于自然语言的金融预测（NLFF）引入了文本数据分析，考虑到及时发布的情报、新闻以及社交媒体和博客中的公众舆论对股票价格和趋势的重大影响。进行情感提取时，文本分析需要预先定义特定应用的关键词集合，并确定合适的机器学习方法进行情感分析。

商业决策往往充满挑战，尤其是在数据不足的情况下。仅凭过去的经验难以准确预测未来，因为仅依赖观察证据的假设往往不准确。为避免这些陷阱，企业领导者采用了预测性分析和规范性分析这两种创新方法。它们结合历史数据、规则和市场情报，以更好地预测未来，其中规范性分析还能为领导者提供最佳决策建议。

根据 Gartner 的分析提升模型，分析方法的层次结构如下：
- 描述性分析：发生了什么？
- 诊断性分析：哪里出了问题？
- 预测性分析：将会发生什么？
- 规范性分析：如何将预测变为现实？

预测性分析使用数学和模拟工具，依据历史数据和模拟技术计算特定事件发生的概率。例如，预测性维护通过多种算法