• 数据更新的实时性：财报数据T+1更新，舆情数据分钟级推送，产业链数据（如商品价格）每小时刷新。
这一需求直接对应第222章“数据抓取”，为后续清洗整理（第223章）提供“原料保障”。
（二）支柱二：“筛子”清洗整理——让数据“用得上”
原始数据如同矿石，需经清洗才能提炼价值。需求聚焦三大痛点：
• 缺失值处理：对“未披露数据”（如部分港股公司的研发费用），采用“行业均值填充+风险提示”策略，避免简单剔除导致样本偏差；
• 异常值识别：通过“3σ原则”与“孤立森林算法”双重校验，区分“真实异常”（如突发大额订单）与“数据错误”（如财报录入失误）；
• 标准化对齐：统一不同来源的“行业分类”（如将“新能源车”细分为“动力电池”“整车制造”“充电桩”），确保跨公司、跨行业比较的有效性。
这一需求为第223章“清洗整理”设定了“质量标准”，确保后续指标构建（第224章）的基础可靠。
（三）支柱三：“标尺”指标构建——让分析“说得清”
指标是系统的“语言”，需兼具“专业性”与“可解释性”。需求强调：
• 分层指标体系：一级指标（如“财务健康度”“成长潜力”“风险暴露”）下设二级指标（如“财务健康度”包含偿债能力、盈利能力、营运能力），三级指标（如“偿债能力”包含资产负债率、流动比率），形成“金字塔”结构；
• 动态权重调整：根据市场环境变化自动修正指标权重（如牛市中“成长潜力”权重提升至40%，熊市中“风险暴露”权重升至50%）；
• 自定义扩展接口：允许用户根据特定策略（如“困境反转”“高股息”）添加个性化指标（如“市净率分位数”“机构持仓变化率”）。
这一需求为第224章“指标构建”勾勒了“
本章未完，请点击"下一页"继续阅读！ 第4页 / 共6页